船橋 11R 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

11R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベルガラス	木間龍（船橋）	実76.6	B× A▽勝率1% EV-42% 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12R 6着/12頭 06/26 浦和11R 2着/10頭 05/29 浦和11R 4着/10頭 05/15 川崎10R 11着/12頭+2.2秒 05/06 船橋12R 9着/13頭+3.2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 4.0着 × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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 11位 / 勝率 0.6% / 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。
2	テクノダイヤモンド差し	岡村健（船橋）	実46.1	B× A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率45%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／同馬場状態で勝率41%）
前5走 06/04 園田11R 10着/10頭+0.0秒 05/19 名古屋9R 4着/11頭+1.1秒 05/06 名古屋11R 2着/10頭+0.1秒 04/22 名古屋11R 9着/12頭+1.3秒 04/09 名古屋9R 5着/11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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 45% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 17走で勝率 41% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.3% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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。
3	グレートフリオーソ先行	實川純（船橋）	実154.6	B× A▽勝率1% EV-1% 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 07/04 船橋11R 13着/13頭 02/12 船橋12R 12着/14頭+3.1秒 01/23 船橋12R 13着/14頭+3.7秒 01/04 川崎11R 7着/14頭+1.7秒 12/11 船橋8R 2着/14頭+0.0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 12.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 -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。
4	リゼルージュセリエ逃げ	篠谷葵（船橋）	実14.3	B× A×勝率3% EV-59% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／同馬場状態で勝率44%）
前5走 06/29 船橋11R 4着/9頭 02/12 船橋12R 11着/14頭+3.0秒 01/21 船橋10R 12着/13頭+1.5秒 12/12 船橋12R 1着/10頭勝利 11/06 船橋10R 3着/13頭+0.2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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 7.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -60% ※ 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	クニノハッピー	張田昂（船橋）	実6.9	B○ A△勝率6% EV-61% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 26.0% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.5% / 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。
6	ヘンリー追込	鷹見陸（大井）	実15.0	B× A△勝率3% EV-52% 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 07/04 船橋11R 12着/13頭 06/04 船橋8R 2着/6頭 02/11 船橋8R 12着/13頭+2.2秒 01/21 船橋9R 10着/11頭+1.9秒 12/12 船橋11R 3着/11頭+0.5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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 3.3% / 期待値 -53% ※ 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	クリスタルケイブ先行推奨	本田重（船橋）	実7.2	B▲ A▲勝率13% EV-5% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+86%の中穴候補（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場8走で勝率50%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 07/03 船橋11R 1着/13頭 05/07 船橋11R 4着/14頭+0.3秒 03/30 船橋11R 1着/12頭勝利 02/09 船橋11R 6着/14頭+0.9秒 12/12 船橋10R 4着/14頭+1.9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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 26.0% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.8% / 期待値 -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	グリーンダイヤル差し	御神訓（大井）	実7.4	B△ A△勝率7% EV-47% 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24走で勝率33%と適性高／同距離帯15走で勝率27%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 03/10 船橋10R 1着/11頭勝利 02/11 船橋8R 3着/13頭+0.5秒 01/21 船橋10R 3着/13頭+0.5秒 08/29 船橋12R 2着/11頭+0.2秒 07/30 船橋10R 3着/10頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 18走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 147日休養明け × 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 2.9% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -48% ※ 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	タイセイバンクール先行	山中悠（船橋）	実5.2	B△ A○勝率24% EV+22% 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43%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/29 船橋11R 1着/9頭 06/04 船橋10R 2着/11頭 05/07 船橋11R 2着/14頭+0.2秒 03/30 船橋11R 4着/12頭+0.5秒 03/13 船橋9R 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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (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 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.5% / 期待値 +22% ※ 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	アレスエルピーダ	笹川翼（大井）	実2.4	B◎ A🌟◎勝率39% EV-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5走で勝率60%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 07/04 船橋11R 7着/13頭+1.0秒 06/12 大井7R 4着/11頭 06/02 船橋10R 2着/11頭 04/27 大井12R 2着/12頭+1.2秒 12/29 大井7R 4着/16頭+0.7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 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.0% (オッズ暗示: 41.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.5% / 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。
11	スメラギ逃げ	所　蛍（船橋）	実34.8	B△ A▽勝率2% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/05 船橋9R 4着/12頭+0.6秒 04/01 船橋11R 12着/12頭+4.5秒 03/09 船橋11R 1着/10頭勝利 02/11 船橋10R 4着/14頭+0.8秒 08/30 船橋9R 3着/14頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
12	ジュンゴールド	保園翔（浦和）	実38.6	B× A▽勝率2% EV-20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/15 浦和12R 7着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 -20% ※ 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 ◎

アレスエルピーダ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△5クニノハッピー

6.9倍

EV +79%

▲A:▲7クリスタルケイブ

7.2倍

EV +86%

出走馬全12頭

◎A:◎10

アレスエルピーダ

笹川翼（大井）

2.4倍

-37%

›

○A:△5

クニノハッピー

張田昂（船橋）

6.9倍

+79%

›

▲A:▲7

クリスタルケイブ

本田重（船橋）

7.2倍

+86%

›

△A:○9

タイセイバンクール

山中悠（船橋）

5.2倍

-27%

›

△A:△8

グリーンダイヤル

御神訓（大井）

7.4倍

-78%

›

△A:▽11

スメラギ

所　蛍（船橋）

34.8倍

+0%

›

×A:×4

リゼルージュセリエ

篠谷葵（船橋）

14.3倍

-74%

›

×A:▽12

ジュンゴールド

保園翔（浦和）

38.6倍

-87%

›

×A:▽2

テクノダイヤモンド

岡村健（船橋）

46.1倍

-84%

›

×A:△6

ヘンリー

鷹見陸（大井）

15.0倍

-99%

›

×A:▽1

ベルガラス

木間龍（船橋）

76.6倍

-99%

›

×A:▽3

グレートフリオーソ

實川純（船橋）

154.6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 7 クリスタルケイブ ¥300 確定6.2倍期待値 +87% 🎯的中1着確定 6.2倍1,860円

