浦和 8R 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

8R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サノノラブミー	半澤慶（浦和）	推定—	B× A×勝率4% EV-93% 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 06/23 浦和6R 9着/9頭+4.0秒 06/02 船橋3R 11着/12頭+0.0秒 05/26 浦和5R 10着/12頭+3.0秒 05/04 船橋4R 10着/11頭+3.1秒 04/20 浦和6R 10着/11頭+3.7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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 24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 10位 / 勝率 3.8% / 期待値 -94% ※ 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	オーデンリッキー自在	秋元耕（浦和）	推定—	B× A▲勝率12% EV-77% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/22 浦和10R 1着/10頭 05/29 浦和2R 2着/12頭+0.0秒 04/20 浦和9R 13着/13頭+3.5秒 04/10 川崎6R 11着/12頭+4.5秒 03/19 浦和2R 10着/11頭+4.5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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 25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 3位 / 勝率 11.6% / 期待値 -78% ※ 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	ルクスリーベン自在	野畑凌（川崎）	推定—	B△ A△勝率9% EV-83% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/26 浦和5R 1着/7頭 05/29 浦和7R 7着/10頭 05/13 川崎4R 11着/12頭+1.7秒 04/24 浦和2R 6着/12頭+1.2秒 03/19 浦和4R 8着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ◎ 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 21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 7.0% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.4% / 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。
4	パレルモフレイバー逃げ	町田直（川崎）	推定—	B▲ A△勝率12% EV-75% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/23 浦和6R 5着/9頭 05/28 浦和4R 1着/8頭 04/24 浦和7R 1着/11頭勝利 03/19 浦和2R 6着/11頭+1.2秒 02/26 浦和4R 2着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.5% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.6% / 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。
5	マケタラアカン	笠野雄（船橋）	推定—	B△ A△勝率11% EV-76% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 06/29 船橋6R 6着/9頭 06/23 浦和6R 8着/9頭 06/04 船橋7R 2着/12頭 05/27 浦和4R 6着/10頭+1.0秒 05/07 船橋5R 6着/12頭+0.7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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 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 2.5% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.1% / 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。
6	ビューティビースト先行	及川烈（浦和）	推定—	B△ A×勝率7% EV-87% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は23走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/23 浦和5R 4着/10頭 03/16 浦和5R 7着/11頭+1.7秒 03/05 川崎6R 6着/11頭+1.7秒 02/04 川崎4R 9着/12頭+1.0秒 01/02 川崎6R 6着/14頭+1.4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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 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 2.5% × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.6% / 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	ジョーリベリカ追込	佐野遥（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（直近3走平均10.7着と低調／88日ぶりの実戦）
前5走 04/20 浦和8R 11着/11頭+4.7秒 12/22 浦和9R 9着/12頭+1.6秒 11/03 船橋6R 12着/12頭+3.4秒 09/26 浦和8R 8着/9頭+2.8秒 06/24 浦和9R 7着/10頭+1.9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 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 8位 / 勝率 8.3% / 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。
8	スウェルティア逃げ	藤本現（大井）	推定—	B○ A×勝率9% EV-82% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/24 浦和5R 3着/3頭 05/27 浦和5R 6着/9頭 04/24 浦和6R 2着/11頭+0.0秒 03/19 浦和5R 7着/12頭+2.3秒 02/27 浦和1R 1着/9頭勝利
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 3.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.6% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.0% / 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。
9	エアシャロウ逃げ	赤津和（浦和）	推定—	B◎ A×勝率16% EV-68% 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（同馬場状態で勝率31%／前走2着）
前5走 06/23 浦和5R 2着/10頭+0.0秒 06/17 川崎4R 4着/12頭+1.0秒 05/27 浦和4R 4着/10頭 05/15 川崎5R 1着/12頭勝利 04/24 浦和5R 5着/9頭+1.6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 3.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 28走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.7% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.6% / 期待値 -69% ※ 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	ロワゾブルーチヌ	本橋孝（船橋）	推定—	B× A○勝率13% EV-78% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/23 浦和5R 5着/10頭+2.0秒 06/04 船橋5R 8着/12頭+3.0秒 05/27 浦和5R 2着/9頭+1.0秒 04/20 浦和8R 7着/11頭+1.4秒 03/18 浦和5R 4着/8頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 24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 0.4% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.9% / 期待値 -78% ※ 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 ×

