船橋 1R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
クシナダヒメ |
野澤憲（船橋） |
実71.0 |
B△ A▽勝率1% EV-24% 詳細▼ |
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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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.1% / 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。 |
| 2 |
シャムホロイムア |
古岡勇（川崎） |
実22.1 |
B× A△勝率7% EV+56% 詳細▼ |
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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) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 +57% ※ 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 |
キャッスルソード |
所 蛍（船橋） |
実54.7 |
B× A▽勝率2% EV+22% 詳細▼ |
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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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.2% / 期待値 +22% ※ 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 |
グランドセーリング |
笠野雄（船橋） |
実6.6 |
B▲ A▲勝率13% EV-13% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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 3位 (上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 15.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.1% / 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。 |
| 5 |
シューフォルテ |
和田譲（大井） |
実3.1 |
B○ A○勝率25% EV-22% 詳細▼ |
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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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 37.9% (オッズ暗示: 32.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.8% / 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。 |
| 6 |
ララブロッサム |
川島正（船橋） |
実1.7 |
B🌟◎ A🌟◎勝率39% EV-33% 詳細▼ |
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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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 53.7% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.9% / 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。 |
| 7 |
ケイズブレイヴ |
藤原幹（船橋） |
実63.2 |
B△ A▽勝率2% EV+2% 詳細▼ |
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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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 期待値 +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。 |
| 8 |
フルーツポンチ |
小杉亮（船橋） |
実11.0 |
B× A△勝率6% EV-29% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 9.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 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。 |
| 9 |
キョウエイハルナ |
藤本現（大井） |
実35.9 |
B△ A△勝率5% EV+69% 詳細▼ |
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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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 期待値 +69% ※ 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9頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
53.7% (オッズ暗示: 58.8%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 38.9% / 期待値 -34%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
37.9% (オッズ暗示: 32.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 24.8% / 期待値 -23%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-60% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 15.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 13.1% / 期待値 -13%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-55% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 2.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.7% / 期待値 +69%
×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
0.5% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 -24%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-81% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 1.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.6% / 期待値 +2%
△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)
-98% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 9.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.4% / 期待値 -29%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-97% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 1.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.2% / 期待値 +22%
×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 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 +57%
💡 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）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
クシナダヒメ |
野澤憲（船橋） |
実71.0 |
▽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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
| 2 |
シャムホロイムア |
古岡勇（川崎） |
実22.1 |
△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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。 |
| 3 |
キャッスルソード |
所 蛍（船橋） |
実54.7 |
▽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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。 |
| 4 |
グランドセーリング |
笠野雄（船橋） |
実6.6 |
▲詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。 |
| 5 |
シューフォルテ |
和田譲（大井） |
実3.1 |
○詳細▼ |
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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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.8% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。 |
| 6 |
ララブロッサム |
川島正（船橋） |
実1.7 |
🌟◎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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 38.9% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。 |
| 7 |
ケイズブレイヴ |
藤原幹（船橋） |
実63.2 |
▽詳細▼ |
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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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。 |
| 8 |
フルーツポンチ |
小杉亮（船橋） |
実11.0 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 5位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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 |
キョウエイハルナ |
藤本現（大井） |
実35.9 |
△詳細▼ |
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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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。 |
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9頭
×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
38.9% (オッズ暗示: 58.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
24.8% (オッズ暗示: 32.3%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
13.1% (オッズ暗示: 15.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+56% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 4.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 9.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+69% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.7% (オッズ暗示: 2.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.2% (オッズ暗示: 1.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+2% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 1.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 1.4%)
💡 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
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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