船橋 10R 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

10R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グラヴィス	安藤洋（大井）	実53.9	B× A▽勝率2% EV+30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/20 大井11R 7着/7頭+1.0秒 06/29 大井11R 13着/14頭+0.0秒 04/02 船橋12R 3着/11頭+0.8秒 03/13 大井11R 2着/10頭+1.0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) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 15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 0.0% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7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	フロインフォッサル追込	本田重（船橋）	実54.8	B× A△勝率2% EV+35% 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 04/02 船橋12R 9着/11頭+2.0秒 03/10 船橋11R 5着/9頭+1.1秒 02/13 船橋11R 1着/11頭勝利 01/13 大井11R 4着/10頭+0.6秒 12/09 船橋8R 4着/14頭+0.2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 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ ローテーション 124日休養明け × 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 6位 / 勝率 2.5% / 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	ショウナンカブト逃げ	野畑凌（川崎）	実75.9	B△ A▽勝率1% EV-2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／中6日以内の連戦）
前5走 07/29 川崎11R 9着/10頭+2.6秒 05/19 大井11R 8着/10頭+2.5秒 03/23 大井7R 1着/6頭勝利 03/12 大井6R 4着/9頭+0.5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) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) × 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 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.3% / 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。
4	メイプルタピット	張田昂（船橋）	実19.2	B○ A△勝率7% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 07/02 船橋11R 3着/13頭 ― ― ― ―
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 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) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 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。
5	キタサンドーシン逃げ	本橋孝（船橋）	実14.5	B△ A▲勝率8% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 07/02 船橋11R 4着/13頭 05/08 船橋11R 1着/14頭勝利 04/02 船橋11R 4着/9頭+0.7秒 03/13 船橋12R 1着/9頭勝利 09/18 大井11R 3着/8頭+0.9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 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 0.6% (オッズ暗示: 6.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.3% / 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。
6	シェナノパリオ逃げ	和田譲（大井）	実35.8	B△ A△勝率5% EV+70% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/25 浦和11R 1着/3頭 05/28 浦和11R 2着/13頭 05/05 船橋9R 3着/12頭+0.6秒 04/21 浦和12R 4着/12頭+1.2秒 04/01 船橋11R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.2% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.8% / 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。
7	ブラヴール追込	山口達（船橋）	実159.6	B× A▽勝率0% EV-38% 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 07/02 船橋11R 8着/13頭 03/10 船橋11R 7着/9頭+1.9秒 02/13 船橋11R 10着/11頭+1.8秒 12/09 船橋8R 5着/14頭+0.3秒 11/04 船橋11R 8着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 0.4% / 期待値 -39% ※ 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	タカラライナー自在	山中悠（船橋）	実111.3	B× A▽勝率1% EV-10% 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50%と適性高／同距離帯19走で勝率37%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 03/12 船橋9R 1着/8頭勝利 02/10 船橋12R 10着/14頭+2.0秒 01/20 船橋11R 5着/14頭+1.0秒 12/11 船橋8R 8着/14頭+1.0秒 11/07 船橋11R 1着/13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 24走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 37% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 145日休養明け × 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 0.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.8% / 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。
9	ゼアシュネル逃げ	御神訓（大井）	実1.3	B🌟◎ A🌟◎勝率55% EV-27% 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13走で勝率77%と適性高／同距離帯6走で勝率83%／同馬場状態で勝率83%）
前5走 07/02 船橋11R 2着/13頭 05/08 船橋12R 1着/13頭勝利 10/02 船橋10R 1着/11頭勝利 07/31 船橋11R 1着/7頭勝利 07/06 船橋12R 1着/11頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 77% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 83% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 83% ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 83.9% (オッズ暗示: 76.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 55.4% / 期待値 -28% ※ 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	アルゴナヴィス	笹川翼（大井）	実3.4	B▲ A○勝率17% EV-42% 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26%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.0% / 期待値 -42% ※ 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 ◎

ゼアシュネル

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

+9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4メイプルタピット

19.2倍

EV +66%

▲A:○10アルゴナヴィス

3.4倍

EV -79%

出走馬全10頭

◎A:◎9

ゼアシュネル

御神訓（大井）

1.3倍

+9%

›

○A:△4

メイプルタピット

張田昂（船橋）

19.2倍

+66%

›

▲A:○10

アルゴナヴィス

笹川翼（大井）

3.4倍

-79%

›

△A:▲5

キタサンドーシン

本橋孝（船橋）

14.5倍

-91%

›

△A:▽3

ショウナンカブト

野畑凌（川崎）

75.9倍

-61%

›

△A:△6

シェナノパリオ

和田譲（大井）

35.8倍

-94%

›

×A:▽8

タカラライナー

山中悠（船橋）

111.3倍

-87%

›

×A:▽1

グラヴィス

安藤洋（大井）

53.9倍

-99%

›

×A:△2

フロインフォッサル

本田重（船橋）

54.8倍

-99%

›

×A:▽7

ブラヴール

山口達（船橋）

159.6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。

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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）

