船橋 5R 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

5R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェールブリエ	藤本現（大井）	実102.8	B▽ A▽勝率1% EV-8% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -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。
2	スターゲット追込	沖響主（船橋）	実130.9	B× A×勝率0% EV-55% 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 07/02 船橋8R 7着/7頭+2.0秒 06/04 船橋9R 12着/12頭+1.0秒 04/01 船橋8R 10着/10頭+2.6秒 03/13 船橋9R 11着/11頭+3.5秒 02/28 浦和11R 10着/11頭+3.9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 9.7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 7走で勝ち無し × 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 0.3% / 期待値 -56% ※ 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	メルドーレ	本田重（船橋）	実1.4	B○ A🌟◎勝率37% EV-47% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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67%と好調）
前5走 06/28 船橋5R 1着/10頭 02/11 船橋2R 1着/10頭勝利 01/22 船橋1R 2着/12頭+0.1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 67% (絶好調) ◎ 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% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.4% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.2% / 期待値 -48% ※ 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	ゴールドトピアリー自在推奨	山口達（船橋）	実17.8	B◎ A△勝率7% EV+22% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率56% × オッズ17.8倍で期待値+902%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／同距離帯で勝率17%／前走2着で力を示す）
前5走 06/28 船橋6R 2着/7頭+4.0秒 06/01 船橋5R 3着/11頭+0.0秒 04/01 船橋2R 1着/12頭勝利 01/20 船橋2R 5着/9頭+1.1秒 12/08 船橋1R 6着/12頭+2.2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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +902% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 56.3% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 +23% ※ 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	キャッスルシャイン差し	小杉亮（船橋）	実13.2	B× A△勝率8% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/28 船橋10R 1着/8頭 06/03 船橋5R 2着/11頭 05/11 川崎9R 5着/10頭+1.5秒 03/12 船橋5R 9着/12頭+1.5秒 02/28 浦和9R 9着/12頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.0% / 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。
6	ヴェントフレイバー逃げ推奨	川島正（船橋）	実11.2	B▲ A○勝率19% EV+116% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率20%／騎手の手腕も後押し）
前5走 06/28 船橋10R 5着/8頭+0.0秒 06/03 船橋6R 6着/13頭 05/08 船橋8R 2着/14頭+0.4秒 04/02 船橋4R 10着/10頭+3.7秒 10/01 船橋9R 4着/11頭+0.9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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 8.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.3% / 期待値 +116% ※ 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	ダブルシルバー	山中悠（船橋）	実52.6	B▽ A▽勝率1% EV-24% 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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -24% ※ 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	コウユーミューミュ	町田直（川崎）	実34.9	B△ A▽勝率4% EV+38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/16 浦和8R 4着/9頭 07/06 川崎6R 3着/12頭+0.0秒 06/25 浦和5R 6着/10頭 05/26 浦和10R 11着/13頭 05/06 船橋6R 1着/14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 4.3着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 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	バーンズベリー自在	和田譲（大井）	実16.3	B△ A△勝率4% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/02 船橋7R 6着/9頭 06/03 船橋8R 12着/12頭+0.0秒 05/06 船橋9R 4着/12頭+0.3秒 04/02 船橋10R 3着/14頭+0.2秒 03/09 船橋6R 3着/11頭+0.3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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 2.1% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 期待値 -30% ※ 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	ザビッグマン自在	岡村健（船橋）	実5.3	B× A▲勝率16% EV-15% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 船橋6R 2着/10頭 06/01 船橋7R 3着/12頭+1.0秒 05/04 船橋5R 4着/12頭+0.9秒 03/30 船橋6R 3着/11頭+0.2秒 03/12 船橋5R 1着/12頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 34走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 33走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 25走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 1.1% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.0% / 期待値 -15% ※ 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	エイシンキャロッツ	木間龍（船橋）	実50.2	B△ A▽勝率2% EV-17% 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 11 ◎ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 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。

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

B推奨Aモデル △

ゴールドトピアリー

騎手山口達（船橋）

単勝オッズ

17.8倍

AI期待値

+902%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎3メルドーレ

1.4倍

EV -61%

▲A:○6ヴェントフレイバー

11.2倍

EV -56%

出走馬全11頭

◎A:△4

ゴールドトピアリー

山口達（船橋）

17.8倍

+902%

›

○A:◎3

メルドーレ

本田重（船橋）

1.4倍

-61%

›

▲A:○6

ヴェントフレイバー

川島正（船橋）

11.2倍

-56%

›

△A:▽8

コウユーミューミュ

町田直（川崎）

34.9倍

+26%

›

△A:▽11

エイシンキャロッツ

木間龍（船橋）

50.2倍

+10%

›

△A:△9

バーンズベリー

和田譲（大井）

16.3倍

-65%

›

▽A:▽7

ダブルシルバー

山中悠（船橋）

52.6倍

+12%

›

×A:▲10

ザビッグマン

岡村健（船橋）

5.3倍

-93%

›

▽A:▽1

フェールブリエ

藤本現（大井）

102.8倍

+17%

›

×A:△5

キャッスルシャイン

小杉亮（船橋）

13.2倍

-99%

›

×A:×2

スターゲット

沖響主（船橋）

130.9倍

-99%

›

💡 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

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 6 ヴェントフレイバー ¥200 実11.2倍期待値 -57% ❌不的中10着単勝 11.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 ゴールドトピアリー ¥1,300 実17.8倍期待値 +903% ❌不的中5着単勝 17.8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

