船橋 12R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

12R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フレッシュルーキー	山本大（船橋）	実26.8	B× A×勝率2% EV-54% 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 07/13 浦和8R 3着/12頭 07/04 船橋12R 3着/3頭 06/16 川崎8R 7着/10頭 06/02 船橋9R 10着/14頭 05/05 船橋12R 7着/12頭+1.1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 4.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.7% / 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	ディアモミノル追込	藤原幹（船橋）	実20.4	B△ A△勝率5% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率38%）
前5走 06/28 船橋9R 6着/10頭 02/09 船橋12R 9着/13頭+3.2秒 01/21 船橋7R 8着/14頭+1.3秒 12/12 船橋10R 7着/14頭+3.4秒 10/01 船橋7R 4着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 38% × 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: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.2% / 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。
3	アズベリー自在	所　蛍（船橋）	実65.4	B× A▽勝率2% EV+9% 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／直近3走平均11.3着と低調／361日ぶりの実戦）
前5走 08/08 川崎9R 13着/14頭+2.2秒 07/04 船橋8R 10着/12頭+1.1秒 06/19 川崎7R 11着/12頭+2.2秒 03/17 浦和10R 5着/10頭+0.5秒 11/26 船橋12R 1着/8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戦の調子平均 11.3着 (不振) ◎ 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 25% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 361日休養明け × 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: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 +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	スーパーフルール	篠谷葵（船橋）	実73.9	B× A×勝率1% EV-57% 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 06/28 船橋9R 10着/10頭+2.0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 10.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10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 -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。
5	コムダビチュード逃げ	菅原吏（船橋）	実155.4	B× A×勝率0% EV-59% 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 07/13 浦和7R 5着/12頭+0.0秒 06/03 船橋4R 8着/11頭 05/06 船橋4R 8着/12頭+1.4秒 04/01 船橋5R 7着/12頭+2.0秒 03/11 船橋5R 10着/11頭+2.3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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.3% / 期待値 -59% ※ 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	シュヴァルツナーガ自在	西村栄（船橋）	実174.4	B× A▽勝率0% EV-28% 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 07/28 川崎7R 7着/12頭+1.5秒 07/13 浦和7R 9着/12頭 06/28 船橋7R 4着/9頭+0.0秒 05/13 川崎6R 10着/14頭+1.3秒 04/22 浦和12R 9着/12頭+2.4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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 13位 / 勝率 0.4% / 期待値 -29% ※ 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	セレブウマザンマイ逃げ	仲野光（船橋）	実25.0	B△ A△勝率4% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/28 船橋9R 5着/10頭+0.0秒 06/16 川崎5R 5着/12頭 04/06 川崎12R 2着/13頭+0.1秒 03/31 船橋8R 3着/12頭+0.4秒 03/09 船橋9R 7着/14頭+1.1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 4.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) × 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 0.1% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.7% / 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。
8	タカオスマイル自在	川島正（船橋）	実71.9	B△ A▽勝率2% EV+11% 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）
前5走 06/28 船橋7R 7着/9頭+1.0秒 06/02 船橋9R 12着/14頭 05/05 船橋12R 4着/12頭+0.3秒 03/30 船橋10R 6着/14頭+1.3秒 03/09 船橋9R 4着/14頭+0.4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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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 0.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 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。
9	コパノディラン推奨	本田重（船橋）	実18.6	B▲ A▲勝率9% EV+72% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/29 船橋5R 6着/9頭 06/16 川崎8R 5着/10頭+0.0秒 06/03 船橋4R 7着/11頭 05/07 船橋9R 5着/12頭+1.2秒 03/30 船橋10R 7着/14頭+1.5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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% × 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 0.2% (オッズ暗示: 5.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 +73% ※ 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	ビップライアン自在	秋元耕（浦和）	実23.4	B× A△勝率2% EV-48% 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 07/13 浦和8R 4着/12頭+0.0秒 07/02 船橋5R 3着/3頭 04/29 大井5R 4着/11頭+0.4秒 02/18 大井6R 4着/16頭+1.0秒 01/28 大井7R 3着/13頭+1.0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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -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 2.2% / 期待値 -49% ※ 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	ルナーサウスポール差し	臼井健（船橋）	実71.2	B× A▽勝率1% EV-37% 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）
前5走 06/29 船橋8R 4着/5頭+3.0秒 05/04 船橋3R 6着/12頭+1.3秒 03/31 船橋8R 6着/12頭+0.7秒 03/10 船橋7R 2着/12頭+0.9秒 02/10 船橋8R 6着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3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: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 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	キタサンライザー	笠野雄（船橋）	実1.1	B🌟◎ A🌟◎勝率58% EV-36% 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100%と好調／前走勝利の勢い／272日ぶりの実戦）
前5走 11/05 船橋8R 1着/12頭勝利 10/02 船橋5R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 272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 99.3% (オッズ暗示: 90.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 57.9% / 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。
13	ジャガンナート	山口達（船橋）	実96.9	B× A▽勝率1% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和8R 11着/12頭 06/29 船橋8R 1着/5頭 06/02 船橋5R 6着/12頭+1.0秒 05/04 船橋3R 5着/12頭+1.0秒 04/21 浦和3R 2着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 14走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 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。
14	コパノハワード逃げ	小杉亮（船橋）	実8.9	B○ A○勝率14% EV+24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯4走で勝率25%／前走2着）
前5走 06/28 船橋9R 2着/10頭+0.0秒 06/01 船橋7R 8着/12頭+0.0秒 05/04 船橋6R 10着/12頭+3.6秒 03/30 船橋10R 3着/14頭+0.0秒 03/09 船橋9R 2着/14頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 9走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.2% (オッズ暗示: 11.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.0% / 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。