10R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グラヴィス	安藤洋（大井）	実53.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/20 大井11R 7着/7頭+1.0秒 06/29 大井11R 13着/14頭+0.0秒 04/02 船橋12R 3着/11頭+0.8秒 03/13 大井11R 2着/10頭+1.0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) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	フロインフォッサル追込	本田重（船橋）	実54.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／124日ぶりの実戦）
前5走 04/02 船橋12R 9着/11頭+2.0秒 03/10 船橋11R 5着/9頭+1.1秒 02/13 船橋11R 1着/11頭勝利 01/13 大井11R 4着/10頭+0.6秒 12/09 船橋8R 4着/14頭+0.2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 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ ローテーション 124日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
3	ショウナンカブト逃げ	野畑凌（川崎）	実75.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／中6日以内の連戦）
前5走 07/29 川崎11R 9着/10頭+2.6秒 05/19 大井11R 8着/10頭+2.5秒 03/23 大井7R 1着/6頭勝利 03/12 大井6R 4着/9頭+0.5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) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
4	メイプルタピット	張田昂（船橋）	実19.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 07/02 船橋11R 3着/13頭 ― ― ― ―
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 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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	キタサンドーシン逃げ	本橋孝（船橋）	実14.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 07/02 船橋11R 4着/13頭 05/08 船橋11R 1着/14頭勝利 04/02 船橋11R 4着/9頭+0.7秒 03/13 船橋12R 1着/9頭勝利 09/18 大井11R 3着/8頭+0.9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 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (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。
6	シェナノパリオ逃げ	和田譲（大井）	実35.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/25 浦和11R 1着/3頭 05/28 浦和11R 2着/13頭 05/05 船橋9R 3着/12頭+0.6秒 04/21 浦和12R 4着/12頭+1.2秒 04/01 船橋11R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
7	ブラヴール追込	山口達（船橋）	実159.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/02 船橋11R 8着/13頭 03/10 船橋11R 7着/9頭+1.9秒 02/13 船橋11R 10着/11頭+1.8秒 12/09 船橋8R 5着/14頭+0.3秒 11/04 船橋11R 8着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
8	タカラライナー自在	山中悠（船橋）	実111.3	▽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50%と適性高／同距離帯19走で勝率37%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 03/12 船橋9R 1着/8頭勝利 02/10 船橋12R 10着/14頭+2.0秒 01/20 船橋11R 5着/14頭+1.0秒 12/11 船橋8R 8着/14頭+1.0秒 11/07 船橋11R 1着/13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 24走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 37% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 145日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
9	ゼアシュネル逃げ	御神訓（大井）	実1.3	🌟◎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13走で勝率77%と適性高／同距離帯6走で勝率83%／同馬場状態で勝率83%）
前5走 07/02 船橋11R 2着/13頭 05/08 船橋12R 1着/13頭勝利 10/02 船橋10R 1着/11頭勝利 07/31 船橋11R 1着/7頭勝利 07/06 船橋12R 1着/11頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 77% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 83% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 83% ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.4% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	アルゴナヴィス	笹川翼（大井）	実3.4	○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26%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ゼアシュネル

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10アルゴナヴィス

3.4倍

EV -42%

▲5キタサンドーシン

14.5倍

EV +20%

出走馬全10頭

◎9

ゼアシュネル

御神訓（大井）

1.3倍

-27%

›

○10

アルゴナヴィス

笹川翼（大井）

3.4倍

-42%

›

▲5

キタサンドーシン

本橋孝（船橋）

14.5倍

+20%

›

△4

メイプルタピット

張田昂（船橋）

19.2倍

+36%

›

△6

シェナノパリオ

和田譲（大井）

35.8倍

+70%

›

△2

フロインフォッサル

本田重（船橋）

54.8倍

+35%

›

▽1

グラヴィス

安藤洋（大井）

53.9倍

+30%

›

▽3

ショウナンカブト

野畑凌（川崎）

75.9倍

-2%

›

▽8

タカラライナー

山中悠（船橋）

111.3倍

-10%

›

▽7

ブラヴール

山口達（船橋）

159.6倍

-38%

›

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