※ 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

11R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベルガラス	木間龍（船橋）	実76.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/15 浦和12R 6着/12頭 06/26 浦和11R 2着/10頭 05/29 浦和11R 4着/10頭 05/15 川崎10R 11着/12頭+2.2秒 05/06 船橋12R 9着/13頭+3.2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 4.0着 × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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	テクノダイヤモンド差し	岡村健（船橋）	実46.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率45%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／同馬場状態で勝率41%）
前5走 06/04 園田11R 10着/10頭+0.0秒 05/19 名古屋9R 4着/11頭+1.1秒 05/06 名古屋11R 2着/10頭+0.1秒 04/22 名古屋11R 9着/12頭+1.3秒 04/09 名古屋9R 5着/11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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 45% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 17走で勝率 41% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
3	グレートフリオーソ先行	實川純（船橋）	実154.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率33%と適性高／直近3走平均12.7着と低調）
前5走 07/04 船橋11R 13着/13頭 02/12 船橋12R 12着/14頭+3.1秒 01/23 船橋12R 13着/14頭+3.7秒 01/04 川崎11R 7着/14頭+1.7秒 12/11 船橋8R 2着/14頭+0.0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 12.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
4	リゼルージュセリエ逃げ	篠谷葵（船橋）	実14.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／同馬場状態で勝率44%）
前5走 06/29 船橋11R 4着/9頭 02/12 船橋12R 11着/14頭+3.0秒 01/21 船橋10R 12着/13頭+1.5秒 12/12 船橋12R 1着/10頭勝利 11/06 船橋10R 3着/13頭+0.2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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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 2.9% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
5	クニノハッピー	張田昂（船橋）	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 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 5.5% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
6	ヘンリー追込	鷹見陸（大井）	実15.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/04 船橋11R 12着/13頭 06/04 船橋8R 2着/6頭 02/11 船橋8R 12着/13頭+2.2秒 01/21 船橋9R 10着/11頭+1.9秒 12/12 船橋11R 3着/11頭+0.5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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
7	クリスタルケイブ先行推奨	本田重（船橋）	実7.2	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場8走で勝率50%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 07/03 船橋11R 1着/13頭 05/07 船橋11R 4着/14頭+0.3秒 03/30 船橋11R 1着/12頭勝利 02/09 船橋11R 6着/14頭+0.9秒 12/12 船橋10R 4着/14頭+1.9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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
8	グリーンダイヤル差し	御神訓（大井）	実7.4	△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24走で勝率33%と適性高／同距離帯15走で勝率27%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 03/10 船橋10R 1着/11頭勝利 02/11 船橋8R 3着/13頭+0.5秒 01/21 船橋10R 3着/13頭+0.5秒 08/29 船橋12R 2着/11頭+0.2秒 07/30 船橋10R 3着/10頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 18走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
9	タイセイバンクール先行	山中悠（船橋）	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/29 船橋11R 1着/9頭 06/04 船橋10R 2着/11頭 05/07 船橋11R 2着/14頭+0.2秒 03/30 船橋11R 4着/12頭+0.5秒 03/13 船橋9R 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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (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 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
10	アレスエルピーダ	笹川翼（大井）	実2.4	🌟◎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5走で勝率60%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 07/04 船橋11R 7着/13頭+1.0秒 06/12 大井7R 4着/11頭 06/02 船橋10R 2着/11頭 04/27 大井12R 2着/12頭+1.2秒 12/29 大井7R 4着/16頭+0.7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 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.5% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
11	スメラギ逃げ	所　蛍（船橋）	実34.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/05 船橋9R 4着/12頭+0.6秒 04/01 船橋11R 12着/12頭+4.5秒 03/09 船橋11R 1着/10頭勝利 02/11 船橋10R 4着/14頭+0.8秒 08/30 船橋9R 3着/14頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ ローテーション 91日休養明け × 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 1.9% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
12	ジュンゴールド	保園翔（浦和）	実38.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/15 浦和12R 7着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アレスエルピーダ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9タイセイバンクール

5.2倍

EV +22%

▲7クリスタルケイブ

7.2倍

EV -5%

出走馬全12頭

◎10

アレスエルピーダ

笹川翼（大井）

2.4倍

-7%

›

○9

タイセイバンクール

山中悠（船橋）

5.2倍

+22%

›

▲7

クリスタルケイブ

本田重（船橋）

7.2倍

-5%

›

△8

グリーンダイヤル

御神訓（大井）

7.4倍

-47%

›

△5

クニノハッピー

張田昂（船橋）

6.9倍

-61%

›

△6

ヘンリー

鷹見陸（大井）

15.0倍

-52%

›

×4

リゼルージュセリエ

篠谷葵（船橋）

14.3倍

-59%

›

▽12

ジュンゴールド

保園翔（浦和）

38.6倍

-20%

›

▽11

スメラギ

所　蛍（船橋）

34.8倍

-36%

›

▽2

テクノダイヤモンド

岡村健（船橋）

46.1倍

-45%

›

▽1

ベルガラス

木間龍（船橋）

76.6倍

-42%

›

▽3

グレートフリオーソ

實川純（船橋）

154.6倍

-1%

›

💡 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 7 クリスタルケイブ ¥300 確定6.2倍期待値 -8% 🎯的中1着確定 6.2倍1,860円

※ 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

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