船橋 6R 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

6R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スターアイズ	所　蛍（船橋）	実80.5	B× A▽勝率1% EV-14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/02 船橋4R 6着/7頭+1.0秒 06/23 浦和5R 10着/10頭+1.0秒 06/04 船橋6R 7着/11頭+0.0秒 05/08 船橋7R 9着/12頭+1.6秒 03/31 船橋5R 5着/10頭+2.1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 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.1% / 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。
2	マケタラアカン	笠野雄（船橋）	実44.0	B× A▽勝率2% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 07/17 浦和8R 6着/10頭 06/29 船橋6R 6着/9頭 06/23 浦和6R 8着/9頭 06/04 船橋7R 2着/12頭 05/27 浦和4R 6着/10頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 -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。
3	ヒシルリアン	岡田大（浦和）	実71.8	B× A▽勝率1% EV-44% 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 07/15 浦和6R 4着/11頭+0.0秒 06/25 浦和6R 4着/12頭+0.0秒 05/28 浦和5R 9着/12頭+0.0秒 05/11 川崎7R 8着/12頭+2.5秒 04/23 浦和5R 9着/12頭+1.1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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 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。
4	オールトソリス逃げ	本田重（船橋）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率44% 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（当競馬場12走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 船橋1R 1着/7頭 06/05 船橋4R 2着/10頭 12/11 船橋5R 3着/12頭+0.3秒 11/07 船橋5R 2着/12頭+0.0秒 10/01 船橋3R 1着/12頭勝利
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 12走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 87.4% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.3% / 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。
5	ミスターアルデ逃げ	山中悠（船橋）	実31.8	B× A▽勝率3% EV-8% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／63日ぶりの実戦）
前5走 06/02 船橋3R 8着/12頭 05/04 船橋7R 7着/12頭+1.2秒 01/19 船橋5R 8着/12頭+1.6秒 12/09 船橋5R 8着/12頭+2.3秒 11/07 船橋6R 3着/10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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し × 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: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 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。
6	デルマカタスカシ	小杉亮（船橋）	実6.7	B▲ A▲勝率8% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/02 船橋4R 2着/7頭 06/04 船橋7R 5着/12頭+0.0秒 05/27 浦和4R 3着/10頭 05/07 船橋6R 2着/12頭+0.4秒 04/03 船橋4R 2着/12頭+2.0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 3.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 1.1% (オッズ暗示: 14.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.1% / 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。
7	アルセリア	篠谷葵（船橋）	実14.1	B△ A△勝率6% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/17 浦和5R 1着/12頭 07/03 船橋9R 6着/9頭 06/05 船橋7R 3着/12頭+1.0秒 05/07 船橋3R 8着/12頭+2.5秒 04/02 船橋3R 8着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 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。
8	マジカルレインボー	山本大（船橋）	実9.9	B△ A△勝率6% EV-42% 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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/13 浦和9R 3着/11頭 07/03 船橋9R 2着/9頭 06/24 浦和4R 5着/8頭 06/05 船橋7R 2着/12頭+1.0秒 05/07 船橋5R 8着/12頭+1.2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 7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 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 期待値 -43% ※ 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	ワールドクライシス自在	岡村健（船橋）	実4.3	B○ A○勝率22% EV-3% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／61日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 06/04 船橋6R 4着/11頭 05/07 船橋6R 1着/12頭勝利 04/02 船橋3R 4着/12頭+1.8秒 03/12 船橋2R 4着/9頭+0.8秒 07/30 船橋4R 5着/12頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 9.4% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.4% / 期待値 -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。
10	スターガッツマン差し	川島正（船橋）	実17.7	B△ A△勝率6% EV+9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 03/31 船橋5R 7着/10頭+2.6秒 03/10 船橋6R 4着/11頭+1.1秒 02/12 船橋7R 2着/12頭+1.1秒 01/19 船橋5R 6着/12頭+1.0秒 12/17 川崎5R 7着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 +10% ※ 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 ◎

オールトソリス

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+48%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ワールドクライシス

4.3倍

EV -59%

▲A:▲6デルマカタスカシ

6.7倍

EV -92%

出走馬全10頭

◎A:◎4

オールトソリス

本田重（船橋）

1.7倍

+48%

›

○A:○9

ワールドクライシス

岡村健（船橋）

4.3倍

-59%

›

▲A:▲6

デルマカタスカシ

小杉亮（船橋）

6.7倍

-92%

›

△A:△7

アルセリア

篠谷葵（船橋）

14.1倍

-84%

›

△A:△10

スターガッツマン

川島正（船橋）

17.7倍

-88%

›

△A:△8

マジカルレインボー

山本大（船橋）

9.9倍

-98%

›

×A:▽2

マケタラアカン

笠野雄（船橋）

44.0倍

-94%

›

×A:▽1

スターアイズ

所　蛍（船橋）

80.5倍

-90%

›

×A:▽5

ミスターアルデ

山中悠（船橋）

31.8倍

-99%

›

×A:▽3

ヒシルリアン

岡田大（浦和）

71.8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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

