船橋 10R 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

10R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シェナクラウン差し	見越彬（浦和）	実67.5	B× A▽勝率1% EV-29% 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 08/07 浦和6R 6着/9頭+1.2秒 07/16 浦和12R 11着/12頭+0.0秒 05/13 川崎6R 5着/14頭+0.9秒 04/22 浦和12R 4着/12頭+0.5秒 03/30 船橋10R 8着/14頭+1.5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 17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 1.0% / 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。
2	ディアモミノル追込	藤原幹（船橋）	実21.8	B× A×勝率2% EV-60% 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35%）
前5走 08/04 船橋12R 5着/14頭+1.8秒 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
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 6.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 17走で勝率 35% ○ ローテーション 20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 0.1% (オッズ暗示: 4.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 -61% ※ 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	ビップライアン	秋元耕（浦和）	実7.2	B× A△勝率8% EV-39% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/04 船橋12R 3着/14頭+1.7秒 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
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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 1.2% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -40% ※ 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	ジャガンナート	山口達（船橋）	実10.7	B△ A△勝率7% EV-28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/04 船橋12R 2着/14頭+1.4秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 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。
5	パワーオブザキング差し	岡田大（浦和）	実41.5	B× A×勝率1% EV-64% 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 08/10 浦和9R 6着/10頭+1.5秒 07/13 浦和10R 9着/10頭 05/26 浦和6R 10着/12頭 03/20 浦和5R 6着/10頭+0.6秒 02/25 浦和6R 7着/11頭+2.2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 8.3着 (不振) ○ ローテーション 14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 0.9% / 期待値 -64% ※ 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	オキサパンパ自在	仲野光（船橋）	実14.8	B× A△勝率5% EV-20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は10走で勝ち無し／325日ぶりの実戦）
前5走 10/03 船橋9R 7着/14頭+2.2秒 08/31 船橋8R 5着/11頭+1.3秒 01/20 船橋11R 6着/13頭+0.5秒 01/09 浦和8R 4着/12頭+1.3秒 12/16 船橋11R 5着/14頭+1.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ ローテーション 325日休養明け × 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 1.2% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 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。
7	ノブアンドマックス	所　蛍（船橋）	実132.4	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 08/06 船橋7R 5着/6頭+2.1秒 06/29 船橋5R 5着/9頭 06/16 川崎8R 8着/10頭+0.0秒 06/03 船橋5R 8着/11頭 05/06 船橋4R 9着/12頭+1.6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 6.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 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 14位 / 勝率 0.7% / 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。
8	ファイアーワルツ逃げ	川島正（船橋）	実3.5	B🌟◎ A◎勝率26% EV-8% 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（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/10 浦和5R 5着/11頭+2.1秒 03/30 船橋5R 2着/14頭+0.0秒 03/12 船橋5R 2着/12頭+0.7秒 02/27 浦和7R 2着/11頭+0.1秒 11/05 船橋4R 2着/11頭+0.9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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 34.4% (オッズ暗示: 28.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.3% / 期待値 -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。
9	ナルサー逃げ推奨	山本大（船橋）	実23.8	B▲ A▽勝率3% EV-30% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率21% × オッズ23.8倍で期待値+405%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/03 船橋9R 5着/12頭+0.9秒 06/02 船橋9R 7着/14頭 05/04 船橋9R 6着/12頭+1.1秒 02/09 船橋9R 11着/14頭+1.6秒 01/20 船橋9R 11着/14頭+2.4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 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +405% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 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。
10	スーパーフルール	野畑凌（川崎）	実91.5	B× A▽勝率1% 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 08/04 船橋12R 14着/14頭+5.9秒 06/28 船橋9R 10着/10頭+2.0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 12.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 20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 13位 / 勝率 0.8% / 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。
11	グッドマン先行	岡村健（船橋）	実9.8	B○ A▽勝率5% EV-48% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／112日ぶりの実戦）
前5走 05/04 船橋5R 5着/12頭+1.1秒 01/06 浦和8R 6着/13頭+1.8秒 11/18 川崎7R 2着/12頭+0.0秒 06/04 船橋5R 9着/11頭+1.8秒 05/07 船橋7R 6着/14頭+2.2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 4.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 10.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.3% / 期待値 -48% ※ 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	アルファマドンナ追込	本橋孝（船橋）	実13.3	B× A×勝率3% EV-65% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/03 船橋9R 3着/12頭+0.6秒 06/28 船橋7R 5着/9頭 05/04 船橋3R 9着/12頭+1.7秒 03/31 船橋8R 2着/12頭+0.1秒 03/11 船橋3R 6着/11頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 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。
13	バランスザブックス	張田昂（船橋）	実6.0	B△ A▲勝率17% EV+0% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/02 船橋10R 1着/9頭勝利 07/08 川崎4R 8着/12頭 06/28 船橋7R 6着/9頭 06/02 船橋5R 5着/12頭 05/04 船橋4R 11着/11頭+4.9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 15走で勝率 7% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.8% / 期待値 +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。
14	コパノハワード	和田譲（大井）	実5.3	B△ A○勝率20% EV+8% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/04 船橋12R 10着/14頭+3.5秒 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
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 10走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 20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 6.6% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.5% / 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。

