船橋 1R 詳細AI予想
本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ブイブイエスワン |
高橋利（船橋） |
実42.6 |
B× A▽勝率2% EV-17% 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: 2.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -18% ※ 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 |
ゴールドボード 差し |
秋元耕（浦和） |
実12.2 |
B× A△勝率9% EV+15% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 8.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 期待値 +16% ※ 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 |
オーデンルビー 追込 |
木間龍（船橋） |
実19.9 |
B△ A▽勝率4% EV-17% 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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 5.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 期待値 -18% ※ 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 |
イマキュレイト 追込 推奨 |
古岡勇（川崎） |
実16.9 |
B◎ A△勝率7% EV+14% 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) +718% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 48.4% (オッズ暗示: 5.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 +14% ※ 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 |
ギンレイ 差し 推奨 |
菅原吏（船橋） |
実5.8 |
B▲ A◎勝率26% EV+48% 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 17.2%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.7% / 期待値 +49% ※ 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 |
エメラルアタック 追込 |
野澤憲（船橋） |
実57.5 |
B△ A▽勝率2% EV+28% 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 +28% ※ 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 |
マイキーマックイン |
張田昂（船橋） |
実12.8 |
B× A△勝率6% EV-25% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 期待値 -25% ※ 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 |
エースフラワー 自在 |
臼井健（船橋） |
実92.2 |
B× A▽勝率1% EV-37% 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) -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 0.7% / 期待値 -38% ※ 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 |
グランツリッター 追込 |
西村栄（船橋） |
実75.5 |
B× A▽勝率1% EV-12% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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。 |
| 10 |
ブロードファイラム 自在 |
岡村健（船橋） |
実1.6 |
B○ A○勝率26% EV-59% 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.7% (オッズ暗示: 62.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.6% / 期待値 -59% ※ 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 |
シュヴァルツボーイ 自在 |
藤原幹（船橋） |
実8.0 |
B△ A▲勝率17% EV+32% 詳細▼ |
|
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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 12.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.6% / 期待値 +33% ※ 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)
+718% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
48.4% (オッズ暗示: 5.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 +14%
×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
27.7% (オッズ暗示: 62.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 25.6% / 期待値 -59%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 17.2%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 25.7% / 期待値 +49%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+54% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 5.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 4.1% / 期待値 -18%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-85% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.9% (オッズ暗示: 12.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 16.6% / 期待値 +33%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+7% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.9% (オッズ暗示: 1.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 +28%
×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: 7.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.8% / 期待値 -25%
×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: 8.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.5% / 期待値 +16%
×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: 2.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -18%
×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
0.0% (オッズ暗示: 1.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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 0.7% / 期待値 -38%
💡 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 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
-
単勝
5
ギンレイ
¥200
実5.8倍
期待値 -29%
❌不的中4着単勝 5.8倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
4
イマキュレイト
¥1,100
実16.9倍
期待値 +718%
❌不的中3着単勝 16.9倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ブイブイエスワン |
高橋利（船橋） |
実42.6 |
▽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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。 |
| 2 |
ゴールドボード 差し |
秋元耕（浦和） |
実12.2 |
△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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。 |
| 3 |
オーデンルビー 追込 |
木間龍（船橋） |
実19.9 |
▽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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。 |
| 4 |
イマキュレイト 追込 推奨 |
古岡勇（川崎） |
実16.9 |
△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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。 |
| 5 |
ギンレイ 差し 推奨 |
菅原吏（船橋） |
実5.8 |
◎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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 25.7% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。 |
| 6 |
エメラルアタック 追込 |
野澤憲（船橋） |
実57.5 |
▽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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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 |
マイキーマックイン |
張田昂（船橋） |
実12.8 |
△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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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 |
エースフラワー 自在 |
臼井健（船橋） |
実92.2 |
▽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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。 |
| 9 |
グランツリッター 追込 |
西村栄（船橋） |
実75.5 |
▽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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。 |
| 10 |
ブロードファイラム 自在 |
岡村健（船橋） |
実1.6 |
○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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.6% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。 |
| 11 |
シュヴァルツボーイ 自在 |
藤原幹（船橋） |
実8.0 |
▲詳細▼ |
|
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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 16.6% (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。 |
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)
+48% (妙味あり)
AI 予想勝率
25.7% (オッズ暗示: 17.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-59% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
25.6% (オッズ暗示: 62.5%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+32% (妙味あり)
AI 予想勝率
16.6% (オッズ暗示: 12.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+15% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 8.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+14% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 5.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 7.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.1% (オッズ暗示: 5.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.2% (オッズ暗示: 1.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.9% (オッズ暗示: 2.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 1.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-38% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.1%)
💡 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 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
-
単勝
5
ギンレイ
¥200
実5.8倍
期待値 +49%
❌不的中4着単勝 5.8倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
4
イマキュレイト
¥1,100
実16.9倍
期待値 +14%
❌不的中3着単勝 16.9倍
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