船橋 5R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

5R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オパールグリーン逃げ	保園翔（浦和）	実96.5	B× A▽勝率2% EV+125% 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2R 8着/9頭+1.9秒 07/17 浦和1R 3着/12頭 06/26 浦和2R 8着/9頭+3.0秒 03/16 浦和1R 2着/11頭+0.6秒 02/25 浦和3R 2着/9頭+1.2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 6.3着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 15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 2.3% / 期待値 +125% ※ 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	ライトネス先行	及川烈（浦和）	実14.8	B△ A△勝率7% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/10 浦和2R 7着/9頭+1.6秒 04/24 浦和4R 5着/10頭+0.9秒 03/17 浦和1R 4着/7頭+0.9秒 02/23 浦和2R 7着/11頭+1.4秒 02/10 船橋5R 3着/12頭+0.2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 5.3着 ○ ローテーション 15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 0.6% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 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。
3	ウィルスカイ	山中悠（船橋）	実1.7	B○ A🌟◎勝率31% EV-46% 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 08/03 船橋2R 2着/11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戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.0% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.4% / 期待値 -47% ※ 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	ラヴィエベル先行	所　蛍（船橋）	実175.9	B× A▽勝率1% 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 08/02 船橋4R 5着/7頭+2.2秒 07/03 船橋1R 1着/10頭 03/10 船橋1R 6着/11頭+1.1秒 02/12 船橋1R 7着/9頭+1.9秒 01/23 船橋4R 5着/11頭+1.5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 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ ローテーション 23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 +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。
5	マサッキー	臼井健（船橋）	実123.4	B△ A▽勝率1% EV+22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/02 船橋4R 6着/7頭+2.4秒 07/13 浦和4R 9着/11頭+4.0秒 07/06 川崎7R 8着/12頭 06/28 船橋1R 8着/9頭+3.0秒 06/01 船橋6R 8着/9頭
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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 23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 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 +23% ※ 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	チョンチョロチョン逃げ	室陽一（浦和）	実25.5	B× A▽勝率4% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/13 浦和4R 7着/11頭+2.0秒 06/22 浦和2R 6着/7頭+2.0秒 02/23 浦和2R 8着/11頭+2.2秒 12/22 浦和3R 1着/5頭勝利 ―
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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.4% / 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	ナックナック	木間龍（船橋）	実90.5	B× A▽勝率1% EV-9% 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4R 7着/7頭+3.6秒 07/17 浦和2R 11着/12頭 07/03 船橋5R 2着/3頭 06/26 浦和1R 2着/10頭 06/04 船橋2R 11着/12頭+5.0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 12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 23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 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 -10% ※ 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	ジオパークムーン逃げ	沖響主（船橋）	実30.3	B× A▽勝率2% EV-42% 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6R 8着/10頭+3.5秒 06/28 船橋3R 4着/9頭 05/05 船橋4R 6着/12頭+1.3秒 04/03 船橋2R 1着/11頭勝利 11/06 船橋3R 3着/6頭+1.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ ローテーション 23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 1.9% / 期待値 -42% ※ 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	トーヤマノゴールド推奨	岡村健（船橋）	実15.2	B△ A△勝率11% EV+68% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/03 船橋2R 3着/11頭+0.4秒 07/15 浦和2R 5着/9頭 06/28 船橋1R 9着/9頭 06/15 川崎2R 9着/11頭+3.0秒 06/02 船橋2R 8着/12頭+0.0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 5.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 +68% ※ 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	ランドフスカ自在推奨	和田譲（大井）	実7.1	B🌟◎ A○勝率20% EV+41% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率62% × オッズ7.1倍で期待値+343%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/04 船橋5R 1着/10頭勝利 06/29 船橋2R 10着/10頭+2.0秒 05/25 名古屋4R 8着/11頭+4.0秒 04/23 名古屋5R 10着/11頭+3.0秒 03/26 名古屋11R 8着/8頭+7.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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) +343% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 62.4% (オッズ暗示: 14.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.9% / 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。
11	ハリッサ差し	中山遥（浦和）	実26.5	B× A△勝率5% 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 08/11 浦和2R 4着/9頭+0.7秒 07/31 川崎3R 9着/12頭+1.6秒 07/13 浦和4R 8着/11頭 06/28 船橋3R 9着/9頭 06/22 浦和2R 5着/7頭+3.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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 6位 / 勝率 5.3% / 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。
12	エターナルフィズ	ゴンサ（船橋）	実3.9	B▲ A▲勝率13% EV-47% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/11 浦和2R 3着/9頭+0.4秒 07/15 浦和1R 2着/11頭 06/29 船橋2R 3着/10頭 06/24 浦和3R 6着/10頭 06/04 船橋2R 4着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 25.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 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。

