船橋 10R 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

10R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サドル	町田直（川崎）	実14.5	B△ A△勝率4% EV-46% 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5走 07/06 川崎10R 9着/11頭 06/16 川崎9R 12着/14頭+4.0秒 06/01 船橋11R 1着/8頭 05/14 川崎9R 4着/13頭+0.3秒 04/09 川崎9R 9着/14頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 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 0.5% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 -47% ※ 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	ルーラーオブダート逃げ	保園翔（浦和）	実14.7	B▲ A×勝率3% EV-51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同馬場状態で勝率33%／126日ぶりの実戦）
前5走 03/30 船橋11R 7着/12頭+0.8秒 03/09 船橋11R 5着/10頭+1.1秒 02/11 船橋10R 8着/14頭+2.7秒 01/21 船橋8R 9着/14頭+1.7秒 12/08 船橋11R 1着/12頭勝利
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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 6.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 -51% ※ 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	ハセノガイセン先行	張田昂（船橋）	実4.7	B○ A○勝率25% EV+16% 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29%と適性高／同距離帯は4走で勝ち無し／143日ぶりの実戦）
前5走 03/13 船橋11R 8着/9頭+2.6秒 02/13 船橋6R 2着/9頭+0.0秒 01/20 船橋6R 4着/9頭+2.1秒 09/30 船橋11R 2着/9頭+0.3秒 08/29 船橋7R 2着/6頭+0.0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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ ローテーション 143日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.7% / 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。
4	ブレイヴアウト自在	山口達（船橋）	実32.1	B× A▽勝率2% EV-45% 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 06/26 浦和10R 8着/12頭 06/02 船橋10R 9着/11頭+1.0秒 05/07 船橋11R 8着/14頭+1.7秒 04/22 浦和10R 11着/12頭+2.1秒 03/10 船橋10R 9着/11頭+1.5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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 8位 / 勝率 1.7% / 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。
5	プレヴナンス逃げ	笹川翼（大井）	実9.7	B△ A△勝率8% EV-19% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は9走で勝ち無し／前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/03 船橋11R 2着/13頭 06/04 船橋10R 7着/11頭 05/07 船橋11R 12着/14頭+3.4秒 04/01 船橋12R 4着/13頭+1.5秒 03/11 船橋12R 4着/12頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 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。
6	アナザーメイト追込	所　蛍（船橋）	実143.1	B× A▽勝率1% EV+31% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/03 船橋11R 11着/13頭 12/09 船橋10R 11着/14頭+4.2秒 11/03 船橋8R 11着/13頭+2.4秒 10/03 船橋12R 6着/13頭+0.7秒 08/28 船橋11R 5着/8頭+0.6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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.1% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 +31% ※ 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	オンザスクエア	本田重（船橋）	実14.4	B△ A△勝率5% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/26 浦和10R 7着/12頭+1.0秒 06/02 船橋10R 7着/11頭+2.0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 7.0着 (不振) × 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 0.5% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.7% / 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。
8	バーリフレイバー逃げ	川島正（船橋）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率42% EV-28% 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12走で勝率50%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 06/29 船橋11R 6着/9頭+2.0秒 06/04 船橋10R 1着/11頭 02/13 船橋9R 1着/11頭勝利 01/21 船橋7R 1着/14頭勝利 06/06 船橋10R 2着/11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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 78.7% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.0% / 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	ガーベランクイーン差し	藤原幹（船橋）	実124.0	B× A▽勝率1% EV+5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/14 浦和8R 9着/12頭 07/03 船橋11R 9着/13頭 08/31 船橋12R 4着/9頭+0.8秒 07/31 船橋10R 7着/11頭+1.0秒 07/06 船橋12R 7着/11頭+1.3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 26走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 20走で勝率 20% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 0.0% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +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。
10	ラップランド追込	山本大（船橋）	実8.6	B× A▲勝率10% EV-14% 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6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/28 船橋12R 1着/3頭 06/02 船橋11R 1着/14頭 05/07 船橋12R 5着/13頭+1.4秒 03/31 船橋12R 5着/14頭+0.9秒 03/05 川崎8R 5着/10頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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 0.1% (オッズ暗示: 11.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 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。

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 ◎

バーリフレイバー

騎手川島正（船橋）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ハセノガイセン

4.7倍

EV -19%

▲A:×2ルーラーオブダート

14.7倍

EV -75%

出走馬全10頭

◎A:◎8

バーリフレイバー

川島正（船橋）

1.7倍

+33%

›

○A:○3

ハセノガイセン

張田昂（船橋）

4.7倍

-19%

›

▲A:×2

ルーラーオブダート

保園翔（浦和）

14.7倍

-75%

›

△A:△5

プレヴナンス

笹川翼（大井）

9.7倍

-86%

›

△A:△7

オンザスクエア

本田重（船橋）

14.4倍

-92%

›

△A:△1

サドル

町田直（川崎）

14.5倍

-92%

›

×A:▲10

ラップランド

山本大（船橋）

8.6倍

-99%

›

×A:▽6

アナザーメイト

所　蛍（船橋）

143.1倍

-91%

›

×A:▽9

ガーベランクイーン

藤原幹（船橋）

124.0倍

-96%

›

×A:▽4

ブレイヴアウト

山口達（船橋）

32.1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。

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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）