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 ◎

ファイアーワルツ

騎手川島正（船橋）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

+20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽11グッドマン

9.8倍

EV +108%

▲A:▽9ナルサー

23.8倍

EV +405%

出走馬全14頭

◎A:◎8

ファイアーワルツ

川島正（船橋）

3.5倍

+20%

›

○A:▽11

グッドマン

岡村健（船橋）

9.8倍

+108%

›

▲A:▽9

ナルサー

山本大（船橋）

23.8倍

+405%

›

△A:▲13

バランスザブックス

張田昂（船橋）

6.0倍

-28%

›

△A:○14

コパノハワード

和田譲（大井）

5.3倍

-65%

›

△A:△4

ジャガンナート

山口達（船橋）

10.7倍

-78%

›

×A:△3

ビップライアン

秋元耕（浦和）

7.2倍

-91%

›

×A:△6

オキサパンパ

仲野光（船橋）

14.8倍

-82%

›

×A:×12

アルファマドンナ

本橋孝（船橋）

13.3倍

-98%

›

×A:×2

ディアモミノル

藤原幹（船橋）

21.8倍

-97%

›

×A:×5

パワーオブザキング

岡田大（浦和）

41.5倍

-99%

›

×A:▽1

シェナクラウン

見越彬（浦和）

67.5倍

-99%

›

×A:▽10

スーパーフルール

野畑凌（川崎）

91.5倍

-99%

›

×A:▽7

ノブアンドマックス

所　蛍（船橋）

132.4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。

▶ 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 9 ナルサー ¥400 実23.8倍期待値 +406% ❌不的中6着単勝 23.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シェナクラウン差し	見越彬（浦和）	実67.5	▽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 08/07 浦和6R 6着/9頭+1.2秒 07/16 浦和12R 11着/12頭+0.0秒 05/13 川崎6R 5着/14頭+0.9秒 04/22 浦和12R 4着/12頭+0.5秒 03/30 船橋10R 8着/14頭+1.5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	ディアモミノル追込	藤原幹（船橋）	実21.8	×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35%）
前5走 08/04 船橋12R 5着/14頭+1.8秒 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
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 6.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 17走で勝率 35% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
3	ビップライアン	秋元耕（浦和）	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/04 船橋12R 3着/14頭+1.7秒 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
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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	ジャガンナート	山口達（船橋）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/04 船橋12R 2着/14頭+1.4秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
5	パワーオブザキング差し	岡田大（浦和）	実41.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/10 浦和9R 6着/10頭+1.5秒 07/13 浦和10R 9着/10頭 05/26 浦和6R 10着/12頭 03/20 浦和5R 6着/10頭+0.6秒 02/25 浦和6R 7着/11頭+2.2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 8.3着 (不振) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
6	オキサパンパ自在	仲野光（船橋）	実14.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は10走で勝ち無し／325日ぶりの実戦）
前5走 10/03 船橋9R 7着/14頭+2.2秒 08/31 船橋8R 5着/11頭+1.3秒 01/20 船橋11R 6着/13頭+0.5秒 01/09 浦和8R 4着/12頭+1.3秒 12/16 船橋11R 5着/14頭+1.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ ローテーション 325日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
7	ノブアンドマックス	所　蛍（船橋）	実132.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 船橋7R 5着/6頭+2.1秒 06/29 船橋5R 5着/9頭 06/16 川崎8R 8着/10頭+0.0秒 06/03 船橋5R 8着/11頭 05/06 船橋4R 9着/12頭+1.6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 6.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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	ファイアーワルツ逃げ	川島正（船橋）	実3.5	◎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（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/10 浦和5R 5着/11頭+2.1秒 03/30 船橋5R 2着/14頭+0.0秒 03/12 船橋5R 2着/12頭+0.7秒 02/27 浦和7R 2着/11頭+0.1秒 11/05 船橋4R 2着/11頭+0.9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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.3% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
