浦和 4R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

4R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンジェロピッコロ逃げ	藤原幹（船橋）	推定—	B× A▲勝率9% EV-84% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/04 船橋1R 7着/11頭+1.0秒 05/08 船橋2R 3着/9頭+0.7秒 04/03 船橋1R 6着/9頭+1.2秒 03/11 船橋1R 9着/11頭+3.4秒 10/02 船橋3R 5着/6頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.6% / 期待値 -84% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	ロイヤルオルレアン	吉留孝（浦和）	推定—	B△ A×勝率8% EV-83% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/25 浦和3R 6着/7頭 12/22 浦和3R 4着/5頭+2.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.7% / 期待値 -84% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	コンバットキック	室陽一（浦和）	推定—	B○ A△勝率8% EV-83% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/25 浦和3R 3着/7頭 05/29 浦和3R 8着/9頭+5.0秒 11/27 浦和1R 6着/12頭+1.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -83% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ユウユウスター	岡村健（船橋）	推定—	B× A△勝率8% EV-83% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/03 船橋1R 10着/10頭 06/25 浦和3R 4着/7頭+1.0秒 06/04 船橋1R 9着/11頭+0.0秒 05/08 船橋2R 5着/9頭+0.9秒 04/03 船橋1R 5着/9頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -84% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	アビエーション差し	秋元耕（浦和）	推定—	B× A×勝率6% EV-87% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/24 浦和2R 7着/8頭+0.0秒 06/18 川崎1R 12着/12頭 05/12 川崎1R 9着/12頭+3.8秒 04/22 浦和1R 8着/11頭+3.7秒 03/20 浦和4R 7着/10頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.4% / 期待値 -88% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	フロムイエスタディ自在	町田直（川崎）	推定—	B△ A△勝率8% EV-83% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/03 船橋1R 6着/10頭 06/04 船橋1R 8着/11頭 05/08 船橋2R 8着/9頭+1.8秒 02/13 船橋2R 4着/9頭+0.6秒 01/23 船橋4R 8着/11頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.9% / 期待値 -84% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	セイウンアズール	笹川翼（大井）	推定—	B◎ A×勝率21% EV-66% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 95.9% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.8% / 期待値 -66% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	カミイダイヤモンド追込	所　蛍（船橋）	推定—	B× A×勝率7% EV-86% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/01 船橋1R 12着/12頭+4.0秒 03/10 船橋2R 8着/8頭+2.1秒 02/12 船橋2R 12着/12頭+2.6秒 01/21 船橋1R 10着/10頭+2.8秒 12/10 船橋2R 9着/9頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 107日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.9% / 期待値 -87% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	ニコニコニコル自在	田中洸（大井）	推定—	B× A×勝率6% EV-89% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/24 浦和2R 8着/8頭 05/29 浦和1R 3着/10頭+6.0秒 04/23 浦和1R 6着/9頭+4.2秒 03/16 浦和1R 6着/11頭+1.5秒 02/25 浦和3R 8着/9頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.7% / 期待値 -89% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	エスケイドラゴン自在	山口達（船橋）	推定—	B▲ A○勝率13% EV-75% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/03 船橋1R 5着/10頭 06/04 船橋1R 6着/11頭+0.0秒 01/21 船橋1R 6着/10頭+1.6秒 12/10 船橋2R 7着/9頭+2.1秒 11/06 船橋2R 3着/7頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.1% / 期待値 -76% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	エガル自在	野畑凌（川崎）	推定—	B△ A×勝率6% EV-89% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/24 浦和2R 6着/8頭 05/29 浦和3R 4着/9頭 04/23 浦和1R 8着/9頭+5.4秒 03/20 浦和3R 5着/11頭+2.2秒 09/24 浦和2R 4着/7頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 -89% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ×