10R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サドル	町田直（川崎）	実14.5	△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5走 07/06 川崎10R 9着/11頭 06/16 川崎9R 12着/14頭+4.0秒 06/01 船橋11R 1着/8頭 05/14 川崎9R 4着/13頭+0.3秒 04/09 川崎9R 9着/14頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	ルーラーオブダート逃げ	保園翔（浦和）	実14.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同馬場状態で勝率33%／126日ぶりの実戦）
前5走 03/30 船橋11R 7着/12頭+0.8秒 03/09 船橋11R 5着/10頭+1.1秒 02/11 船橋10R 8着/14頭+2.7秒 01/21 船橋8R 9着/14頭+1.7秒 12/08 船橋11R 1着/12頭勝利
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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	ハセノガイセン先行	張田昂（船橋）	実4.7	○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29%と適性高／同距離帯は4走で勝ち無し／143日ぶりの実戦）
前5走 03/13 船橋11R 8着/9頭+2.6秒 02/13 船橋6R 2着/9頭+0.0秒 01/20 船橋6R 4着/9頭+2.1秒 09/30 船橋11R 2着/9頭+0.3秒 08/29 船橋7R 2着/6頭+0.0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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ ローテーション 143日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.7% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
4	ブレイヴアウト自在	山口達（船橋）	実32.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/26 浦和10R 8着/12頭 06/02 船橋10R 9着/11頭+1.0秒 05/07 船橋11R 8着/14頭+1.7秒 04/22 浦和10R 11着/12頭+2.1秒 03/10 船橋10R 9着/11頭+1.5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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 1.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
5	プレヴナンス逃げ	笹川翼（大井）	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は9走で勝ち無し／前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/03 船橋11R 2着/13頭 06/04 船橋10R 7着/11頭 05/07 船橋11R 12着/14頭+3.4秒 04/01 船橋12R 4着/13頭+1.5秒 03/11 船橋12R 4着/12頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	アナザーメイト追込	所　蛍（船橋）	実143.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/03 船橋11R 11着/13頭 12/09 船橋10R 11着/14頭+4.2秒 11/03 船橋8R 11着/13頭+2.4秒 10/03 船橋12R 6着/13頭+0.7秒 08/28 船橋11R 5着/8頭+0.6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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	オンザスクエア	本田重（船橋）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/26 浦和10R 7着/12頭+1.0秒 06/02 船橋10R 7着/11頭+2.0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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	バーリフレイバー逃げ	川島正（船橋）	実1.7	🌟◎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12走で勝率50%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 06/29 船橋11R 6着/9頭+2.0秒 06/04 船橋10R 1着/11頭 02/13 船橋9R 1着/11頭勝利 01/21 船橋7R 1着/14頭勝利 06/06 船橋10R 2着/11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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.0% (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。
9	ガーベランクイーン差し	藤原幹（船橋）	実124.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/14 浦和8R 9着/12頭 07/03 船橋11R 9着/13頭 08/31 船橋12R 4着/9頭+0.8秒 07/31 船橋10R 7着/11頭+1.0秒 07/06 船橋12R 7着/11頭+1.3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 26走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 20走で勝率 20% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (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。
10	ラップランド追込	山本大（船橋）	実8.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/28 船橋12R 1着/3頭 06/02 船橋11R 1着/14頭 05/07 船橋12R 5着/13頭+1.4秒 03/31 船橋12R 5着/14頭+0.9秒 03/05 川崎8R 5着/10頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

バーリフレイバー

騎手川島正（船橋）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ハセノガイセン

4.7倍

EV +16%

▲10ラップランド

8.6倍

EV -14%

出走馬全10頭

◎8

バーリフレイバー

川島正（船橋）

1.7倍

-28%

›

○3

ハセノガイセン

張田昂（船橋）

4.7倍

+16%

›

▲10

ラップランド

山本大（船橋）

8.6倍

-14%

›

△5

プレヴナンス

笹川翼（大井）

9.7倍

-19%

›

△7

オンザスクエア

本田重（船橋）

14.4倍

-32%

›

△1

サドル

町田直（川崎）

14.5倍

-46%

›

×2

ルーラーオブダート

保園翔（浦和）

14.7倍

-51%

›

▽4

ブレイヴアウト

山口達（船橋）

32.1倍

-45%

›

▽6

アナザーメイト

所　蛍（船橋）

143.1倍

+31%

›

▽9

ガーベランクイーン

藤原幹（船橋）

124.0倍

+5%

›

💡 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

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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