浦和 6R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ロジドレフォン 逃げ |
實川純（船橋） |
実81.0 |
B× A▽勝率1% EV-34% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -35% ※ 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 |
キョウエイサマンサ 差し |
秋元耕（浦和） |
実11.8 |
B△ A×勝率3% EV-60% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.1% (オッズ暗示: 8.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 -60% ※ 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 |
ウインコンパス 先行 |
山中悠（船橋） |
実27.0 |
B× A×勝率2% EV-54% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.0% (オッズ暗示: 3.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -54% ※ 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 |
ジェノバフレイバー 逃げ |
笹川翼（大井） |
実3.2 |
B○ A○勝率28% EV-11% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 31.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 27.7% / 期待値 -11% ※ 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 |
エソラ 先行 |
岡村健（船橋） |
実15.6 |
B△ A×勝率3% EV-57% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.2% (オッズ暗示: 6.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 -58% ※ 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 |
オリズジーニー 逃げ |
野畑凌（川崎） |
実4.6 |
B🌟◎ A🌟◎勝率33% EV+51% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +314% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 90.1% (オッズ暗示: 21.7%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.9% / 期待値 +51% ※ 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 |
ビップアリエル |
七夕裕（浦和） |
実4.8 |
B△ A▲勝率12% EV-44% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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% (オッズ暗示: 20.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 期待値 -44% ※ 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 |
サザンブレーブ 自在 |
仲野光（船橋） |
実9.5 |
B× A△勝率5% EV-56% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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% (オッズ暗示: 10.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 -56% ※ 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 |
タカイチナダル |
本田重（船橋） |
実7.4 |
B▲ A△勝率10% EV-27% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 13.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 期待値 -27% ※ 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 |
リッキーマキアート 自在 |
中山遥（浦和） |
実11.5 |
B× A△勝率5% EV-45% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 4.8% / 期待値 -45% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+314% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
90.1% (オッズ暗示: 21.7%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 32.9% / 期待値 +51%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-72% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 31.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 27.7% / 期待値 -11%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-95% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 13.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.9% / 期待値 -27%
×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
0.2% (オッズ暗示: 6.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 -58%
×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
0.1% (オッズ暗示: 8.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 -60%
×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% (オッズ暗示: 20.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.6% / 期待値 -44%
×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% (オッズ暗示: 10.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 -56%
×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
0.0% (オッズ暗示: 3.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -54%
×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 4.8% / 期待値 -45%
×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 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -35%
💡 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。
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このレースの推奨馬券 2モデル並走
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ロジドレフォン 逃げ |
實川純（船橋） |
実81.0 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。 |
| 2 |
キョウエイサマンサ 差し |
秋元耕（浦和） |
実11.8 |
×詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。 |
| 3 |
ウインコンパス 先行 |
山中悠（船橋） |
実27.0 |
×詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。 |
| 4 |
ジェノバフレイバー 逃げ |
笹川翼（大井） |
実3.2 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.7% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。 |
| 5 |
エソラ 先行 |
岡村健（船橋） |
実15.6 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 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 |
オリズジーニー 逃げ |
野畑凌（川崎） |
実4.6 |
🌟◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 32.9% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。 |
| 7 |
ビップアリエル |
七夕裕（浦和） |
実4.8 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 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 |
サザンブレーブ 自在 |
仲野光（船橋） |
実9.5 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。 |
| 9 |
タカイチナダル |
本田重（船橋） |
実7.4 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。 |
| 10 |
リッキーマキアート 自在 |
中山遥（浦和） |
実11.5 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+51% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
32.9% (オッズ暗示: 21.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
27.7% (オッズ暗示: 31.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.6% (オッズ暗示: 20.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 13.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-45% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.8% (オッズ暗示: 8.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-56% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 10.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-60% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 8.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-58% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 6.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 3.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-35% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 1.2%)
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。
▶
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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
このレースの推奨馬券 2モデル並走
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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