セイウンアズール

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△3コンバットキック

—

EV —

▲A:○10エスケイドラゴン

—

EV —

出走馬全11頭

◎A:×7

セイウンアズール

笹川翼（大井）

—

›

○A:△3

コンバットキック

室陽一（浦和）

—

›

▲A:○10

エスケイドラゴン

山口達（船橋）

—

›

△A:×11

エガル

野畑凌（川崎）

—

›

△A:△6

フロムイエスタディ

町田直（川崎）

—

›

△A:×2

ロイヤルオルレアン

吉留孝（浦和）

—

›

×A:▲1

アンジェロピッコロ

藤原幹（船橋）

—

›

×A:△4

ユウユウスター

岡村健（船橋）

—

›

×A:×5

アビエーション

秋元耕（浦和）

—

›

×A:×8

カミイダイヤモンド

所　蛍（船橋）

—

›

×A:×9

ニコニコニコル

田中洸（大井）

—

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

4R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンジェロピッコロ逃げ	藤原幹（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/04 船橋1R 7着/11頭+1.0秒 05/08 船橋2R 3着/9頭+0.7秒 04/03 船橋1R 6着/9頭+1.2秒 03/11 船橋1R 9着/11頭+3.4秒 10/02 船橋3R 5着/6頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	ロイヤルオルレアン	吉留孝（浦和）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/25 浦和3R 6着/7頭 12/22 浦和3R 4着/5頭+2.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	コンバットキック	室陽一（浦和）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/25 浦和3R 3着/7頭 05/29 浦和3R 8着/9頭+5.0秒 11/27 浦和1R 6着/12頭+1.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ユウユウスター	岡村健（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/03 船橋1R 10着/10頭 06/25 浦和3R 4着/7頭+1.0秒 06/04 船橋1R 9着/11頭+0.0秒 05/08 船橋2R 5着/9頭+0.9秒 04/03 船橋1R 5着/9頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	アビエーション差し	秋元耕（浦和）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/24 浦和2R 7着/8頭+0.0秒 06/18 川崎1R 12着/12頭 05/12 川崎1R 9着/12頭+3.8秒 04/22 浦和1R 8着/11頭+3.7秒 03/20 浦和4R 7着/10頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	フロムイエスタディ自在	町田直（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/03 船橋1R 6着/10頭 06/04 船橋1R 8着/11頭 05/08 船橋2R 8着/9頭+1.8秒 02/13 船橋2R 4着/9頭+0.6秒 01/23 船橋4R 8着/11頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	セイウンアズール	笹川翼（大井）	推定—	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.8% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	カミイダイヤモンド追込	所　蛍（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均10.7着と低調／107日ぶりの実戦）
前5走 04/01 船橋1R 12着/12頭+4.0秒 03/10 船橋2R 8着/8頭+2.1秒 02/12 船橋2R 12着/12頭+2.6秒 01/21 船橋1R 10着/10頭+2.8秒 12/10 船橋2R 9着/9頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 107日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	ニコニコニコル自在	田中洸（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/24 浦和2R 8着/8頭 05/29 浦和1R 3着/10頭+6.0秒 04/23 浦和1R 6着/9頭+4.2秒 03/16 浦和1R 6着/11頭+1.5秒 02/25 浦和3R 8着/9頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	エスケイドラゴン自在	山口達（船橋）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/03 船橋1R 5着/10頭 06/04 船橋1R 6着/11頭+0.0秒 01/21 船橋1R 6着/10頭+1.6秒 12/10 船橋2R 7着/9頭+2.1秒 11/06 船橋2R 3着/7頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	エガル自在	野畑凌（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/24 浦和2R 6着/8頭 05/29 浦和3R 4着/9頭 04/23 浦和1R 8着/9頭+5.4秒 03/20 浦和3R 5着/11頭+2.2秒 09/24 浦和2R 4着/7頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

🎯 AIの本命

AI評価1位

セイウンアズール

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10エスケイドラゴン

—

EV —

▲1アンジェロピッコロ

—

EV —

出走馬全11頭

×7

セイウンアズール

笹川翼（大井）

—

›

○10

エスケイドラゴン

山口達（船橋）

—

›

▲1

アンジェロピッコロ

藤原幹（船橋）

—

›

△3

コンバットキック

室陽一（浦和）

—

›

△4

ユウユウスター

岡村健（船橋）

—

›

△6

フロムイエスタディ

町田直（川崎）

—

›

×2

ロイヤルオルレアン

吉留孝（浦和）

—

›

×8

カミイダイヤモンド

所　蛍（船橋）

—

›

×5

アビエーション

秋元耕（浦和）

—

›

×11

エガル

野畑凌（川崎）

—

›

×9

ニコニコニコル

田中洸（大井）

—

›

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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