船橋 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。

9R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エナジーイッセイ	亀田温（JRA）	実45.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	サトミノアカリ	篠谷葵（船橋）	実20.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
3	ヒケヤイワフネ	佐藤翔（JRA）	実88.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
4	トリケトラ追込	町田直（川崎）	実88.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/16 川崎3R 11着/13頭+3.0秒 06/01 船橋6R 5着/9頭+0.0秒 05/05 船橋3R 8着/12頭+1.7秒 04/20 浦和3R 8着/12頭+1.8秒 03/20 浦和4R 3着/10頭+0.8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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
5	ルナーマンス	御神訓（大井）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.7% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
6	コマサ	小杉亮（船橋）	実8.6	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 06/02 船橋2R 2着/12頭 05/08 船橋1R 1着/7頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 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。
7	マサノシリウス推奨	中山遥（浦和）	実17.4	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
8	ココラッシー	本田重（船橋）	実2.0	🌟◎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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎8R 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戦の調子平均 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 120日休養明け × 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 32.5% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	ビーアイジーニー	野畑凌（川崎）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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

ココラッシー

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ルナーマンス

3.5倍

EV -20%

○9ビーアイジーニー

4.7倍

EV -7%

▲7マサノシリウス

17.4倍

EV +46%

▲6コマサ

8.6倍

EV -40%

出走馬AI評価順・全9頭

◎8

ココラッシー

本田重（船橋）

2.0倍

-34%

›

○5

ルナーマンス

御神訓（大井）

3.5倍

-20%

›

○9

ビーアイジーニー

野畑凌（川崎）

4.7倍

-7%

›

▲7

マサノシリウス

中山遥（浦和）

17.4倍

+46%

›

▲6

コマサ

小杉亮（船橋）

8.6倍

-40%

›

△2

サトミノアカリ

篠谷葵（船橋）

20.3倍

-12%

›

△1

エナジーイッセイ

亀田温（JRA）

45.7倍

+32%

›

△4

トリケトラ

町田直（川崎）

88.9倍

+24%

›

▽3

ヒケヤイワフネ

佐藤翔（JRA）

88.7倍

+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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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

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 マサノシリウス実17.4倍期待値 +139% ❌不的中単勝 17.4倍

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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