船橋 6R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ツインビスケッツ 追込 |
濱田達（船橋） |
実133.0 |
B× A▽勝率1% EV+12% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.0% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 +13% ※ 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 |
カムバック 逃げ |
臼井健（船橋） |
実10.3 |
B△ A△勝率7% EV-28% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 9.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 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。 |
| 3 |
キャッスルエール |
仲野光（船橋） |
実15.4 |
B▲ A△勝率7% EV+2% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +180% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 6.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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 |
クレフェノー |
西啓太（大井） |
実9.1 |
B△ A▲勝率12% EV+10% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 11.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.1% / 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。 |
| 5 |
リュウノエッセンス 逃げ 推奨 |
山中悠（船橋） |
実22.9 |
B○ A△勝率5% EV+19% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +534% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 27.7% (オッズ暗示: 4.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 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。 |
| 6 |
アイリーズパキラ 追込 推奨 |
笹川翼（大井） |
実9.0 |
B◎ A○勝率29% EV+157% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +296% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 44.1% (オッズ暗示: 11.1%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 28.6% / 期待値 +157% ※ 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 |
アレグリアシチー |
高橋利（船橋） |
実183.5 |
B× A▽勝率1% EV+59% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.0% (オッズ暗示: 0.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 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。 |
| 8 |
ソリスレガーロ 先行 |
篠谷葵（船橋） |
実60.1 |
B× A▽勝率3% EV+58% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.4% (オッズ暗示: 1.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 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。 |
| 9 |
ミッドナイトホーク 自在 |
山本大（船橋） |
実41.2 |
B× A▽勝率3% EV+29% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 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。 |
| 10 |
ダイジェスト 逃げ |
張田昂（船橋） |
実1.2 |
B△ A×勝率33% EV-60% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 83.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.0% / 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+296% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
44.1% (オッズ暗示: 11.1%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 28.6% / 期待値 +157%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+534% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
27.7% (オッズ暗示: 4.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 +20%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+180% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
18.2% (オッズ暗示: 6.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.6% / 期待値 +2%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-94% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.1% (オッズ暗示: 83.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 33.0% / 期待値 -60%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-76% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 9.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 6.9% / 期待値 -29%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.9% (オッズ暗示: 11.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.1% / 期待値 +10%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-86% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 2.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 +29%
×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
0.4% (オッズ暗示: 1.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 +59%
×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
0.0% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 +13%
×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
0.0% (オッズ暗示: 0.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 +60%
💡 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 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
-
単勝
6
アイリーズパキラ
¥400
確定7.1倍
期待値 +297%
🎯的中1着確定 7.1倍2,840円
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
5
リュウノエッセンス
¥600
実22.9倍
期待値 +534%
❌不的中9着単勝 22.9倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ツインビスケッツ 追込 |
濱田達（船橋） |
実133.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。 |
| 2 |
カムバック 逃げ |
臼井健（船橋） |
実10.3 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。 |
| 3 |
キャッスルエール |
仲野光（船橋） |
実15.4 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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 |
クレフェノー |
西啓太（大井） |
実9.1 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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 |
リュウノエッセンス 逃げ 推奨 |
山中悠（船橋） |
実22.9 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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 |
アイリーズパキラ 追込 推奨 |
笹川翼（大井） |
実9.0 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +157% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 28.6% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。 |
| 7 |
アレグリアシチー |
高橋利（船橋） |
実183.5 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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 |
ソリスレガーロ 先行 |
篠谷葵（船橋） |
実60.1 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。 |
| 9 |
ミッドナイトホーク 自在 |
山本大（船橋） |
実41.2 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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 |
ダイジェスト 逃げ |
張田昂（船橋） |
実1.2 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 33.0% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
×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
33.0% (オッズ暗示: 83.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+157% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
28.6% (オッズ暗示: 11.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.1% (オッズ暗示: 11.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 9.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+2% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 6.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+19% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
5.2% (オッズ暗示: 4.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+29% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 2.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+58% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.6% (オッズ暗示: 1.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+59% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 0.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+12% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 0.8%)
💡 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。
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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
6
アイリーズパキラ
¥400
確定7.1倍
期待値 +157%
🎯的中1着確定 7.1倍2,840円
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
5
リュウノエッセンス
¥600
実22.9倍
期待値 +20%
❌不的中9着単勝 22.9倍
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