船橋 2R 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

2R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーヤマノゴールド	岡村健（船橋）	実36.7	B△ A▽勝率2% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/15 浦和2R 5着/9頭 06/28 船橋1R 9着/9頭 06/15 川崎2R 9着/11頭+3.0秒 06/02 船橋2R 8着/12頭+0.0秒 03/31 船橋1R 4着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 9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 22% (好調) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -36% ※ 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	ユウユウカツサンド追込	安藤洋（大井）	実23.0	B× A△勝率4% EV-8% 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 07/27 川崎8R 7着/11頭+1.4秒 07/09 川崎1R 3着/11頭+0.0秒 06/18 川崎1R 3着/12頭 05/12 川崎1R 10着/12頭+3.8秒 04/10 川崎3R 7着/8頭+2.0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 4.3着 ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 5位 / 勝率 4.0% / 期待値 -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	コンシェルディー	沖響主（船橋）	実49.4	B× A×勝率1% EV-60% 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 06/29 船橋2R 8着/10頭 06/24 浦和3R 5着/10頭 06/03 船橋2R 7着/7頭+1.0秒 05/07 船橋1R 2着/12頭+1.4秒 04/03 船橋2R 4着/11頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 9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 0.8% / 期待値 -61% ※ 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	グリンフォンテン追込	庄司大（船橋）	実56.3	B× A▽勝率1% EV-40% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/04 船橋1R 1着/8頭 10/01 船橋1R 9着/11頭+4.6秒 08/28 船橋1R 6着/7頭+3.0秒 08/01 船橋3R 6着/6頭+6.0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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.6% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 -41% ※ 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	ドジッコ逃げ	濱田達（船橋）	実23.9	B× A△勝率3% EV-28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/29 船橋2R 7着/10頭 06/02 船橋2R 12着/12頭+1.0秒 05/07 船橋4R 5着/12頭+1.2秒 03/31 船橋1R 7着/12頭+1.9秒 03/10 船橋1R 2着/11頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 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: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 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。
6	ボンシャンス自在	笠野雄（船橋）	実5.0	B△ A▲勝率11% EV-46% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 船橋1R 2着/11頭+2.0秒 06/04 船橋2R 5着/12頭 02/12 船橋2R 5着/12頭+1.3秒 01/23 船橋4R 3着/11頭+0.9秒 10/01 船橋1R 4着/11頭+1.8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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 20.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 -46% ※ 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	ゴーレム	菅原吏（船橋）	実26.3	B× A▽勝率3% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 07/15 浦和2R 7着/9頭 06/29 船橋2R 4着/10頭 06/02 船橋2R 11着/12頭 05/07 船橋4R 3着/12頭+1.0秒 04/01 船橋1R 5着/12頭+0.7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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 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 0.3% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 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。
8	ステレオカリー自在	木間龍（船橋）	実30.8	B△ A▽勝率2% EV-27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/02 船橋1R 4着/11頭+2.0秒 06/04 船橋1R 2着/11頭+0.0秒 05/08 船橋2R 4着/9頭+0.9秒 01/23 船橋2R 4着/7頭+1.5秒 12/12 船橋1R 6着/7頭+4.5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 3.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 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。
9	マリノレーヴェ	本橋孝（船橋）	実3.7	B▲ A○勝率23% EV-14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（62日ぶりの実戦）
前5走 06/02 船橋1R 5着/10頭+0.0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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.2% / 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。
10	ウィルスカイ	山中悠（船橋）	実1.9	B🌟◎ A🌟◎勝率40% EV-24% 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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 57.2% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.6% / 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。
11	ヤギリパール推奨	臼井健（船橋）	実18.7	B○ A△勝率11% EV+96% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率23% × オッズ18.7倍で期待値+330%の有力候補（直近3走平均3.0着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/16 浦和2R 2着/11頭+8.0秒 07/03 船橋1R 3着/10頭 06/04 船橋1R 4着/11頭 12/09 船橋1R 7着/10頭+1.6秒 11/07 船橋4R 4着/8頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +330% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 23.0% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 期待値 +97% ※ 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 ◎

ウィルスカイ

騎手山中悠（船橋）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△11ヤギリパール

18.7倍

EV +330%

▲A:○9マリノレーヴェ

3.7倍

EV -53%

出走馬全11頭

◎A:◎10

ウィルスカイ

山中悠（船橋）

1.9倍

+8%

›

○A:△11

ヤギリパール

臼井健（船橋）

18.7倍

+330%

›

▲A:○9

マリノレーヴェ

本橋孝（船橋）

3.7倍

-53%

›

△A:▲6

ボンシャンス

笠野雄（船橋）

5.0倍

-85%

›

△A:▽8

ステレオカリー

木間龍（船橋）

30.8倍

-21%

›

△A:▽1

トーヤマノゴールド

岡村健（船橋）

36.7倍

-65%

›

×A:▽4

グリンフォンテン

庄司大（船橋）

56.3倍

-65%

›

×A:▽7

ゴーレム

菅原吏（船橋）

26.3倍

-91%

›

×A:△5

ドジッコ

濱田達（船橋）

23.9倍

-98%

›

×A:△2

ユウユウカツサンド

安藤洋（大井）

23.0倍

-99%

›

×A:×3

コンシェルディー

沖響主（船橋）

49.4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 11 ヤギリパール ¥100 実18.7倍期待値 +330% ❌不的中7着単勝 18.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 ヤギリパール ¥400 実18.7倍期待値 +330% ❌不的中7着単勝 18.7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

