船橋 3R 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

3R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラバエル	藤本現（大井）	実21.3	B△ A△勝率3% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/04 船橋5R 4着/10頭+0.6秒 07/15 浦和1R 6着/11頭 06/29 船橋2R 9着/10頭+3.0秒 06/16 川崎1R 5着/12頭 06/02 船橋1R 9着/10頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 2.8% / 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	マリノレーヴェ	本橋孝（船橋）	実2.7	B🌟◎ A○勝率34% EV-7% 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 08/03 船橋2R 4着/11頭+0.7秒 06/02 船橋1R 5着/10頭+0.0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 4.5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) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 57.0% (オッズ暗示: 37.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 34.1% / 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。
3	ゴッドブラウン追込	本田重（船橋）	実1.7	B▲ A🌟◎勝率43% EV-27% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/04 船橋5R 2着/10頭+0.0秒 07/03 船橋5R 3着/3頭 06/04 船橋1R 5着/11頭 05/08 船橋1R 3着/7頭+0.8秒 11/06 船橋2R 6着/7頭+3.7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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.8% / 期待値 -27% ※ 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	ゴーレム	野畑凌（川崎）	実6.4	B△ A▲勝率10% EV-37% 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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/03 船橋2R 10着/11頭+1.5秒 07/15 浦和2R 7着/9頭 06/29 船橋2R 4着/10頭 06/02 船橋2R 11着/12頭 05/07 船橋4R 3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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.8% / 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。
5	ブライティアメール追込推奨	岡村健（船橋）	実11.9	B○ A△勝率9% EV+7% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率41% × オッズ11.9倍で期待値+385%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／同馬場と相性良／前走勝利の勢い継続）
前5走 08/04 船橋1R 1着/6頭勝利 07/03 船橋1R 7着/10頭+0.0秒 06/05 船橋1R 4着/11頭+0.0秒 01/23 船橋1R 4着/7頭+1.1秒 12/11 船橋2R 9着/12頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +385% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 40.8% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 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。
6	ドジッコ逃げ	濱田達（船橋）	実25.2	B△ A△勝率1% EV-64% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/03 船橋2R 6着/11頭+1.0秒 06/29 船橋2R 7着/10頭 06/02 船橋2R 12着/12頭+1.0秒 05/07 船橋4R 5着/12頭+1.2秒 03/31 船橋1R 7着/12頭+1.9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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 1.4% / 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。

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 ○

マリノレーヴェ

騎手本橋孝（船橋）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△5ブライティアメール

11.9倍

EV +385%

▲A:◎3ゴッドブラウン

1.7倍

EV -96%

出走馬全6頭

◎A:○2

マリノレーヴェ

本橋孝（船橋）

2.7倍

+53%

›

○A:△5

ブライティアメール

岡村健（船橋）

11.9倍

+385%

›

▲A:◎3

ゴッドブラウン

本田重（船橋）

1.7倍

-96%

›

△A:△6

ドジッコ

濱田達（船橋）

25.2倍

-96%

›

△A:▲4

ゴーレム

野畑凌（川崎）

6.4倍

-99%

›

△A:△1

クラバエル

藤本現（大井）

21.3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。

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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 5 ブライティアメール ¥800 実11.9倍期待値 +385% ❌不的中単勝 11.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

3R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラバエル	藤本現（大井）	実21.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/04 船橋5R 4着/10頭+0.6秒 07/15 浦和1R 6着/11頭 06/29 船橋2R 9着/10頭+3.0秒 06/16 川崎1R 5着/12頭 06/02 船橋1R 9着/10頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	マリノレーヴェ	本橋孝（船橋）	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/03 船橋2R 4着/11頭+0.7秒 06/02 船橋1R 5着/10頭+0.0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 4.5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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
3	ゴッドブラウン追込	本田重（船橋）	実1.7	🌟◎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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/04 船橋5R 2着/10頭+0.0秒 07/03 船橋5R 3着/3頭 06/04 船橋1R 5着/11頭 05/08 船橋1R 3着/7頭+0.8秒 11/06 船橋2R 6着/7頭+3.7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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.8% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	ゴーレム	野畑凌（川崎）	実6.4	▲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0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/03 船橋2R 10着/11頭+1.5秒 07/15 浦和2R 7着/9頭 06/29 船橋2R 4着/10頭 06/02 船橋2R 11着/12頭 05/07 船橋4R 3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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
5	ブライティアメール追込推奨	岡村健（船橋）	実11.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／同馬場と相性良／前走勝利の勢い継続）
前5走 08/04 船橋1R 1着/6頭勝利 07/03 船橋1R 7着/10頭+0.0秒 06/05 船橋1R 4着/11頭+0.0秒 01/23 船橋1R 4着/7頭+1.1秒 12/11 船橋2R 9着/12頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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	ドジッコ逃げ	濱田達（船橋）	実25.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/03 船橋2R 6着/11頭+1.0秒 06/29 船橋2R 7着/10頭 06/02 船橋2R 12着/12頭+1.0秒 05/07 船橋4R 5着/12頭+1.2秒 03/31 船橋1R 7着/12頭+1.9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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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

ゴッドブラウン

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2マリノレーヴェ

2.7倍

EV -7%

▲4ゴーレム

6.4倍

EV -37%

出走馬全6頭

◎3

ゴッドブラウン

本田重（船橋）

1.7倍

-27%

›

○2

マリノレーヴェ

本橋孝（船橋）

2.7倍

-7%

›

▲4

ゴーレム

野畑凌（川崎）

6.4倍

-37%

›

△5

ブライティアメール

岡村健（船橋）

11.9倍

+7%

›

△1

クラバエル

藤本現（大井）

21.3倍

-41%

›

△6

ドジッコ

濱田達（船橋）

25.2倍

-64%

›

💡 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 5 ブライティアメール ¥800 実11.9倍期待値 +8% ❌不的中単勝 11.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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