船橋 5R 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 |
ゴッドブラウン |
本田重（船橋） |
実3.7 |
B○ A▲勝率15% EV-43% 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 27.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.1% / 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。 |
| 2 |
トゥンカロン |
木間龍（船橋） |
実27.5 |
B△ A▽勝率3% EV-10% 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 -11% ※ 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 |
ルミナスストーン |
所 蛍（船橋） |
実26.9 |
B▲ A△勝率4% EV+14% 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 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。 |
| 4 |
ハッピーデイジー 逃げ 推奨 |
濱田達（船橋） |
実5.6 |
B🌟◎ A△勝率10% EV-44% 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) +325% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 76.0% (オッズ暗示: 17.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 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。 |
| 5 |
スティールアゲート 先行 |
實川純（船橋） |
実3.1 |
B△ A○勝率20% EV-37% 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 32.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.2% / 期待値 -37% ※ 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 |
ランドフスカ 追込 |
和田譲（大井） |
実4.1 |
B△ A🌟◎勝率37% EV+49% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 24.4%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.6% / 期待値 +50% ※ 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 |
クラバエル |
藤本現（大井） |
実22.0 |
B× A×勝率2% EV-56% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 期待値 -56% ※ 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 |
モンビジュー 自在 |
小杉亮（船橋） |
実38.9 |
B× A×勝率1% EV-66% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 0.2% (オッズ暗示: 2.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -66% ※ 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 |
リュウノキャロット |
野澤憲（船橋） |
実14.4 |
B× A△勝率5% EV-30% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 6.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.8% / 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。 |
| 10 |
グリーンアンシェル |
野畑凌（川崎） |
実25.3 |
B× A▽勝率3% EV-24% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 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。 |
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10頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+325% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
76.0% (オッズ暗示: 17.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.0% / 期待値 -44%
×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
14.2% (オッズ暗示: 27.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.1% / 期待値 -44%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.6% (オッズ暗示: 3.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.3% / 期待値 +14%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-0% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.6% (オッズ暗示: 3.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 -11%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-95% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 32.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.2% / 期待値 -37%
×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
0.2% (オッズ暗示: 24.4%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 36.6% / 期待値 +50%
×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
0.2% (オッズ暗示: 6.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 4.8% / 期待値 -31%
×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
0.2% (オッズ暗示: 2.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -66%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-96% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 4.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 3.0% / 期待値 -24%
×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: 4.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.0% / 期待値 -56%
💡 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
4
ハッピーデイジー
¥1,700
実5.6倍
期待値 +326%
❌不的中3着単勝 5.6倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ゴッドブラウン |
本田重（船橋） |
実3.7 |
▲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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (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。 |
| 2 |
トゥンカロン |
木間龍（船橋） |
実27.5 |
▽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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。 |
| 3 |
ルミナスストーン |
所 蛍（船橋） |
実26.9 |
△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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。 |
| 4 |
ハッピーデイジー 逃げ 推奨 |
濱田達（船橋） |
実5.6 |
△詳細▼ |
|
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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。 |
| 5 |
スティールアゲート 先行 |
實川純（船橋） |
実3.1 |
○詳細▼ |
|
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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.2% (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 |
ランドフスカ 追込 |
和田譲（大井） |
実4.1 |
🌟◎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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 36.6% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。 |
| 7 |
クラバエル |
藤本現（大井） |
実22.0 |
×詳細▼ |
|
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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (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。 |
| 8 |
モンビジュー 自在 |
小杉亮（船橋） |
実38.9 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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: 2.6%) ※ 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。 |
| 9 |
リュウノキャロット |
野澤憲（船橋） |
実14.4 |
△詳細▼ |
|
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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (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。 |
| 10 |
グリーンアンシェル |
野畑凌（川崎） |
実25.3 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 3.0% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。 |
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10頭
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+49% (妙味あり)
AI 予想勝率
36.6% (オッズ暗示: 24.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
20.2% (オッズ暗示: 32.3%)
×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
15.1% (オッズ暗示: 27.0%)
×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
10.0% (オッズ暗示: 17.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.8% (オッズ暗示: 6.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+14% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
4.3% (オッズ暗示: 3.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 3.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 4.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-56% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 4.5%)
×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: 2.6%)
💡 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。
▶
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
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
4
ハッピーデイジー
¥1,700
実5.6倍
期待値 -44%
❌不的中3着単勝 5.6倍
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