船橋 8R 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

8R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ザーシッダレイ先行	濱田達（船橋）	実56.8	B× A▽勝率1% EV-21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率31%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／同馬場状態で勝率44%）
前5走 08/02 船橋7R 4着/9頭+0.9秒 06/29 船橋10R 5着/8頭 06/02 船橋6R 8着/9頭 05/04 船橋8R 5着/12頭+0.5秒 03/30 船橋8R 11着/12頭+1.7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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -21% ※ 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	ブレッザドリーム逃げ	町田直（川崎）	実15.8	B△ A△勝率8% EV+29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/03 船橋7R 4着/8頭+1.1秒 03/09 船橋8R 2着/12頭+0.3秒 02/23 浦和10R 2着/11頭+0.5秒 02/09 船橋8R 11着/12頭+1.6秒 01/19 船橋10R 3着/12頭+0.5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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 +30% ※ 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	ショコラブレッド逃げ	川島正（船橋）	実6.0	B○ A▲勝率13% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/03 船橋7R 2着/8頭+0.6秒 02/03 川崎8R 1着/12頭勝利 01/22 船橋5R 8着/12頭+1.3秒 12/12 船橋8R 1着/12頭勝利 11/04 船橋5R 2着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 期待値 -24% ※ 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	プレストエンペラー先行	本橋孝（船橋）	実13.9	B△ A△勝率5% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 04/02 船橋5R 3着/7頭+1.5秒 03/13 船橋6R 2着/8頭+0.2秒 02/11 船橋9R 2着/11頭+1.2秒 01/20 船橋7R 3着/10頭+0.9秒 12/04 大井11R 7着/16頭+1.2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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 144日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.0% / 期待値 -30% ※ 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	クリーゲリン先行	笠野雄（船橋）	実220.8	B× A▽勝率1% EV+83% 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 08/06 船橋12R 8着/10頭+1.5秒 07/16 浦和11R 10着/11頭+0.0秒 06/03 船橋10R 13着/13頭 05/05 船橋10R 10着/14頭+1.4秒 12/10 船橋10R 1着/13頭勝利
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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -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 0.8% / 期待値 +83% ※ 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	フィレタン逃げ	山口達（船橋）	実15.4	B△ A▽勝率4% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/03 船橋7R 6着/8頭+1.7秒 06/29 船橋9R 2着/8頭 04/01 船橋8R 2着/10頭+0.5秒 02/13 船橋8R 10着/12頭+1.4秒 01/22 船橋12R 12着/12頭+2.6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 3.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 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。
7	ビレッジスティール先行	澤田龍（船橋）	実14.1	B× A△勝率5% EV-33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 05/04 船橋8R 6着/12頭+0.6秒 03/30 船橋8R 7着/12頭+0.4秒 03/09 船橋10R 3着/12頭+0.2秒 02/09 船橋10R 8着/12頭+1.3秒 01/22 船橋5R 1着/12頭勝利
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 5.3着 ○ 当競馬場適性 29走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 27走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 26% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 112日休養明け × 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 0.1% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 期待値 -34% ※ 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	シナジーエフェクト差し	臼井健（船橋）	実18.6	B× A×勝率2% EV-65% 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 08/06 船橋10R 3着/10頭+0.6秒 06/03 船橋6R 4着/13頭 05/05 船橋7R 7着/12頭+1.2秒 04/02 船橋4R 1着/10頭勝利 03/11 船橋7R 8着/11頭+1.4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 4.7着 × 当競馬場適性 33走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.9% / 期待値 -65% ※ 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	アナザーメイト自在	所　蛍（船橋）	実119.9	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 08/03 船橋10R 9着/10頭+1.7秒 07/03 船橋11R 11着/13頭 12/09 船橋10R 11着/14頭+4.2秒 11/03 船橋8R 11着/13頭+2.4秒 10/03 船橋12R 6着/13頭+0.7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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ○ 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) -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 0.8% / 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。
10	エコロカディス	本田重（船橋）	実2.2	B▲ A🌟◎勝率39% EV-13% 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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 45.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.2% / 期待値 -14% ※ 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	ヨタロー自在	木間龍（船橋）	実40.0	B× A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 船橋10R 5着/10頭+1.0秒 06/28 船橋11R 5着/11頭 06/01 船橋9R 6着/9頭 05/04 船橋8R 4着/12頭+0.3秒 03/30 船橋8R 8着/12頭+0.8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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 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。
12	ナムラペルル	篠谷葵（船橋）	実3.7	B🌟◎ A○勝率19% EV-28% 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50%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/02 船橋7R 3着/9頭+0.8秒 06/29 船橋9R 1着/8頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +209% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 83.5% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.4% / 期待値 -28% ※ 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 ○