6R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スターアイズ	所　蛍（船橋）	実80.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/02 船橋4R 6着/7頭+1.0秒 06/23 浦和5R 10着/10頭+1.0秒 06/04 船橋6R 7着/11頭+0.0秒 05/08 船橋7R 9着/12頭+1.6秒 03/31 船橋5R 5着/10頭+2.1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 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
2	マケタラアカン	笠野雄（船橋）	実44.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 07/17 浦和8R 6着/10頭 06/29 船橋6R 6着/9頭 06/23 浦和6R 8着/9頭 06/04 船橋7R 2着/12頭 05/27 浦和4R 6着/10頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ヒシルリアン	岡田大（浦和）	実71.8	▽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0%と苦戦傾向）
前5走 07/15 浦和6R 4着/11頭+0.0秒 06/25 浦和6R 4着/12頭+0.0秒 05/28 浦和5R 9着/12頭+0.0秒 05/11 川崎7R 8着/12頭+2.5秒 04/23 浦和5R 9着/12頭+1.1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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
4	オールトソリス逃げ	本田重（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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 船橋1R 1着/7頭 06/05 船橋4R 2着/10頭 12/11 船橋5R 3着/12頭+0.3秒 11/07 船橋5R 2着/12頭+0.0秒 10/01 船橋3R 1着/12頭勝利
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 12走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.3% (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。
5	ミスターアルデ逃げ	山中悠（船橋）	実31.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／63日ぶりの実戦）
前5走 06/02 船橋3R 8着/12頭 05/04 船橋7R 7着/12頭+1.2秒 01/19 船橋5R 8着/12頭+1.6秒 12/09 船橋5R 8着/12頭+2.3秒 11/07 船橋6R 3着/10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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (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。
6	デルマカタスカシ	小杉亮（船橋）	実6.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/02 船橋4R 2着/7頭 06/04 船橋7R 5着/12頭+0.0秒 05/27 浦和4R 3着/10頭 05/07 船橋6R 2着/12頭+0.4秒 04/03 船橋4R 2着/12頭+2.0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 3.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.1% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
7	アルセリア	篠谷葵（船橋）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/17 浦和5R 1着/12頭 07/03 船橋9R 6着/9頭 06/05 船橋7R 3着/12頭+1.0秒 05/07 船橋3R 8着/12頭+2.5秒 04/02 船橋3R 8着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
8	マジカルレインボー	山本大（船橋）	実9.9	△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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/13 浦和9R 3着/11頭 07/03 船橋9R 2着/9頭 06/24 浦和4R 5着/8頭 06/05 船橋7R 2着/12頭+1.0秒 05/07 船橋5R 8着/12頭+1.2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 7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 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	ワールドクライシス自在	岡村健（船橋）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／61日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 06/04 船橋6R 4着/11頭 05/07 船橋6R 1着/12頭勝利 04/02 船橋3R 4着/12頭+1.8秒 03/12 船橋2R 4着/9頭+0.8秒 07/30 船橋4R 5着/12頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
10	スターガッツマン差し	川島正（船橋）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 03/31 船橋5R 7着/10頭+2.6秒 03/10 船橋6R 4着/11頭+1.1秒 02/12 船橋7R 2着/12頭+1.1秒 01/19 船橋5R 6着/12頭+1.0秒 12/17 川崎5R 7着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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

オールトソリス

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.7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ワールドクライシス

4.3倍

EV -3%

▲6デルマカタスカシ

6.7倍

EV -45%

出走馬全10頭

◎4

オールトソリス

本田重（船橋）

1.7倍

-24%

›

○9

ワールドクライシス

岡村健（船橋）

4.3倍

-3%

›

▲6

デルマカタスカシ

小杉亮（船橋）

6.7倍

-45%

›

△7

アルセリア

篠谷葵（船橋）

14.1倍

-11%

›

△10

スターガッツマン

川島正（船橋）

17.7倍

+9%

›

△8

マジカルレインボー

山本大（船橋）

9.9倍

-42%

›

▽5

ミスターアルデ

山中悠（船橋）

31.8倍

-8%

›

▽2

マケタラアカン

笠野雄（船橋）

44.0倍

-4%

›

▽1

スターアイズ

所　蛍（船橋）

80.5倍

-14%

›

▽3

ヒシルリアン

岡田大（浦和）

71.8倍

-44%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。