船橋 9R 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

9R 船橋競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 19:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フォーチュンテラー	西啓太（大井）	実5.6	B△ A△勝率8% EV-54% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/09 川崎11R 4着/14頭 05/08 船橋11R 5着/14頭+0.9秒 04/09 川崎11R 10着/14頭+2.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 17.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 -55% ※ 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	ヒーローコール逃げ	山中悠（船橋）	実2.1	B○ A○勝率30% EV-36% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/22 大井11R 13着/15頭+3.5秒 04/23 浦和11R 3着/12頭+0.4秒 04/16 大井11R 4着/16頭+1.3秒 02/17 大井11R 2着/15頭+0.1秒 02/04 川崎11R 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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 馬場適性同馬場 18走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 46.3% (オッズ暗示: 47.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 30.5% / 期待値 -36% ※ 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	ガバナビリティー差し推奨	笠野雄（船橋）	実9.2	B◎ A△勝率6% EV-46% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率47% × オッズ9.2倍で期待値+333%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場9走で勝率33%と適性高／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/09 川崎11R 13着/14頭 05/05 船橋11R 9着/13頭+2.7秒 04/02 船橋12R 1着/11頭勝利 03/10 船橋11R 6着/9頭+1.7秒 02/12 船橋11R 12着/13頭+4.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +333% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 47.1% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 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。
4	ノットリグレット追込	保園翔（浦和）	実42.6	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24走で勝率25%と適性高／直近3走平均9.7着と低調／61日ぶりの実戦）
前5走 06/04 園田11R 6着/10頭+5.0秒 05/08 船橋11R 14着/14頭+4.6秒 02/04 川崎11R 9着/12頭+2.8秒 12/16 川崎11R 5着/10頭+2.6秒 11/13 名古屋11R 5着/11頭+2.1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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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: 2.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.5% / 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。
5	プラセボ先行	和田譲（大井）	実3.4	B▲ A🌟◎勝率37% EV+26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率30%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋11R 7着/14頭+2.0秒 05/07 船橋10R 1着/11頭勝利 04/02 船橋12R 7着/11頭+1.3秒 03/10 船橋11R 1着/9頭勝利 02/13 船橋11R 5着/11頭+0.6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 10走で勝率 30% (得意) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 29.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.3% / 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	シシュフォス追込	笹川翼（大井）	実5.5	B△ A▲勝率16% EV-12% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/09 川崎11R 12着/14頭 06/03 船橋11R 4着/14頭+0.0秒 12/16 川崎11R 2着/10頭+1.8秒 10/22 大井11R 15着/16頭+2.5秒 10/02 園田11R 5着/6頭+1.1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 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.9% / 期待値 -12% ※ 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

B推奨Aモデル △

ガバナビリティー

騎手笠野雄（船橋）

単勝オッズ

9.2倍

AI期待値

+333%

買い目

¥1,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ヒーローコール

2.1倍

EV -2%

▲A:◎5プラセボ

3.4倍

EV -88%

出走馬全6頭

◎A:△3

ガバナビリティー

笠野雄（船橋）

9.2倍

+333%

›

○A:○2

ヒーローコール

山中悠（船橋）

2.1倍

-2%

›

▲A:◎5

プラセボ

和田譲（大井）

3.4倍

-88%

›

△A:▲6

シシュフォス

笹川翼（大井）

5.5倍

-85%

›

△A:△1

フォーチュンテラー

西啓太（大井）

5.6倍

-97%

›

△A:△4

ノットリグレット

保園翔（浦和）

42.6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 (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 3 ガバナビリティー ¥1,000 実9.2倍期待値 +334% ❌不的中4着単勝 9.2倍

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

9R 船橋競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 19:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フォーチュンテラー	西啓太（大井）	実5.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/09 川崎11R 4着/14頭 05/08 船橋11R 5着/14頭+0.9秒 04/09 川崎11R 10着/14頭+2.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (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。
2	ヒーローコール逃げ	山中悠（船橋）	実2.1	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/22 大井11R 13着/15頭+3.5秒 04/23 浦和11R 3着/12頭+0.4秒 04/16 大井11R 4着/16頭+1.3秒 02/17 大井11R 2着/15頭+0.1秒 02/04 川崎11R 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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 馬場適性同馬場 18走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.5% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	ガバナビリティー差し推奨	笠野雄（船橋）	実9.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場9走で勝率33%と適性高／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/09 川崎11R 13着/14頭 05/05 船橋11R 9着/13頭+2.7秒 04/02 船橋12R 1着/11頭勝利 03/10 船橋11R 6着/9頭+1.7秒 02/12 船橋11R 12着/13頭+4.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 26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 5.8% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。
4	ノットリグレット追込	保園翔（浦和）	実42.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率25%と適性高／直近3走平均9.7着と低調／61日ぶりの実戦）
前5走 06/04 園田11R 6着/10頭+5.0秒 05/08 船橋11R 14着/14頭+4.6秒 02/04 川崎11R 9着/12頭+2.8秒 12/16 川崎11R 5着/10頭+2.6秒 11/13 名古屋11R 5着/11頭+2.1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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (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。
5	プラセボ先行	和田譲（大井）	実3.4	🌟◎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10走で勝率30%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋11R 7着/14頭+2.0秒 05/07 船橋10R 1着/11頭勝利 04/02 船橋12R 7着/11頭+1.3秒 03/10 船橋11R 1着/9頭勝利 02/13 船橋11R 5着/11頭+0.6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 10走で勝率 30% (得意) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 37.3% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	シシュフォス追込	笹川翼（大井）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/09 川崎11R 12着/14頭 06/03 船橋11R 4着/14頭+0.0秒 12/16 川崎11R 2着/10頭+1.8秒 10/22 大井11R 15着/16頭+2.5秒 10/02 園田11R 5着/6頭+1.1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 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

プラセボ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ヒーローコール

2.1倍

EV -36%

▲6シシュフォス

5.5倍

EV -12%

出走馬全6頭

◎5

プラセボ

和田譲（大井）

3.4倍

+26%

›

○2

ヒーローコール

山中悠（船橋）

2.1倍

-36%

›

▲6

シシュフォス

笹川翼（大井）

5.5倍

-12%

›

△1

フォーチュンテラー

西啓太（大井）

5.6倍

-54%

›

△3

ガバナビリティー

笠野雄（船橋）

9.2倍

-46%

›

△4

ノットリグレット

保園翔（浦和）

42.6倍

+8%

›

💡 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 3 ガバナビリティー ¥1,000 実9.2倍期待値 -47% ❌不的中4着単勝 9.2倍

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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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）

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