船橋 1R 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

1R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サヴィルガーデン	ゴンサ（船橋）	実6.0	B× A▲勝率8% EV-49% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/02 船橋2R 4着/9頭+1.2秒 07/04 船橋4R 3着/5頭+0.0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 3.5着 ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 期待値 -50% ※ 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	プラティマ	野畑凌（川崎）	実7.6	B△ A△勝率6% EV-51% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/13 浦和2R 2着/7頭+4.0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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 -52% ※ 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	アマルフィディオ	藤本現（大井）	実26.5	B× A×勝率2% EV-50% 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）
前5走 08/02 船橋2R 5着/9頭+1.5秒 06/29 船橋3R 5着/5頭+5.0秒 06/05 船橋3R 3着/6頭+7.0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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.9% / 期待値 -50% ※ 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	ウノハナ	濱田達（船橋）	実35.7	B◎ A×勝率1% EV-57% 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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/05 船橋4R 2着/3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 2.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 63.3% (オッズ暗示: 2.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 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。
5	ツイテユキタイ	岡村健（船橋）	実2.6	B▲ A○勝率24% EV-36% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/06 船橋1R 2着/7頭+5.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 38.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.3% / 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。
6	イービルフラッシュ推奨	山口達（船橋）	実23.8	B△ A△勝率5% EV+11% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+94%の中穴候補（直近3走平均2.0着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/05 船橋5R 2着/7頭+4.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 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。
7	サンダーミキチャン	藤原幹（船橋）	実125.6	B× A▽勝率0% EV-41% 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 08/02 船橋2R 8着/9頭+3.9秒 06/23 浦和3R 5着/7頭 06/02 船橋4R 7着/12頭 05/08 船橋3R 5着/6頭+3.7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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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 9位 / 勝率 0.5% / 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。
8	オドゥーラ	西啓太（大井）	実2.4	B○ A🌟◎勝率48% EV+15% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 41.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.9% / 期待値 +15% ※ 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	シューフォルテ	和田譲（大井）	実20.1	B△ A△勝率5% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/03 船橋1R 3着/9頭+1.3秒 07/04 船橋3R 4着/5頭 ― ― ―
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 3.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 0.4% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.9% / 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。

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 ×

ウノハナ

騎手濱田達（船橋）

単勝オッズ

35.7倍

AI期待値

+999%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8オドゥーラ

2.4倍

EV -68%

▲A:○5ツイテユキタイ

2.6倍

EV -65%

出走馬全9頭

◎A:×4

ウノハナ

濱田達（船橋）

35.7倍

+999%

›

○A:◎8

オドゥーラ

西啓太（大井）

2.4倍

-68%

›

▲A:○5

ツイテユキタイ

岡村健（船橋）

2.6倍

-65%

›

△A:△6

イービルフラッシュ

山口達（船橋）

23.8倍

+94%

›

△A:△2

プラティマ

野畑凌（川崎）

7.6倍

-89%

›

△A:△9

シューフォルテ

和田譲（大井）

20.1倍

-90%

›

×A:▲1

サヴィルガーデン

ゴンサ（船橋）

6.0倍

-98%

›

×A:×3

アマルフィディオ

藤本現（大井）

26.5倍

-98%

›

×A:▽7

サンダーミキチャン

藤原幹（船橋）

125.6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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 イービルフラッシュ ¥100 実23.8倍期待値 +94% ❌不的中5着単勝 23.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サヴィルガーデン	ゴンサ（船橋）	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/02 船橋2R 4着/9頭+1.2秒 07/04 船橋4R 3着/5頭+0.0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 3.5着 ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	プラティマ	野畑凌（川崎）	実7.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/13 浦和2R 2着/7頭+4.0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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	アマルフィディオ	藤本現（大井）	実26.5	×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）
前5走 08/02 船橋2R 5着/9頭+1.5秒 06/29 船橋3R 5着/5頭+5.0秒 06/05 船橋3R 3着/6頭+7.0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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
4	ウノハナ	濱田達（船橋）	実35.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/05 船橋4R 2着/3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 2.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 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 1.2% (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。
5	ツイテユキタイ	岡村健（船橋）	実2.6	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/06 船橋1R 2着/7頭+5.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 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 24.3% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	イービルフラッシュ推奨	山口達（船橋）	実23.8	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均2.0着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/05 船橋5R 2着/7頭+4.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
7	サンダーミキチャン	藤原幹（船橋）	実125.6	▽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0%と苦戦傾向）
前5走 08/02 船橋2R 8着/9頭+3.9秒 06/23 浦和3R 5着/7頭 06/02 船橋4R 7着/12頭 05/08 船橋3R 5着/6頭+3.7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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
8	オドゥーラ	西啓太（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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 47.9% (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。
9	シューフォルテ	和田譲（大井）	実20.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/03 船橋1R 3着/9頭+1.3秒 07/04 船橋3R 4着/5頭 ― ― ―
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 3.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

オドゥーラ

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ツイテユキタイ

2.6倍

EV -36%

▲1サヴィルガーデン

6.0倍

EV -49%

出走馬全9頭

◎8

オドゥーラ

西啓太（大井）

2.4倍

+15%

›

○5

ツイテユキタイ

岡村健（船橋）

2.6倍

-36%

›

▲1

サヴィルガーデン

ゴンサ（船橋）

6.0倍

-49%

›

△2

プラティマ

野畑凌（川崎）

7.6倍

-51%

›

△9

シューフォルテ

和田譲（大井）

20.1倍

-2%

›

△6

イービルフラッシュ

山口達（船橋）

23.8倍

+11%

›

×3

アマルフィディオ

藤本現（大井）

26.5倍

-50%

›

×4

ウノハナ

濱田達（船橋）

35.7倍

-57%

›

▽7

サンダーミキチャン

藤原幹（船橋）

125.6倍

-41%

›

💡 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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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 イービルフラッシュ ¥100 実23.8倍期待値 +11% ❌不的中5着単勝 23.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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