船橋 7R 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

7R 船橋競馬場小川町七夕まＣ１三ダ1200m ダート1200m　発走 17:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シューボーイ追込	菅原吏（船橋）	実79.7	B× A▽勝率1% EV-23% 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10R 9着/11頭 06/10 大井7R 11着/11頭 05/21 大井10R 16着/16頭 04/29 大井12R 12着/16頭+2.8秒 04/17 大井12R 8着/14頭+1.2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 12.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 21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 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 9位 / 勝率 1.0% / 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。
2	ナヒク逃げ	御神訓（大井）	推定—	B◎ A▲勝率16% EV-76% 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（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/04 船橋8R 2着/11頭 03/13 船橋6R 3着/8頭+0.2秒 02/09 船橋2R 1着/11頭勝利 01/19 船橋2R 2着/12頭+0.2秒 12/08 船橋1R 3着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 63.5% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.1% / 期待値 -77% ※ 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	バイラノーチェ逃げ	岡村健（船橋）	実2.3	B▲ A🌟◎勝率41% EV-6% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 12/09 船橋7R 1着/13頭勝利 10/02 船橋7R 2着/11頭+0.5秒 08/01 船橋4R 1着/7頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 238日休養明け × 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 1.6% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.5% / 期待値 -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	ホースマンシップ先行	仲野光（船橋）	実37.2	B× A▽勝率2% EV-21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯19走で勝率32%／同馬場状態で勝率31%）
前5走 03/31 船橋7R 5着/11頭+1.6秒 03/09 船橋6R 1着/11頭勝利 02/09 船橋5R 7着/12頭+1.6秒 06/03 船橋8R 2着/11頭+0.1秒 05/07 船橋8R 1着/10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 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% △ ローテーション 126日休養明け × 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 0.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 期待値 -21% ※ 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	シナツヒメ先行	町田直（川崎）	実3.7	B△ A○勝率20% EV-27% 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4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 船橋6R 1着/10頭 06/03 船橋8R 3着/12頭 05/06 船橋7R 10着/12頭+1.3秒 04/10 川崎10R 3着/12頭+0.5秒 03/19 浦和6R 10着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.9% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 期待値 -27% ※ 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	ライヴキティ追込	川島正（船橋）	実104.7	B× A▽勝率1% EV-25% 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 07/14 浦和7R 12着/12頭+0.0秒 01/22 船橋5R 11着/12頭+1.9秒 12/08 船橋11R 10着/12頭+5.5秒 11/27 浦和7R 9着/12頭+0.9秒 11/04 船橋9R 9着/10頭+2.2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 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 21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 0.7% / 期待値 -26% ※ 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	エイシンダズル	木間龍（船橋）	実4.0	B○ A△勝率7% EV-71% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 07/04 船橋9R 3着/3頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 32.3% (オッズ暗示: 25.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -71% ※ 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	リバースター逃げ	野澤憲（船橋）	実29.2	B△ A△勝率3% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/05 船橋5R 7着/10頭+2.0秒 05/04 船橋1R 1着/11頭勝利 04/21 浦和9R 6着/10頭+1.7秒 03/30 船橋4R 3着/9頭+1.3秒 03/09 船橋1R 1着/10頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.5% / 期待値 +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	ソーサレス差し	山本大（船橋）	実13.1	B× A×勝率3% EV-56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯12走で勝率25%）
前5走 07/14 浦和7R 10着/12頭 05/05 船橋6R 4着/12頭+1.0秒 04/02 船橋4R 2着/10頭+0.9秒 01/19 船橋8R 1着/12頭勝利 12/12 船橋8R 11着/12頭+2.1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 5.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 21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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 7.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 -57% ※ 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	パリスフォンテン逃げ	小杉亮（船橋）	実6.4	B△ A△勝率6% EV-61% 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3走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 03/19 浦和9R 1着/10頭勝利 02/09 船橋2R 2着/11頭+0.7秒 01/20 船橋1R 1着/9頭勝利 12/12 船橋1R 2着/7頭+1.3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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 138日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 -62% ※ 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 ▲

