浦和 5R 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

5R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エットトゥカム追込	小杉亮（船橋）	推定—	B△ A×勝率7% EV-86% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/02 船橋3R 7着/8頭 06/04 船橋5R 4着/12頭 05/08 船橋5R 2着/12頭+1.1秒 04/20 浦和9R 10着/13頭+2.0秒 04/03 船橋3R 8着/12頭+1.9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 4.3着 ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.7% / 期待値 -86% ※ 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	キョウエイセレッソ先行	野畑凌（川崎）	推定—	B△ A×勝率15% EV-73% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/25 浦和1R 1着/9頭 05/28 浦和2R 7着/12頭+0.0秒 02/10 船橋4R 10着/12頭+3.1秒 02/05 川崎3R 2着/12頭+1.0秒 01/20 船橋4R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 2.4% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.1% / 期待値 -74% ※ 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	ミスレイヴバンプ差し	町田直（川崎）	推定—	B○ A△勝率8% EV-82% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/26 浦和6R 6着/8頭+1.0秒 05/29 浦和7R 4着/10頭 01/08 浦和5R 6着/12頭+0.6秒 09/23 浦和5R 5着/12頭+0.7秒 08/15 浦和7R 6着/11頭+1.2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 5.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 16.3% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -82% ※ 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	ポレポレ先行	中山遥（浦和）	推定—	B× A×勝率5% EV-89% 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／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 05/28 浦和4R 4着/8頭 04/22 浦和4R 6着/11頭+1.8秒 01/08 浦和7R 7着/12頭+2.5秒 12/24 浦和4R 3着/12頭+0.1秒 11/27 浦和8R 11着/11頭+1.3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 5.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 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 10位 / 勝率 5.5% / 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。
5	ブリテン逃げ	古岡勇（川崎）	推定—	B◎ A○勝率14% EV-73% 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（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/09 川崎2R 1着/12頭 12/18 川崎6R 8着/12頭+2.5秒 11/21 川崎7R 2着/12頭+1.2秒 10/30 浦和2R 2着/12頭+0.7秒 10/14 川崎3R 6着/9頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 61.2% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.0% / 期待値 -73% ※ 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	エミネントキャリア逃げ	笹川翼（大井）	推定—	B△ A△勝率8% EV-87% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/26 浦和5R 4着/7頭 05/29 浦和7R 8着/10頭 04/20 浦和7R 9着/12頭+2.5秒 03/18 浦和1R 1着/10頭勝利 02/28 浦和6R 6着/9頭+3.4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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 21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 2.4% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。
7	レイワエポック	山口達（船橋）	推定—	B× A△勝率8% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/03 船橋9R 5着/9頭+1.0秒 06/26 浦和6R 4着/8頭+0.0秒 06/05 船橋8R 7着/12頭+3.0秒 05/07 船橋3R 7着/12頭+2.5秒 04/24 浦和6R 7着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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 7.5% / 期待値 -86% ※ 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	キアラボヌール自在	加藤雄（川崎）	推定—	B× A×勝率4% EV-91% 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 07/10 川崎12R 7着/10頭+0.0秒 05/29 浦和7R 6着/10頭 05/13 川崎4R 8着/12頭+1.0秒 04/09 川崎5R 8着/12頭+1.6秒 03/18 浦和5R 6着/8頭+1.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 12位 / 勝率 4.0% / 期待値 -91% ※ 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	キーソナタ	櫻井光（川崎）	推定—	B× A×勝率7% EV-85% 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 06/25 浦和6R 11着/12頭 05/28 浦和5R 12着/12頭 04/21 浦和3R 12着/12頭+7.8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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.0% / 期待値 -86% ※ 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	ルチェッタ自在	秋元耕（浦和）	推定—	B× A×勝率5% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/26 浦和5R 5着/7頭+0.0秒 06/05 船橋4R 3着/10頭+2.0秒 05/15 川崎5R 6着/12頭+1.1秒 04/10 川崎5R 4着/12頭+1.6秒 11/20 川崎8R 7着/12頭+1.8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 4.7着 △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ ローテーション 21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 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 -90% ※ 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	レイエル逃げ	山中悠（船橋）	推定—	B▲ A▲勝率12% EV-80% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.3着と低調／141日ぶりの実戦）
前5走 02/26 浦和2R 4着/11頭+1.8秒 09/08 川崎6R 11着/12頭+2.7秒 08/28 船橋4R 10着/11頭+4.7秒 06/19 川崎6R 5着/13頭+1.1秒 05/07 船橋3R 1着/12頭勝利
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 8.3着 (不振) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.3% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 期待値 -81% ※ 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。
12	アルセリア差し	篠谷葵（船橋）	推定—	B× A×勝率7% EV-85% 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20%）
前5走 07/03 船橋9R 6着/9頭 06/05 船橋7R 3着/12頭+1.0秒 05/07 船橋3R 8着/12頭+2.5秒 04/02 船橋3R 8着/12頭+2.6秒 03/13 船橋3R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.3% / 期待値 -85% ※ 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 ○