5R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェールブリエ	藤本現（大井）	実102.8	▽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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
2	スターゲット追込	沖響主（船橋）	実130.9	×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7走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/02 船橋8R 7着/7頭+2.0秒 06/04 船橋9R 12着/12頭+1.0秒 04/01 船橋8R 10着/10頭+2.6秒 03/13 船橋9R 11着/11頭+3.5秒 02/28 浦和11R 10着/11頭+3.9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 9.7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 7走で勝ち無し × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
3	メルドーレ	本田重（船橋）	実1.4	🌟◎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67%と好調）
前5走 06/28 船橋5R 1着/10頭 02/11 船橋2R 1着/10頭勝利 01/22 船橋1R 2着/12頭+0.1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 67% (絶好調) ◎ 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% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 37.2% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	ゴールドトピアリー自在推奨	山口達（船橋）	実17.8	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／同距離帯で勝率17%／前走2着で力を示す）
前5走 06/28 船橋6R 2着/7頭+4.0秒 06/01 船橋5R 3着/11頭+0.0秒 04/01 船橋2R 1着/12頭勝利 01/20 船橋2R 5着/9頭+1.1秒 12/08 船橋1R 6着/12頭+2.2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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	キャッスルシャイン差し	小杉亮（船橋）	実13.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/28 船橋10R 1着/8頭 06/03 船橋5R 2着/11頭 05/11 川崎9R 5着/10頭+1.5秒 03/12 船橋5R 9着/12頭+1.5秒 02/28 浦和9R 9着/12頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	ヴェントフレイバー逃げ推奨	川島正（船橋）	実11.2	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率19% × オッズ11.2倍で期待値+116%の有力候補（当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率20%／騎手の手腕も後押し）
前5走 06/28 船橋10R 5着/8頭+0.0秒 06/03 船橋6R 6着/13頭 05/08 船橋8R 2着/14頭+0.4秒 04/02 船橋4R 10着/10頭+3.7秒 10/01 船橋9R 4着/11頭+0.9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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.3% (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。
7	ダブルシルバー	山中悠（船橋）	実52.6	▽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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
8	コウユーミューミュ	町田直（川崎）	実34.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/16 浦和8R 4着/9頭 07/06 川崎6R 3着/12頭+0.0秒 06/25 浦和5R 6着/10頭 05/26 浦和10R 11着/13頭 05/06 船橋6R 1着/14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 4.3着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
9	バーンズベリー自在	和田譲（大井）	実16.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/02 船橋7R 6着/9頭 06/03 船橋8R 12着/12頭+0.0秒 05/06 船橋9R 4着/12頭+0.3秒 04/02 船橋10R 3着/14頭+0.2秒 03/09 船橋6R 3着/11頭+0.3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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
10	ザビッグマン自在	岡村健（船橋）	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 船橋6R 2着/10頭 06/01 船橋7R 3着/12頭+1.0秒 05/04 船橋5R 4着/12頭+0.9秒 03/30 船橋6R 3着/11頭+0.2秒 03/12 船橋5R 1着/12頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 34走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 33走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 25走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	エイシンキャロッツ	木間龍（船橋）	実50.2	▽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 11 ◎ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

メルドーレ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-47%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ヴェントフレイバー

11.2倍

EV +116%

▲10ザビッグマン

5.3倍

EV -15%

出走馬全11頭

◎3

メルドーレ

本田重（船橋）

1.4倍

-47%

›

○6

ヴェントフレイバー

川島正（船橋）

11.2倍

+116%

›

▲10

ザビッグマン

岡村健（船橋）

5.3倍

-15%

›

△5

キャッスルシャイン

小杉亮（船橋）

13.2倍

+5%

›

△4

ゴールドトピアリー

山口達（船橋）

17.8倍

+22%

›

△9

バーンズベリー

和田譲（大井）

16.3倍

-30%

›

▽8

コウユーミューミュ

町田直（川崎）

34.9倍

+38%

›

▽11

エイシンキャロッツ

木間龍（船橋）

50.2倍

-17%

›

▽7

ダブルシルバー

山中悠（船橋）

52.6倍

-24%

›

▽1

フェールブリエ

藤本現（大井）

102.8倍

-8%

›

×2

スターゲット

沖響主（船橋）

130.9倍

-55%

›

💡 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

単勝 6 ヴェントフレイバー ¥200 実11.2倍期待値 +116% ❌不的中10着単勝 11.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 ゴールドトピアリー ¥1,300 実17.8倍期待値 +23% ❌不的中5着単勝 17.8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。
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