2R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーヤマノゴールド	岡村健（船橋）	実36.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/15 浦和2R 5着/9頭 06/28 船橋1R 9着/9頭 06/15 川崎2R 9着/11頭+3.0秒 06/02 船橋2R 8着/12頭+0.0秒 03/31 船橋1R 4着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 9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 22% (好調) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
2	ユウユウカツサンド追込	安藤洋（大井）	実23.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（中6日以内の連戦）
前5走 07/27 川崎8R 7着/11頭+1.4秒 07/09 川崎1R 3着/11頭+0.0秒 06/18 川崎1R 3着/12頭 05/12 川崎1R 10着/12頭+3.8秒 04/10 川崎3R 7着/8頭+2.0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 4.3着 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	コンシェルディー	沖響主（船橋）	実49.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/29 船橋2R 8着/10頭 06/24 浦和3R 5着/10頭 06/03 船橋2R 7着/7頭+1.0秒 05/07 船橋1R 2着/12頭+1.4秒 04/03 船橋2R 4着/11頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 9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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
4	グリンフォンテン追込	庄司大（船橋）	実56.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/04 船橋1R 1着/8頭 10/01 船橋1R 9着/11頭+4.6秒 08/28 船橋1R 6着/7頭+3.0秒 08/01 船橋3R 6着/6頭+6.0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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	ドジッコ逃げ	濱田達（船橋）	実23.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/29 船橋2R 7着/10頭 06/02 船橋2R 12着/12頭+1.0秒 05/07 船橋4R 5着/12頭+1.2秒 03/31 船橋1R 7着/12頭+1.9秒 03/10 船橋1R 2着/11頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	ボンシャンス自在	笠野雄（船橋）	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 船橋1R 2着/11頭+2.0秒 06/04 船橋2R 5着/12頭 02/12 船橋2R 5着/12頭+1.3秒 01/23 船橋4R 3着/11頭+0.9秒 10/01 船橋1R 4着/11頭+1.8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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
7	ゴーレム	菅原吏（船橋）	実26.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 07/15 浦和2R 7着/9頭 06/29 船橋2R 4着/10頭 06/02 船橋2R 11着/12頭 05/07 船橋4R 3着/12頭+1.0秒 04/01 船橋1R 5着/12頭+0.7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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ステレオカリー自在	木間龍（船橋）	実30.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/02 船橋1R 4着/11頭+2.0秒 06/04 船橋1R 2着/11頭+0.0秒 05/08 船橋2R 4着/9頭+0.9秒 01/23 船橋2R 4着/7頭+1.5秒 12/12 船橋1R 6着/7頭+4.5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 3.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
9	マリノレーヴェ	本橋孝（船橋）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（62日ぶりの実戦）
前5走 06/02 船橋1R 5着/10頭+0.0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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.2% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
10	ウィルスカイ	山中悠（船橋）	実1.9	🌟◎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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.6% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
11	ヤギリパール推奨	臼井健（船橋）	実18.7	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+96%の中穴候補（直近3走平均3.0着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/16 浦和2R 2着/11頭+8.0秒 07/03 船橋1R 3着/10頭 06/04 船橋1R 4着/11頭 12/09 船橋1R 7着/10頭+1.6秒 11/07 船橋4R 4着/8頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ウィルスカイ

騎手山中悠（船橋）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9マリノレーヴェ

3.7倍

EV -14%

▲6ボンシャンス

5.0倍

EV -46%

出走馬全11頭

◎10

ウィルスカイ

山中悠（船橋）

1.9倍

-24%

›

○9

マリノレーヴェ

本橋孝（船橋）

3.7倍

-14%

›

▲6

ボンシャンス

笠野雄（船橋）

5.0倍

-46%

›

△11

ヤギリパール

臼井健（船橋）

18.7倍

+96%

›

△2

ユウユウカツサンド

安藤洋（大井）

23.0倍

-8%

›

△5

ドジッコ

濱田達（船橋）

23.9倍

-28%

›

▽7

ゴーレム

菅原吏（船橋）

26.3倍

-23%

›

▽8

ステレオカリー

木間龍（船橋）

30.8倍

-27%

›

▽1

トーヤマノゴールド

岡村健（船橋）

36.7倍

-36%

›

▽4

グリンフォンテン

庄司大（船橋）

56.3倍

-40%

›

×3

コンシェルディー

沖響主（船橋）

49.4倍

-60%

›

💡 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 11 ヤギリパール ¥100 実18.7倍期待値 +97% ❌不的中7着単勝 18.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 ヤギリパール ¥400 実18.7倍期待値 +97% ❌不的中7着単勝 18.7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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