ブリテン

騎手古岡勇（川崎）

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ミスレイヴバンプ

—

EV —

▲A:▲11レイエル

—

EV —

出走馬全12頭

◎A:○5

ブリテン

古岡勇（川崎）

—

›

○A:△3

ミスレイヴバンプ

町田直（川崎）

—

›

▲A:▲11

レイエル

山中悠（船橋）

—

›

△A:×2

キョウエイセレッソ

野畑凌（川崎）

—

›

△A:△6

エミネントキャリア

笹川翼（大井）

—

›

△A:×1

エットトゥカム

小杉亮（船橋）

—

›

×A:×12

アルセリア

篠谷葵（船橋）

—

›

×A:×4

ポレポレ

中山遥（浦和）

—

›

×A:△7

レイワエポック

山口達（船橋）

—

›

×A:×10

ルチェッタ

秋元耕（浦和）

—

›

×A:×8

キアラボヌール

加藤雄（川崎）

—

›

×A:×9

キーソナタ

櫻井光（川崎）

—

›

💡 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。

5R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エットトゥカム追込	小杉亮（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/02 船橋3R 7着/8頭 06/04 船橋5R 4着/12頭 05/08 船橋5R 2着/12頭+1.1秒 04/20 浦和9R 10着/13頭+2.0秒 04/03 船橋3R 8着/12頭+1.9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 4.3着 ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% ※ 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。
2	キョウエイセレッソ先行	野畑凌（川崎）	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（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/25 浦和1R 1着/9頭 05/28 浦和2R 7着/12頭+0.0秒 02/10 船橋4R 10着/12頭+3.1秒 02/05 川崎3R 2着/12頭+1.0秒 01/20 船橋4R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% ※ 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。
3	ミスレイヴバンプ差し	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 06/26 浦和6R 6着/8頭+1.0秒 05/29 浦和7R 4着/10頭 01/08 浦和5R 6着/12頭+0.6秒 09/23 浦和5R 5着/12頭+0.7秒 08/15 浦和7R 6着/11頭+1.2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 5.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (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	ポレポレ先行	中山遥（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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 05/28 浦和4R 4着/8頭 04/22 浦和4R 6着/11頭+1.8秒 01/08 浦和7R 7着/12頭+2.5秒 12/24 浦和4R 3着/12頭+0.1秒 11/27 浦和8R 11着/11頭+1.3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 5.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 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 5.5% ※ 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	ブリテン逃げ	古岡勇（川崎）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/09 川崎2R 1着/12頭 12/18 川崎6R 8着/12頭+2.5秒 11/21 川崎7R 2着/12頭+1.2秒 10/30 浦和2R 2着/12頭+0.7秒 10/14 川崎3R 6着/9頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.0% ※ 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	エミネントキャリア逃げ	笹川翼（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/26 浦和5R 4着/7頭 05/29 浦和7R 8着/10頭 04/20 浦和7R 9着/12頭+2.5秒 03/18 浦和1R 1着/10頭勝利 02/28 浦和6R 6着/9頭+3.4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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 7.8% ※ 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。
7	レイワエポック	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9R 5着/9頭+1.0秒 06/26 浦和6R 4着/8頭+0.0秒 06/05 船橋8R 7着/12頭+3.0秒 05/07 船橋3R 7着/12頭+2.5秒 04/24 浦和6R 7着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% ※ 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	キアラボヌール自在	加藤雄（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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 07/10 川崎12R 7着/10頭+0.0秒 05/29 浦和7R 6着/10頭 05/13 川崎4R 8着/12頭+1.0秒 04/09 川崎5R 8着/12頭+1.6秒 03/18 浦和5R 6着/8頭+1.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% ※ 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	キーソナタ	櫻井光（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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 06/25 浦和6R 11着/12頭 05/28 浦和5R 12着/12頭 04/21 浦和3R 12着/12頭+7.8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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% ※ 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	ルチェッタ自在	秋元耕（浦和）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/26 浦和5R 5着/7頭+0.0秒 06/05 船橋4R 3着/10頭+2.0秒 05/15 川崎5R 6着/12頭+1.1秒 04/10 川崎5R 4着/12頭+1.6秒 11/20 川崎8R 7着/12頭+1.8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 4.7着 △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% ※ 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	レイエル逃げ	山中悠（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8.3着と低調／141日ぶりの実戦）
前5走 02/26 浦和2R 4着/11頭+1.8秒 09/08 川崎6R 11着/12頭+2.7秒 08/28 船橋4R 10着/11頭+4.7秒 06/19 川崎6R 5着/13頭+1.1秒 05/07 船橋3R 1着/12頭勝利
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 8.3着 (不振) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% ※ 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。
12	アルセリア差し	篠谷葵（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20%）
前5走 07/03 船橋9R 6着/9頭 06/05 船橋7R 3着/12頭+1.0秒 05/07 船橋3R 8着/12頭+2.5秒 04/02 船橋3R 8着/12頭+2.6秒 03/13 船橋3R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% ※ 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

キョウエイセレッソ

騎手野畑凌（川崎）

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

○5ブリテン

—

EV —

▲11レイエル

—

EV —

出走馬全12頭

×2

キョウエイセレッソ

野畑凌（川崎）

—

›

○5

ブリテン

古岡勇（川崎）

—

›

▲11

レイエル

山中悠（船橋）

—

›

△3

ミスレイヴバンプ

町田直（川崎）

—

›

△6

エミネントキャリア

笹川翼（大井）

—

›

△7

レイワエポック

山口達（船橋）

—

›

×12

アルセリア

篠谷葵（船橋）

—

›

×9

キーソナタ

櫻井光（川崎）

—

›

×1

エットトゥカム

小杉亮（船橋）

—

›

×4

ポレポレ

中山遥（浦和）

—

›

×10

ルチェッタ

秋元耕（浦和）

—

›

×8

キアラボヌール

加藤雄（川崎）

—

›

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