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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ムチャスエルテ 推奨 |
野畑凌（川崎） |
実9.6 |
B○ A△勝率6% EV-40% 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) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 10.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -41% ※ 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 |
シエルラビクトア 差し |
神尾香（川崎） |
実73.3 |
B× A▽勝率2% EV+15% 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) -98% (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 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 +16% ※ 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 |
アサマ |
町田直（川崎） |
実2.9 |
B△ A▲勝率15% EV-57% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 34.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.5% / 期待値 -58% ※ 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 |
ティナバローズ 差し |
野澤憲（船橋） |
実134.3 |
B× A▽勝率1% EV+25% 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) -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 0.9% / 期待値 +26% ※ 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 |
ダイゴホマレリュウ |
張田昂（船橋） |
実32.8 |
B△ A▽勝率3% EV-6% 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 -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 |
ハイタイド |
澤田龍（船橋） |
実8.7 |
B▲ A△勝率12% EV+2% 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 11.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.8% / 期待値 +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。 |
| 7 |
ノンリミタシオン |
山口達（船橋） |
実21.8 |
B× A△勝率5% EV+6% 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 4.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 期待値 +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 |
ボールドチャー 差し |
笹川翼（大井） |
実3.3 |
B🌟◎ A🌟◎勝率36% EV+19% 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) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 57.5% (オッズ暗示: 30.3%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.2% / 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。 |
| 9 |
ラファエラエンゼル |
篠谷葵（船橋） |
実3.7 |
B△ A○勝率18% EV-34% 詳細▼ |
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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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 27.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.6% / 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。 |
| 10 |
ビービーシャーンス |
菅原吏（船橋） |
実28.9 |
B× A▽勝率3% EV-4% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 -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)
+89% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
57.5% (オッズ暗示: 30.3%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 36.2% / 期待値 +20%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+98% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
20.7% (オッズ暗示: 10.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -41%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+12% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.9% (オッズ暗示: 11.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 11.8% / 期待値 +3%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-82% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.9% (オッズ暗示: 27.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 17.6% / 期待値 -35%
×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
1.6% (オッズ暗示: 3.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 -6%
×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
1.5% (オッズ暗示: 34.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 14.5% / 期待値 -58%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-80% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 4.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.9% / 期待値 +6%
×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: 3.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 -4%
×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: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 +16%
×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 0.9% / 期待値 +26%
💡 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
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
1
ムチャスエルテ
¥200
実9.6倍
期待値 +99%
❌不的中7着単勝 9.6倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ムチャスエルテ 推奨 |
野畑凌（川崎） |
実9.6 |
△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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。 |
| 2 |
シエルラビクトア 差し |
神尾香（川崎） |
実73.3 |
▽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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。 |
| 3 |
アサマ |
町田直（川崎） |
実2.9 |
▲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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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 |
ティナバローズ 差し |
野澤憲（船橋） |
実134.3 |
▽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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。 |
| 5 |
ダイゴホマレリュウ |
張田昂（船橋） |
実32.8 |
▽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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。 |
| 6 |
ハイタイド |
澤田龍（船橋） |
実8.7 |
△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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。 |
| 7 |
ノンリミタシオン |
山口達（船橋） |
実21.8 |
△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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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 |
ボールドチャー 差し |
笹川翼（大井） |
実3.3 |
🌟◎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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 36.2% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。 |
| 9 |
ラファエラエンゼル |
篠谷葵（船橋） |
実3.7 |
○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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。 |
| 10 |
ビービーシャーンス |
菅原吏（船橋） |
実28.9 |
▽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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。 |
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)
+19% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
36.2% (オッズ暗示: 30.3%)
×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
17.6% (オッズ暗示: 27.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-58% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.5% (オッズ暗示: 34.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+2% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.8% (オッズ暗示: 11.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-41% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 10.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+6% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
4.9% (オッズ暗示: 4.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.3% (オッズ暗示: 3.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.9% (オッズ暗示: 3.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+15% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 1.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+25% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 0.7%)
💡 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
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
1
ムチャスエルテ
¥200
実9.6倍
期待値 -41%
❌不的中7着単勝 9.6倍
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