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 |
アークローズ 自在 |
沖響主（船橋） |
実29.8 |
B△ A△勝率2% EV-29% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.4% / 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。 |
| 2 |
ブライティアメール 追込 |
岡村健（船橋） |
実2.6 |
B🌟◎ A🌟◎勝率52% EV+34% 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 60.9% (オッズ暗示: 38.5%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 51.9% / 期待値 +35% ※ 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 |
フォロミーアロング |
西啓太（大井） |
実3.2 |
B△ A▲勝率13% EV-57% 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 31.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.2% / 期待値 -58% ※ 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 |
ミツゲツ 自在 |
菅原吏（船橋） |
実3.2 |
B△ A○勝率17% EV-45% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 2.0% (オッズ暗示: 31.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.9% / 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 |
マハラージャ 逃げ |
山中悠（船橋） |
実8.8 |
B▲ A△勝率10% EV-15% 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 11.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 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。 |
| 6 |
トーセンレクサム 推奨 |
藤原幹（船橋） |
実9.0 |
B○ A△勝率6% EV-45% 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) +178% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.9% (オッズ暗示: 11.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 -45% ※ 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6頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+58% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
60.9% (オッズ暗示: 38.5%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 51.9% / 期待値 +35%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+178% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
30.9% (オッズ暗示: 11.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 -45%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-72% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 11.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.6% / 期待値 -16%
×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
2.9% (オッズ暗示: 31.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 13.2% / 期待値 -58%
×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
2.0% (オッズ暗示: 31.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 16.9% / 期待値 -46%
×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: 3.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.4% / 期待値 -30%
💡 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 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
6
トーセンレクサム
¥500
実9.0倍
期待値 +178%
❌不的中6着単勝 9.0倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アークローズ 自在 |
沖響主（船橋） |
実29.8 |
△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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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 |
ブライティアメール 追込 |
岡村健（船橋） |
実2.6 |
🌟◎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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 51.9% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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 |
フォロミーアロング |
西啓太（大井） |
実3.2 |
▲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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。 |
| 4 |
ミツゲツ 自在 |
菅原吏（船橋） |
実3.2 |
○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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 16.9% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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 |
マハラージャ 逃げ |
山中悠（船橋） |
実8.8 |
△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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。 |
| 6 |
トーセンレクサム 推奨 |
藤原幹（船橋） |
実9.0 |
△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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。 |
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6頭
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+34% (妙味あり)
AI 予想勝率
51.9% (オッズ暗示: 38.5%)
×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
16.9% (オッズ暗示: 31.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-58% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
13.2% (オッズ暗示: 31.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 11.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-45% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 11.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-30% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 3.4%)
💡 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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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
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
6
トーセンレクサム
¥500
実9.0倍
期待値 -45%
❌不的中6着単勝 9.0倍
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