エアシャロウ

騎手赤津和（浦和）

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:×8スウェルティア

—

EV —

▲A:△4パレルモフレイバー

—

EV —

出走馬全10頭

◎A:×9

エアシャロウ

赤津和（浦和）

—

›

○A:×8

スウェルティア

藤本現（大井）

—

›

▲A:△4

パレルモフレイバー

町田直（川崎）

—

›

△A:△3

ルクスリーベン

野畑凌（川崎）

—

›

△A:△5

マケタラアカン

笠野雄（船橋）

—

›

△A:×6

ビューティビースト

及川烈（浦和）

—

›

×A:▲2

オーデンリッキー

秋元耕（浦和）

—

›

×A:○10

ロワゾブルーチヌ

本橋孝（船橋）

—

›

×A:×7

ジョーリベリカ

佐野遥（川崎）

—

›

×A:×1

サノノラブミー

半澤慶（浦和）

—

›

💡 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。

8R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サノノラブミー	半澤慶（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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/23 浦和6R 9着/9頭+4.0秒 06/02 船橋3R 11着/12頭+0.0秒 05/26 浦和5R 10着/12頭+3.0秒 05/04 船橋4R 10着/11頭+3.1秒 04/20 浦和6R 10着/11頭+3.7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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% ※ 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。
2	オーデンリッキー自在	秋元耕（浦和）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/22 浦和10R 1着/10頭 05/29 浦和2R 2着/12頭+0.0秒 04/20 浦和9R 13着/13頭+3.5秒 04/10 川崎6R 11着/12頭+4.5秒 03/19 浦和2R 10着/11頭+4.5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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (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。
3	ルクスリーベン自在	野畑凌（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/26 浦和5R 1着/7頭 05/29 浦和7R 7着/10頭 05/13 川崎4R 11着/12頭+1.7秒 04/24 浦和2R 6着/12頭+1.2秒 03/19 浦和4R 8着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ◎ 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 21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 9.4% ※ 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	パレルモフレイバー逃げ	町田直（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/23 浦和6R 5着/9頭 05/28 浦和4R 1着/8頭 04/24 浦和7R 1着/11頭勝利 03/19 浦和2R 6着/11頭+1.2秒 02/26 浦和4R 2着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 24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 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。
5	マケタラアカン	笠野雄（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 06/29 船橋6R 6着/9頭 06/23 浦和6R 8着/9頭 06/04 船橋7R 2着/12頭 05/27 浦和4R 6着/10頭+1.0秒 05/07 船橋5R 6着/12頭+0.7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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ ローテーション 18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 11.1% ※ 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。
6	ビューティビースト先行	及川烈（浦和）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は23走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/23 浦和5R 4着/10頭 03/16 浦和5R 7着/11頭+1.7秒 03/05 川崎6R 6着/11頭+1.7秒 02/04 川崎4R 9着/12頭+1.0秒 01/02 川崎6R 6着/14頭+1.4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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 24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 6.6% ※ 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。
7	ジョーリベリカ追込	佐野遥（川崎）	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／88日ぶりの実戦）
前5走 04/20 浦和8R 11着/11頭+4.7秒 12/22 浦和9R 9着/12頭+1.6秒 11/03 船橋6R 12着/12頭+3.4秒 09/26 浦和8R 8着/9頭+2.8秒 06/24 浦和9R 7着/10頭+1.9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 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 8.3% ※ 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。
8	スウェルティア逃げ	藤本現（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/24 浦和5R 3着/3頭 05/27 浦和5R 6着/9頭 04/24 浦和6R 2着/11頭+0.0秒 03/19 浦和5R 7着/12頭+2.3秒 02/27 浦和1R 1着/9頭勝利
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 3.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% ※ 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	エアシャロウ逃げ	赤津和（浦和）	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（同馬場状態で勝率31%／前走2着）
前5走 06/23 浦和5R 2着/10頭+0.0秒 06/17 川崎4R 4着/12頭+1.0秒 05/27 浦和4R 4着/10頭 05/15 川崎5R 1着/12頭勝利 04/24 浦和5R 5着/9頭+1.6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 3.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 28走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.6% ※ 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。
10	ロワゾブルーチヌ	本橋孝（船橋）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/23 浦和5R 5着/10頭+2.0秒 06/04 船橋5R 8着/12頭+3.0秒 05/27 浦和5R 2着/9頭+1.0秒 04/20 浦和8R 7着/11頭+1.4秒 03/18 浦和5R 4着/8頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エアシャロウ

騎手赤津和（浦和）

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ロワゾブルーチヌ

—

EV —

▲2オーデンリッキー

—

EV —

出走馬全10頭

×9

エアシャロウ

赤津和（浦和）

—

›

○10

ロワゾブルーチヌ

本橋孝（船橋）

—

›

▲2

オーデンリッキー

秋元耕（浦和）

—

›

△4

パレルモフレイバー

町田直（川崎）

—

›

△5

マケタラアカン

笠野雄（船橋）

—

›

△3

ルクスリーベン

野畑凌（川崎）

—

›

×8

スウェルティア

藤本現（大井）

—

›

×7

ジョーリベリカ

佐野遥（川崎）

—

›

×6

ビューティビースト

及川烈（浦和）

—

›

×1

サノノラブミー

半澤慶（浦和）

—

›

💡 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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