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 ◎

キタサンライザー

騎手笠野雄（船橋）

単勝オッズ

1.1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:○14コパノハワード

8.9倍

EV -98%

▲A:▲9コパノディラン

18.6倍

EV -96%

出走馬全14頭

◎A:◎12

キタサンライザー

笠野雄（船橋）

1.1倍

+9%

›

○A:○14

コパノハワード

小杉亮（船橋）

8.9倍

-98%

›

▲A:▲9

コパノディラン

本田重（船橋）

18.6倍

-96%

›

△A:▽8

タカオスマイル

川島正（船橋）

71.9倍

-87%

›

△A:△7

セレブウマザンマイ

仲野光（船橋）

25.0倍

-96%

›

△A:△2

ディアモミノル

藤原幹（船橋）

20.4倍

-99%

›

×A:▽3

アズベリー

所　蛍（船橋）

65.4倍

-98%

›

×A:▽11

ルナーサウスポール

臼井健（船橋）

71.2倍

-98%

›

×A:▽13

ジャガンナート

山口達（船橋）

96.9倍

-98%

›

×A:△10

ビップライアン

秋元耕（浦和）

23.4倍

-99%

›

×A:×1

フレッシュルーキー

山本大（船橋）

26.8倍

-99%

›

×A:×4

スーパーフルール

篠谷葵（船橋）

73.9倍

-99%

›

×A:×5

コムダビチュード

菅原吏（船橋）

155.4倍

-99%

›

×A:▽6

シュヴァルツナーガ

西村栄（船橋）

174.4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

単勝 9 コパノディラン ¥100 実18.6倍期待値 -97% ❌不的中13着単勝 18.6倍

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

12R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フレッシュルーキー	山本大（船橋）	実26.8	×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0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/13 浦和8R 3着/12頭 07/04 船橋12R 3着/3頭 06/16 川崎8R 7着/10頭 06/02 船橋9R 10着/14頭 05/05 船橋12R 7着/12頭+1.1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 4.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
2	ディアモミノル追込	藤原幹（船橋）	実20.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率38%）
前5走 06/28 船橋9R 6着/10頭 02/09 船橋12R 9着/13頭+3.2秒 01/21 船橋7R 8着/14頭+1.3秒 12/12 船橋10R 7着/14頭+3.4秒 10/01 船橋7R 4着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 38% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
3	アズベリー自在	所　蛍（船橋）	実65.4	▽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／直近3走平均11.3着と低調／361日ぶりの実戦）
前5走 08/08 川崎9R 13着/14頭+2.2秒 07/04 船橋8R 10着/12頭+1.1秒 06/19 川崎7R 11着/12頭+2.2秒 03/17 浦和10R 5着/10頭+0.5秒 11/26 船橋12R 1着/8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戦の調子平均 11.3着 (不振) ◎ 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 25% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 361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 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	スーパーフルール	篠谷葵（船橋）	実73.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 06/28 船橋9R 10着/10頭+2.0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 10.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.6% (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。
5	コムダビチュード逃げ	菅原吏（船橋）	実155.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/13 浦和7R 5着/12頭+0.0秒 06/03 船橋4R 8着/11頭 05/06 船橋4R 8着/12頭+1.4秒 04/01 船橋5R 7着/12頭+2.0秒 03/11 船橋5R 10着/11頭+2.3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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
6	シュヴァルツナーガ自在	西村栄（船橋）	実174.4	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 07/28 川崎7R 7着/12頭+1.5秒 07/13 浦和7R 9着/12頭 06/28 船橋7R 4着/9頭+0.0秒 05/13 川崎6R 10着/14頭+1.3秒 04/22 浦和12R 9着/12頭+2.4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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) 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。
7	セレブウマザンマイ逃げ	仲野光（船橋）	実25.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/28 船橋9R 5着/10頭+0.0秒 06/16 川崎5R 5着/12頭 04/06 川崎12R 2着/13頭+0.1秒 03/31 船橋8R 3着/12頭+0.4秒 03/09 船橋9R 7着/14頭+1.1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 4.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	タカオスマイル自在	川島正（船橋）	実71.9	▽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）
