船橋 7R 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

7R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナムラペルル	篠谷葵（船橋）	実1.6	B🌟◎ A🌟◎勝率44% EV-29% 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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/29 船橋9R 1着/8頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 92.3% (オッズ暗示: 62.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.2% / 期待値 -29% ※ 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	セレナエフォール差し	本田重（船橋）	実19.0	B△ A△勝率3% EV-34% 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 06/29 船橋9R 4着/8頭 06/02 船橋6R 7着/9頭 05/05 船橋8R 3着/12頭+0.4秒 02/13 船橋8R 3着/12頭+0.5秒 01/22 船橋12R 8着/12頭+1.1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 4.7着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.5% / 期待値 -34% ※ 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	アイドル	中山遥（浦和）	実15.7	B× A×勝率2% EV-67% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/26 浦和11R 10着/10頭+2.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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: 6.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 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。
4	トップレディー逃げ	菅原吏（船橋）	実6.5	B○ A○勝率19% EV+20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7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2.7着と安定）
前5走 06/29 船橋10R 2着/8頭 06/01 船橋9R 2着/9頭 05/05 船橋8R 4着/12頭+0.5秒 03/30 船橋8R 5着/12頭+0.3秒 03/09 船橋10R 7着/12頭+1.1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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 15.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.5% / 期待値 +20% ※ 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	オルタスグロウ逃げ	岡村健（船橋）	実7.7	B△ A▲勝率15% EV+13% 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33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 船橋10R 7着/12頭+0.0秒 06/04 船橋11R 7着/12頭+1.0秒 05/04 船橋10R 1着/9頭勝利 04/02 船橋5R 1着/7頭勝利 03/13 船橋6R 4着/8頭+0.6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 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 13.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.8% / 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。
6	ザーシッダレイ追込	濱田達（船橋）	実30.2	B× A×勝率1% EV-65% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/29 船橋10R 5着/8頭 06/02 船橋6R 8着/9頭 05/04 船橋8R 5着/12頭+0.5秒 03/30 船橋8R 11着/12頭+1.7秒 03/09 船橋10R 8着/12頭+1.6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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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: 3.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8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。
7	フォースチルドレン自在	野畑凌（川崎）	実13.1	B▲ A△勝率4% EV-43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は11走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 06/28 船橋11R 6着/11頭 06/02 船橋6R 4着/9頭 05/05 船橋7R 2着/12頭+0.6秒 03/31 船橋7R 2着/11頭+0.7秒 01/30 大井12R 6着/13頭+0.8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 4.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 -44% ※ 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	ヤギリドリーム先行	張田昂（船橋）	実8.5	B△ A△勝率10% EV-11% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯12走で勝率25%／89日ぶりの実戦）
前5走 05/05 船橋8R 5着/12頭+0.8秒 03/30 船橋8R 2着/12頭+0.0秒 03/09 船橋10R 6着/12頭+1.0秒 02/09 船橋10R 1着/12頭勝利 01/22 船橋5R 5着/12頭+0.5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 4.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.4% / 期待値 -12% ※ 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	マルヒロナイト逃げ	仲野光（船橋）	実76.4	B× A▽勝率1% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/29 船橋9R 8着/8頭 06/01 船橋8R 9着/9頭 05/05 船橋8R 8着/12頭+1.0秒 04/01 船橋8R 1着/10頭勝利 03/13 船橋7R 9着/9頭+2.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 31走で勝率 13% △ 距離適性同距離 29走で勝率 14% × 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: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.1% / 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。