ナムラペルル

騎手篠谷葵（船橋）

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

+209%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3ショコラブレッド

6.0倍

EV -51%

▲A:◎10エコロカディス

2.2倍

EV -92%

出走馬全12頭

◎A:○12

ナムラペルル

篠谷葵（船橋）

3.7倍

+209%

›

○A:▲3

ショコラブレッド

川島正（船橋）

6.0倍

-51%

›

▲A:◎10

エコロカディス

本田重（船橋）

2.2倍

-92%

›

△A:△4

プレストエンペラー

本橋孝（船橋）

13.9倍

-69%

›

△A:▽6

フィレタン

山口達（船橋）

15.4倍

-72%

›

△A:△2

ブレッザドリーム

町田直（川崎）

15.8倍

-89%

›

×A:△7

ビレッジスティール

澤田龍（船橋）

14.1倍

-98%

›

×A:▽11

ヨタロー

木間龍（船橋）

40.0倍

-98%

›

×A:▽1

ザーシッダレイ

濱田達（船橋）

56.8倍

-97%

›

×A:×8

シナジーエフェクト

臼井健（船橋）

18.6倍

-99%

›

×A:▽9

アナザーメイト

所　蛍（船橋）

119.9倍

-99%

›

×A:▽5

クリーゲリン

笠野雄（船橋）

220.8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

両モデルとも見送り

8R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ザーシッダレイ先行	濱田達（船橋）	実56.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率31%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／同馬場状態で勝率44%）
前5走 08/02 船橋7R 4着/9頭+0.9秒 06/29 船橋10R 5着/8頭 06/02 船橋6R 8着/9頭 05/04 船橋8R 5着/12頭+0.5秒 03/30 船橋8R 11着/12頭+1.7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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ブレッザドリーム逃げ	町田直（川崎）	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/03 船橋7R 4着/8頭+1.1秒 03/09 船橋8R 2着/12頭+0.3秒 02/23 浦和10R 2着/11頭+0.5秒 02/09 船橋8R 11着/12頭+1.6秒 01/19 船橋10R 3着/12頭+0.5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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
3	ショコラブレッド逃げ	川島正（船橋）	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/03 船橋7R 2着/8頭+0.6秒 02/03 川崎8R 1着/12頭勝利 01/22 船橋5R 8着/12頭+1.3秒 12/12 船橋8R 1着/12頭勝利 11/04 船橋5R 2着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (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。
4	プレストエンペラー先行	本橋孝（船橋）	実13.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 04/02 船橋5R 3着/7頭+1.5秒 03/13 船橋6R 2着/8頭+0.2秒 02/11 船橋9R 2着/11頭+1.2秒 01/20 船橋7R 3着/10頭+0.9秒 12/04 大井11R 7着/16頭+1.2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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 144日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
5	クリーゲリン先行	笠野雄（船橋）	実220.8	▽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／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/06 船橋12R 8着/10頭+1.5秒 07/16 浦和11R 10着/11頭+0.0秒 06/03 船橋10R 13着/13頭 05/05 船橋10R 10着/14頭+1.4秒 12/10 船橋10R 1着/13頭勝利
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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	フィレタン逃げ	山口達（船橋）	実15.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/03 船橋7R 6着/8頭+1.7秒 06/29 船橋9R 2着/8頭 04/01 船橋8R 2着/10頭+0.5秒 02/13 船橋8R 10着/12頭+1.4秒 01/22 船橋12R 12着/12頭+2.6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 3.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (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。
7	ビレッジスティール先行	澤田龍（船橋）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 05/04 船橋8R 6着/12頭+0.6秒 03/30 船橋8R 7着/12頭+0.4秒 03/09 船橋10R 3着/12頭+0.2秒 02/09 船橋10R 8着/12頭+1.3秒 01/22 船橋5R 1着/12頭勝利
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 5.3着 ○ 当競馬場適性 29走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 27走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 26% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
8	シナジーエフェクト差し	臼井健（船橋）	実18.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場33走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/06 船橋10R 3着/10頭+0.6秒 06/03 船橋6R 4着/13頭 05/05 船橋7R 7着/12頭+1.2秒 04/02 船橋4R 1着/10頭勝利 03/11 船橋7R 8着/11頭+1.4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 4.7着 × 当競馬場適性 33走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
9	アナザーメイト自在	所　蛍（船橋）	実119.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/03 船橋10R 9着/10頭+1.7秒 07/03 船橋11R 11着/13頭 12/09 船橋10R 11着/14頭+4.2秒 11/03 船橋8R 11着/13頭+2.4秒 10/03 船橋12R 6着/13頭+0.7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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ○ 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) +1% (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。
10	エコロカディス	本田重（船橋）	実2.2	🌟◎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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.2% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
11	ヨタロー自在	木間龍（船橋）	実40.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 船橋10R 5着/10頭+1.0秒 06/28 船橋11R 5着/11頭 06/01 船橋9R 6着/9頭 05/04 船橋8R 4着/12頭+0.3秒 03/30 船橋8R 8着/12頭+0.8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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
12	ナムラペルル	篠谷葵（船橋）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/02 船橋7R 3着/9頭+0.8秒 06/29 船橋9R 1着/8頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エコロカディス

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ナムラペルル

3.7倍

EV -28%

▲3ショコラブレッド

6.0倍

EV -23%

出走馬全12頭

◎10

エコロカディス

本田重（船橋）

2.2倍

-13%

›

○12

ナムラペルル

篠谷葵（船橋）

3.7倍

-28%

›

▲3

ショコラブレッド

川島正（船橋）

6.0倍

-23%

›

△2

ブレッザドリーム

町田直（川崎）

15.8倍

+29%

›

△4

プレストエンペラー

本橋孝（船橋）

13.9倍

-30%

›

△7

ビレッジスティール

澤田龍（船橋）

14.1倍

-33%

›

▽6

フィレタン

山口達（船橋）

15.4倍

-36%

›

×8

シナジーエフェクト

臼井健（船橋）

18.6倍

-65%

›

▽11

ヨタロー

木間龍（船橋）

40.0倍

-35%

›

▽1

ザーシッダレイ

濱田達（船橋）

56.8倍

-21%

›

▽9

アナザーメイト

所　蛍（船橋）

119.9倍

+1%

›

▽5

クリーゲリン

笠野雄（船橋）

220.8倍

+83%

›

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