ナヒク

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7エイシンダズル

4.0倍

EV +29%

▲A:◎3バイラノーチェ

2.3倍

EV -96%

出走馬全10頭

◎A:▲2

ナヒク

御神訓（大井）

—

›

○A:△7

エイシンダズル

木間龍（船橋）

4.0倍

+29%

›

▲A:◎3

バイラノーチェ

岡村健（船橋）

2.3倍

-96%

›

△A:○5

シナツヒメ

町田直（川崎）

3.7倍

-96%

›

△A:△8

リバースター

野澤憲（船橋）

29.2倍

-73%

›

△A:△10

パリスフォンテン

小杉亮（船橋）

6.4倍

-95%

›

×A:▽4

ホースマンシップ

仲野光（船橋）

37.2倍

-96%

›

×A:×9

ソーサレス

山本大（船橋）

13.1倍

-99%

›

×A:▽1

シューボーイ

菅原吏（船橋）

79.7倍

-99%

›

×A:▽6

ライヴキティ

川島正（船橋）

104.7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）

7R 船橋競馬場小川町七夕まＣ１三ダ1200m ダート1200m　発走 17:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シューボーイ追込	菅原吏（船橋）	実79.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 07/15 浦和10R 9着/11頭 06/10 大井7R 11着/11頭 05/21 大井10R 16着/16頭 04/29 大井12R 12着/16頭+2.8秒 04/17 大井12R 8着/14頭+1.2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 12.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 21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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
2	ナヒク逃げ	御神訓（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/04 船橋8R 2着/11頭 03/13 船橋6R 3着/8頭+0.2秒 02/09 船橋2R 1着/11頭勝利 01/19 船橋2R 2着/12頭+0.2秒 12/08 船橋1R 3着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.1% ※ 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。
3	バイラノーチェ逃げ	岡村健（船橋）	実2.3	🌟◎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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 12/09 船橋7R 1着/13頭勝利 10/02 船橋7R 2着/11頭+0.5秒 08/01 船橋4R 1着/7頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 238日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.5% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
4	ホースマンシップ先行	仲野光（船橋）	実37.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯19走で勝率32%／同馬場状態で勝率31%）
前5走 03/31 船橋7R 5着/11頭+1.6秒 03/09 船橋6R 1着/11頭勝利 02/09 船橋5R 7着/12頭+1.6秒 06/03 船橋8R 2着/11頭+0.1秒 05/07 船橋8R 1着/10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 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (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。
5	シナツヒメ先行	町田直（川崎）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 船橋6R 1着/10頭 06/03 船橋8R 3着/12頭 05/06 船橋7R 10着/12頭+1.3秒 04/10 川崎10R 3着/12頭+0.5秒 03/19 浦和6R 10着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (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。
6	ライヴキティ追込	川島正（船橋）	実104.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/14 浦和7R 12着/12頭+0.0秒 01/22 船橋5R 11着/12頭+1.9秒 12/08 船橋11R 10着/12頭+5.5秒 11/27 浦和7R 9着/12頭+0.9秒 11/04 船橋9R 9着/10頭+2.2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 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	エイシンダズル	木間龍（船橋）	実4.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 07/04 船橋9R 3着/3頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
8	リバースター逃げ	野澤憲（船橋）	実29.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/05 船橋5R 7着/10頭+2.0秒 05/04 船橋1R 1着/11頭勝利 04/21 浦和9R 6着/10頭+1.7秒 03/30 船橋4R 3着/9頭+1.3秒 03/09 船橋1R 1着/10頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (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。
9	ソーサレス差し	山本大（船橋）	実13.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯12走で勝率25%）
前5走 07/14 浦和7R 10着/12頭 05/05 船橋6R 4着/12頭+1.0秒 04/02 船橋4R 2着/10頭+0.9秒 01/19 船橋8R 1着/12頭勝利 12/12 船橋8R 11着/12頭+2.1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 5.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
10	パリスフォンテン逃げ	小杉亮（船橋）	実6.4	△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3走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 03/19 浦和9R 1着/10頭勝利 02/09 船橋2R 2着/11頭+0.7秒 01/20 船橋1R 1着/9頭勝利 12/12 船橋1R 2着/7頭+1.3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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 138日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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

バイラノーチェ

騎手岡村健（船橋）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5シナツヒメ

3.7倍

EV -27%

▲2ナヒク

—

EV —

出走馬全10頭

◎3

バイラノーチェ

岡村健（船橋）

2.3倍

-6%

›

○5

シナツヒメ

町田直（川崎）

3.7倍

-27%

›

▲2

ナヒク

御神訓（大井）

—

›

△7

エイシンダズル

木間龍（船橋）

4.0倍

-71%

›

△10

パリスフォンテン

小杉亮（船橋）

6.4倍

-61%

›

△8

リバースター

野澤憲（船橋）

29.2倍

+1%

›

×9

ソーサレス

山本大（船橋）

13.1倍

-56%

›

▽4

ホースマンシップ

仲野光（船橋）

37.2倍

-21%

›

▽1

シューボーイ

菅原吏（船橋）

79.7倍

-23%

›

▽6

ライヴキティ

川島正（船橋）

104.7倍

-25%

›

💡 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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