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Aモデル ◎

ナムラペルル

騎手篠谷葵（船橋）

単勝オッズ

1.6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

○A:○4トップレディー

6.5倍

EV -75%

▲A:△7フォースチルドレン

13.1倍

EV -80%

出走馬全9頭

◎A:◎1

ナムラペルル

篠谷葵（船橋）

1.6倍

+47%

›

○A:○4

トップレディー

菅原吏（船橋）

6.5倍

-75%

›

▲A:△7

フォースチルドレン

野畑凌（川崎）

13.1倍

-80%

›

△A:▲5

オルタスグロウ

岡村健（船橋）

7.7倍

-92%

›

△A:△8

ヤギリドリーム

張田昂（船橋）

8.5倍

-92%

›

△A:△2

セレナエフォール

本田重（船橋）

19.0倍

-90%

›

×A:×6

ザーシッダレイ

濱田達（船橋）

30.2倍

-98%

›

×A:×3

アイドル

中山遥（浦和）

15.7倍

-99%

›

×A:▽9

マルヒロナイト

仲野光（船橋）

76.4倍

-98%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

7R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナムラペルル	篠谷葵（船橋）	実1.6	🌟◎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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/29 船橋9R 1着/8頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.2% (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。
2	セレナエフォール差し	本田重（船橋）	実19.0	△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 06/29 船橋9R 4着/8頭 06/02 船橋6R 7着/9頭 05/05 船橋8R 3着/12頭+0.4秒 02/13 船橋8R 3着/12頭+0.5秒 01/22 船橋12R 8着/12頭+1.1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 4.7着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
3	アイドル	中山遥（浦和）	実15.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/26 浦和11R 10着/10頭+2.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 2.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	トップレディー逃げ	菅原吏（船橋）	実6.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7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2.7着と安定）
前5走 06/29 船橋10R 2着/8頭 06/01 船橋9R 2着/9頭 05/05 船橋8R 4着/12頭+0.5秒 03/30 船橋8R 5着/12頭+0.3秒 03/09 船橋10R 7着/12頭+1.1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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
5	オルタスグロウ逃げ	岡村健（船橋）	実7.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 船橋10R 7着/12頭+0.0秒 06/04 船橋11R 7着/12頭+1.0秒 05/04 船橋10R 1着/9頭勝利 04/02 船橋5R 1着/7頭勝利 03/13 船橋6R 4着/8頭+0.6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 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	ザーシッダレイ追込	濱田達（船橋）	実30.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/29 船橋10R 5着/8頭 06/02 船橋6R 8着/9頭 05/04 船橋8R 5着/12頭+0.5秒 03/30 船橋8R 11着/12頭+1.7秒 03/09 船橋10R 8着/12頭+1.6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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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。
7	フォースチルドレン自在	野畑凌（川崎）	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は11走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 06/28 船橋11R 6着/11頭 06/02 船橋6R 4着/9頭 05/05 船橋7R 2着/12頭+0.6秒 03/31 船橋7R 2着/11頭+0.7秒 01/30 大井12R 6着/13頭+0.8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 4.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (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。
8	ヤギリドリーム先行	張田昂（船橋）	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯12走で勝率25%／89日ぶりの実戦）
前5走 05/05 船橋8R 5着/12頭+0.8秒 03/30 船橋8R 2着/12頭+0.0秒 03/09 船橋10R 6着/12頭+1.0秒 02/09 船橋10R 1着/12頭勝利 01/22 船橋5R 5着/12頭+0.5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 4.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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	マルヒロナイト逃げ	仲野光（船橋）	実76.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/29 船橋9R 8着/8頭 06/01 船橋8R 9着/9頭 05/05 船橋8R 8着/12頭+1.0秒 04/01 船橋8R 1着/10頭勝利 03/13 船橋7R 9着/9頭+2.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 31走で勝率 13% △ 距離適性同距離 29走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ナムラペルル

騎手篠谷葵（船橋）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4トップレディー

6.5倍

EV +20%

▲5オルタスグロウ

7.7倍

EV +13%

出走馬全9頭

◎1

ナムラペルル

篠谷葵（船橋）

1.6倍

-29%

›

○4

トップレディー

菅原吏（船橋）

6.5倍

+20%

›

▲5

オルタスグロウ

岡村健（船橋）

7.7倍

+13%

›

△8

ヤギリドリーム

張田昂（船橋）

8.5倍

-11%

›

△7

フォースチルドレン

野畑凌（川崎）

13.1倍

-43%

›

△2

セレナエフォール

本田重（船橋）

19.0倍

-34%

›

×3

アイドル

中山遥（浦和）

15.7倍

-67%

›

×6

ザーシッダレイ

濱田達（船橋）

30.2倍

-65%

›

▽9

マルヒロナイト

仲野光（船橋）

76.4倍

-18%

›

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