9	ナルサー逃げ推奨	山本大（船橋）	実23.8	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/03 船橋9R 5着/12頭+0.9秒 06/02 船橋9R 7着/14頭 05/04 船橋9R 6着/12頭+1.1秒 02/09 船橋9R 11着/14頭+1.6秒 01/20 船橋9R 11着/14頭+2.4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 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (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。
10	スーパーフルール	野畑凌（川崎）	実91.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/04 船橋12R 14着/14頭+5.9秒 06/28 船橋9R 10着/10頭+2.0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 12.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 20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 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
11	グッドマン先行	岡村健（船橋）	実9.8	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し／112日ぶりの実戦）
前5走 05/04 船橋5R 5着/12頭+1.1秒 01/06 浦和8R 6着/13頭+1.8秒 11/18 川崎7R 2着/12頭+0.0秒 06/04 船橋5R 9着/11頭+1.8秒 05/07 船橋7R 6着/14頭+2.2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 4.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 112日休養明け × 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 5.3% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
12	アルファマドンナ追込	本橋孝（船橋）	実13.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/03 船橋9R 3着/12頭+0.6秒 06/28 船橋7R 5着/9頭 05/04 船橋3R 9着/12頭+1.7秒 03/31 船橋8R 2着/12頭+0.1秒 03/11 船橋3R 6着/11頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
13	バランスザブックス	張田昂（船橋）	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/02 船橋10R 1着/9頭勝利 07/08 川崎4R 8着/12頭 06/28 船橋7R 6着/9頭 06/02 船橋5R 5着/12頭 05/04 船橋4R 11着/11頭+4.9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 15走で勝率 7% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.8% (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。
14	コパノハワード	和田譲（大井）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/04 船橋12R 10着/14頭+3.5秒 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
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 10走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ファイアーワルツ

騎手川島正（船橋）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-8%

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

5.3倍

EV +8%

▲13バランスザブックス

6.0倍

EV +0%

出走馬全14頭

◎8

ファイアーワルツ

川島正（船橋）

3.5倍

-8%

›

○14

コパノハワード

和田譲（大井）

5.3倍

+8%

›

▲13

バランスザブックス

張田昂（船橋）

6.0倍

+0%

›

△3

ビップライアン

秋元耕（浦和）

7.2倍

-39%

›

△4

ジャガンナート

山口達（船橋）

10.7倍

-28%

›

△6

オキサパンパ

仲野光（船橋）

14.8倍

-20%

›

▽11

グッドマン

岡村健（船橋）

9.8倍

-48%

›

▽9

ナルサー

山本大（船橋）

23.8倍

-30%

›

×12

アルファマドンナ

本橋孝（船橋）

13.3倍

-65%

›

×2

ディアモミノル

藤原幹（船橋）

21.8倍

-60%

›

▽1

シェナクラウン

見越彬（浦和）

67.5倍

-29%

›

×5

パワーオブザキング

岡田大（浦和）

41.5倍

-64%

›

▽10

スーパーフルール

野畑凌（川崎）

91.5倍

-28%

›

▽7

ノブアンドマックス

所　蛍（船橋）

132.4倍

-1%

›

💡 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。

▶ 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 9 ナルサー ¥400 実23.8倍期待値 -30% ❌不的中6着単勝 23.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項