前5走 06/28 船橋7R 7着/9頭+1.0秒 06/02 船橋9R 12着/14頭 05/05 船橋12R 4着/12頭+0.3秒 03/30 船橋10R 6着/14頭+1.3秒 03/09 船橋9R 4着/14頭+0.4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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (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。
9	コパノディラン推奨	本田重（船橋）	実18.6	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+72%の中穴候補（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/29 船橋5R 6着/9頭 06/16 川崎8R 5着/10頭+0.0秒 06/03 船橋4R 7着/11頭 05/07 船橋9R 5着/12頭+1.2秒 03/30 船橋10R 7着/14頭+1.5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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	ビップライアン自在	秋元耕（浦和）	実23.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/13 浦和8R 4着/12頭+0.0秒 07/02 船橋5R 3着/3頭 04/29 大井5R 4着/11頭+0.4秒 02/18 大井6R 4着/16頭+1.0秒 01/28 大井7R 3着/13頭+1.0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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
11	ルナーサウスポール差し	臼井健（船橋）	実71.2	▽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）
前5走 06/29 船橋8R 4着/5頭+3.0秒 05/04 船橋3R 6着/12頭+1.3秒 03/31 船橋8R 6着/12頭+0.7秒 03/10 船橋7R 2着/12頭+0.9秒 02/10 船橋8R 6着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 0.9% (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。
12	キタサンライザー	笠野雄（船橋）	実1.1	🌟◎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100%と好調／前走勝利の勢い／272日ぶりの実戦）
前5走 11/05 船橋8R 1着/12頭勝利 10/02 船橋5R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 272日休養明け × 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 57.9% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
13	ジャガンナート	山口達（船橋）	実96.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和8R 11着/12頭 06/29 船橋8R 1着/5頭 06/02 船橋5R 6着/12頭+1.0秒 05/04 船橋3R 5着/12頭+1.0秒 04/21 浦和3R 2着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 14走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) 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。
14	コパノハワード逃げ	小杉亮（船橋）	実8.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯4走で勝率25%／前走2着）
前5走 06/28 船橋9R 2着/10頭+0.0秒 06/01 船橋7R 8着/12頭+0.0秒 05/04 船橋6R 10着/12頭+3.6秒 03/30 船橋10R 3着/14頭+0.0秒 03/09 船橋9R 2着/14頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 9走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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

キタサンライザー

騎手笠野雄（船橋）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14コパノハワード

8.9倍

EV +24%

▲9コパノディラン

18.6倍

EV +72%

出走馬全14頭

◎12

キタサンライザー

笠野雄（船橋）

1.1倍

-36%

›

○14

コパノハワード

小杉亮（船橋）

8.9倍

+24%

›

▲9

コパノディラン

本田重（船橋）

18.6倍

+72%

›

△2

ディアモミノル

藤原幹（船橋）

20.4倍

+5%

›

△7

セレブウマザンマイ

仲野光（船橋）

25.0倍

-7%

›

△10

ビップライアン

秋元耕（浦和）

23.4倍

-48%

›

×1

フレッシュルーキー

山本大（船橋）

26.8倍

-54%

›

▽3

アズベリー

所　蛍（船橋）

65.4倍

+9%

›

▽8

タカオスマイル

川島正（船橋）

71.9倍

+11%

›

▽11

ルナーサウスポール

臼井健（船橋）

71.2倍

-37%

›

▽13

ジャガンナート

山口達（船橋）

96.9倍

-35%

›

×4

スーパーフルール

篠谷葵（船橋）

73.9倍

-57%

›

▽6

シュヴァルツナーガ

西村栄（船橋）

174.4倍

-28%

›

×5

コムダビチュード

菅原吏（船橋）

155.4倍

-59%

›

💡 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

単勝 9 コパノディラン ¥100 実18.6倍期待値 +73% ❌不的中13着単勝 18.6倍

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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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