船橋 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。

5R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオデンタ	御神訓（大井）	実1.5	🌟◎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（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/25 浦和9R 3着/10頭+0.0秒 06/02 船橋3R 1着/12頭 05/04 船橋7R 3着/12頭+0.4秒 11/06 船橋4R 1着/12頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 47.7% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	アヤサンメルシー先行	本田重（船橋）	実38.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/03 船橋5R 5着/11頭+2.0秒 05/29 浦和9R 5着/10頭 05/04 船橋9R 7着/12頭+1.5秒 01/20 船橋9R 7着/14頭+1.5秒 12/18 川崎12R 8着/14頭+2.9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 5.7着 × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	モンテジュエル	岡村健（船橋）	実63.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/15 川崎4R 1着/11頭 06/02 船橋8R 9着/14頭 05/26 浦和2R 2着/12頭 05/06 船橋2R 4着/12頭+0.6秒 03/19 浦和2R 11着/11頭+7.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
4	コムダビチュード追込	仲野光（船橋）	実184.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/03 船橋4R 8着/11頭 05/06 船橋4R 8着/12頭+1.4秒 04/01 船橋5R 7着/12頭+2.0秒 03/11 船橋5R 10着/11頭+2.3秒 02/28 浦和9R 8着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	アベリアフェイス逃げ	澤田龍（船橋）	実8.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/02 船橋3R 3着/12頭 05/04 船橋7R 2着/12頭+0.1秒 11/05 船橋6R 7着/12頭+1.1秒 10/14 川崎7R 3着/14頭+1.3秒 09/30 船橋2R 2着/12頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
6	セキテイジュウオー逃げ	山口達（船橋）	実19.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/02 船橋3R 6着/12頭 05/04 船橋7R 5着/12頭+1.1秒 11/27 浦和5R 3着/11頭+0.3秒 11/03 船橋4R 2着/12頭+0.3秒 09/30 船橋5R 2着/8頭+0.4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 4.7着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
7	ビップライアン自在	秋元耕（浦和）	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は6走で勝ち無し／64日ぶりの実戦）
前5走 04/29 大井5R 4着/11頭+0.4秒 02/18 大井6R 4着/16頭+1.0秒 01/28 大井7R 3着/13頭+1.0秒 01/14 大井7R 3着/12頭+0.1秒 12/29 大井6R 2着/14頭+1.0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 3.7着 ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
8	スマイルプラス逃げ	藤原幹（船橋）	実36.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/04 船橋6R 1着/11頭 05/08 船橋7R 4着/12頭+0.7秒 04/03 船橋9R 5着/10頭+0.7秒 03/10 船橋6R 5着/11頭+1.1秒 02/12 船橋4R 2着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
9	レディジャン先行	篠谷葵（船橋）	実5.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調／前走3着）
前5走 06/03 船橋5R 3着/11頭 05/06 船橋4R 12着/12頭+2.6秒 11/04 船橋7R 9着/13頭+1.8秒 10/01 船橋8R 6着/11頭+0.5秒 08/27 船橋8R 2着/11頭+0.7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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
10	クイーンマートル追込	實川純（船橋）	実77.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/03 船橋4R 11着/11頭+2.0秒 12/01 大井10R 8着/13頭+1.7秒 11/10 大井9R 3着/10頭+0.0秒 10/21 大井9R 6着/10頭+1.6秒 10/08 大井5R 4着/9頭+0.7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 7.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
11	コルネイユドール自在	山中悠（船橋）	実253.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8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8.3着と低調）
前5走 06/23 浦和5R 9着/10頭 06/04 船橋6R 9着/11頭+2.0秒 05/08 船橋7R 7着/12頭+1.6秒 03/31 船橋5R 8着/10頭+2.8秒 03/10 船橋7R 11着/12頭+3.2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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。

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

オオデンタ

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9レディジャン

5.5倍

EV -12%

○7ビップライアン

6.1倍

EV -29%

▲5アベリアフェイス

8.0倍

EV -17%

▲6セキテイジュウオー

19.6倍

EV -13%

出走馬AI評価順・全11頭

◎1

オオデンタ

御神訓（大井）

1.5倍

-28%

›

○9

レディジャン

篠谷葵（船橋）

5.5倍

-12%

›

○7

ビップライアン

秋元耕（浦和）

6.1倍

-29%

›

▲5

アベリアフェイス

澤田龍（船橋）

8.0倍

-17%

›

▲6

セキテイジュウオー

山口達（船橋）

19.6倍

-13%

›

△8

スマイルプラス

藤原幹（船橋）

36.1倍

+48%

›

△2

アヤサンメルシー

本田重（船橋）

38.5倍

-5%

›

△3

モンテジュエル

岡村健（船橋）

63.1倍

-7%

›

▽10

クイーンマートル

實川純（船橋）

77.6倍

›

▽4

コムダビチュード

仲野光（船橋）

184.5倍

-17%

›

▽11

コルネイユドール

山中悠（船橋）

253.0倍

-1%

›

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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）

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