浦和 9R 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 |
サニーサフラン 逃げ |
野畑凌（川崎） |
実19.1 |
B× A×勝率2% EV-71% 詳細▼ |
|
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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 5.2%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -71% ※ 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 |
ショコラエクレール 逃げ |
中山遥（浦和） |
実10.4 |
B△ A×勝率3% EV-65% 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: 9.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 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。 |
| 3 |
シゲルツキミザケ 逃げ |
櫻井光（川崎） |
実30.6 |
B× A×勝率2% EV-52% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -52% ※ 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 |
ノーブルプラチナ 自在 |
七夕裕（浦和） |
実15.8 |
B△ A▽勝率4% EV-35% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 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。 |
| 5 |
ジーティーアムール 逃げ 推奨 |
笹川翼（大井） |
実8.3 |
B◎ A◎勝率25% EV+103% 詳細▼ |
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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) +652% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 90.6% (オッズ暗示: 12.0%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.6% / 期待値 +104% ※ 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 |
アズキチャン 自在 |
和田譲（大井） |
実2.2 |
B▲ A○勝率15% EV-67% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 45.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.8% / 期待値 -67% ※ 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 |
キャッスルエール |
仲野光（船橋） |
実10.4 |
B△ A▲勝率15% EV+51% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 9.6%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.6% / 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。 |
| 8 |
チンプンカンプン |
山本大（船橋） |
実30.6 |
B× A×勝率1% EV-64% 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) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -65% ※ 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 |
エクメディノキセキ 先行 |
本橋孝（船橋） |
実7.5 |
B× A△勝率14% EV+5% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 13.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.1% / 期待値 +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 |
リコーミカ 逃げ |
藤本現（大井） |
実11.2 |
B○ A△勝率10% EV+6% 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.5% / 期待値 +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。 |
| 11 |
オオタニズスマイル 追込 |
秋元耕（浦和） |
実10.4 |
B× A△勝率11% EV+12% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 10.8% / 期待値 +13% ※ 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11頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+652% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
90.6% (オッズ暗示: 12.0%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 24.6% / 期待値 +104%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 8.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.5% / 期待値 +7%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 45.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 14.8% / 期待値 -67%
×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: 9.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 -66%
×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: 9.6%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 14.6% / 期待値 +51%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 6.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 4.1% / 期待値 -35%
×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: 13.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 14.1% / 期待値 +6%
×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
0.1% (オッズ暗示: 3.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -52%
×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: 5.2%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -71%
×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 10.8% / 期待値 +13%
×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 1.2% / 期待値 -65%
💡 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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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 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
-
単勝
5
ジーティーアムール
実8.3倍
期待値 +652%
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
5
ジーティーアムール
実8.3倍
期待値 +652%
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サニーサフラン 逃げ |
野畑凌（川崎） |
実19.1 |
×詳細▼ |
|
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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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 |
ショコラエクレール 逃げ |
中山遥（浦和） |
実10.4 |
×詳細▼ |
|
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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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 |
シゲルツキミザケ 逃げ |
櫻井光（川崎） |
実30.6 |
×詳細▼ |
|
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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。 |
| 4 |
ノーブルプラチナ 自在 |
七夕裕（浦和） |
実15.8 |
▽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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。 |
| 5 |
ジーティーアムール 逃げ 推奨 |
笹川翼（大井） |
実8.3 |
◎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) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 24.6% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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 |
アズキチャン 自在 |
和田譲（大井） |
実2.2 |
○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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。 |
| 7 |
キャッスルエール |
仲野光（船橋） |
実10.4 |
▲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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。 |
| 8 |
チンプンカンプン |
山本大（船橋） |
実30.6 |
×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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。 |
| 9 |
エクメディノキセキ 先行 |
本橋孝（船橋） |
実7.5 |
△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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。 |
| 10 |
リコーミカ 逃げ |
藤本現（大井） |
実11.2 |
△詳細▼ |
|
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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。 |
| 11 |
オオタニズスマイル 追込 |
秋元耕（浦和） |
実10.4 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。 |
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11頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+103% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
24.6% (オッズ暗示: 12.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-67% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.8% (オッズ暗示: 45.5%)
🌟◎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
14.6% (オッズ暗示: 9.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+5% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
14.1% (オッズ暗示: 13.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+12% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.8% (オッズ暗示: 9.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+6% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 8.9%)
×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
4.1% (オッズ暗示: 6.3%)
×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
3.3% (オッズ暗示: 9.6%)
×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
1.6% (オッズ暗示: 3.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-71% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 5.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 3.3%)
💡 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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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
このレースの推奨馬券 2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
-
単勝
5
ジーティーアムール
実8.3倍
期待値 +104%
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
5
ジーティーアムール
実8.3倍
期待値 +104%
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