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

B推奨Aモデル ○

ランドフスカ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

7.1倍

AI期待値

+343%

買い目

¥1,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎3ウィルスカイ

1.7倍

EV -38%

▲A:▲12エターナルフィズ

3.9倍

EV -97%

出走馬全12頭

◎A:○10

ランドフスカ

和田譲（大井）

7.1倍

+343%

›

○A:◎3

ウィルスカイ

山中悠（船橋）

1.7倍

-38%

›

▲A:▲12

エターナルフィズ

ゴンサ（船橋）

3.9倍

-97%

›

△A:△2

ライトネス

及川烈（浦和）

14.8倍

-90%

›

△A:△9

トーヤマノゴールド

岡村健（船橋）

15.2倍

-97%

›

△A:▽5

マサッキー

臼井健（船橋）

123.4倍

-77%

›

×A:▽6

チョンチョロチョン

室陽一（浦和）

25.5倍

-99%

›

×A:△11

ハリッサ

中山遥（浦和）

26.5倍

-99%

›

×A:▽8

ジオパークムーン

沖響主（船橋）

30.3倍

-99%

›

×A:▽7

ナックナック

木間龍（船橋）

90.5倍

-99%

›

×A:▽1

オパールグリーン

保園翔（浦和）

96.5倍

-99%

›

×A:▽4

ラヴィエベル

所　蛍（船橋）

175.9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

単勝 9 トーヤマノゴールド ¥100 確定13.8倍期待値 -97% 🎯的中1着確定 13.8倍1,380円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 ランドフスカ ¥1,400 実7.1倍期待値 +343% ❌不的中6着単勝 7.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

5R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オパールグリーン逃げ	保園翔（浦和）	実96.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/10 浦和2R 8着/9頭+1.9秒 07/17 浦和1R 3着/12頭 06/26 浦和2R 8着/9頭+3.0秒 03/16 浦和1R 2着/11頭+0.6秒 02/25 浦和3R 2着/9頭+1.2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 6.3着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
2	ライトネス先行	及川烈（浦和）	実14.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/10 浦和2R 7着/9頭+1.6秒 04/24 浦和4R 5着/10頭+0.9秒 03/17 浦和1R 4着/7頭+0.9秒 02/23 浦和2R 7着/11頭+1.4秒 02/10 船橋5R 3着/12頭+0.2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 5.3着 ○ ローテーション 15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 7.3% (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。
3	ウィルスカイ	山中悠（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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/03 船橋2R 2着/11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戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.4% (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	ラヴィエベル先行	所　蛍（船橋）	実175.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/02 船橋4R 5着/7頭+2.2秒 07/03 船橋1R 1着/10頭 03/10 船橋1R 6着/11頭+1.1秒 02/12 船橋1R 7着/9頭+1.9秒 01/23 船橋4R 5着/11頭+1.5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 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	マサッキー	臼井健（船橋）	実123.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/02 船橋4R 6着/7頭+2.4秒 07/13 浦和4R 9着/11頭+4.0秒 07/06 川崎7R 8着/12頭 06/28 船橋1R 8着/9頭+3.0秒 06/01 船橋6R 8着/9頭
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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
6	チョンチョロチョン逃げ	室陽一（浦和）	実25.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/13 浦和4R 7着/11頭+2.0秒 06/22 浦和2R 6着/7頭+2.0秒 02/23 浦和2R 8着/11頭+2.2秒 12/22 浦和3R 1着/5頭勝利 ―
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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
7	ナックナック	木間龍（船橋）	実90.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12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 08/02 船橋4R 7着/7頭+3.6秒 07/17 浦和2R 11着/12頭 07/03 船橋5R 2着/3頭 06/26 浦和1R 2着/10頭 06/04 船橋2R 11着/12頭+5.0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 12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 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
8	ジオパークムーン逃げ	沖響主（船橋）	実30.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/02 船橋6R 8着/10頭+3.5秒 06/28 船橋3R 4着/9頭 05/05 船橋4R 6着/12頭+1.3秒 04/03 船橋2R 1着/11頭勝利 11/06 船橋3R 3着/6頭+1.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	トーヤマノゴールド推奨	岡村健（船橋）	実15.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+68%の中穴候補（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/03 船橋2R 3着/11頭+0.4秒 07/15 浦和2R 5着/9頭 06/28 船橋1R 9着/9頭 06/15 川崎2R 9着/11頭+3.0秒 06/02 船橋2R 8着/12頭+0.0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 5.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
10	ランドフスカ自在推奨	和田譲（大井）	実7.1	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/04 船橋5R 1着/10頭勝利 06/29 船橋2R 10着/10頭+2.0秒 05/25 名古屋4R 8着/11頭+4.0秒 04/23 名古屋5R 10着/11頭+3.0秒 03/26 名古屋11R 8着/8頭+7.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	ハリッサ差し	中山遥（浦和）	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／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/11 浦和2R 4着/9頭+0.7秒 07/31 川崎3R 9着/12頭+1.6秒 07/13 浦和4R 8着/11頭 06/28 船橋3R 9着/9頭 06/22 浦和2R 5着/7頭+3.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 5.3% (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。
12	エターナルフィズ	ゴンサ（船橋）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/11 浦和2R 3着/9頭+0.4秒 07/15 浦和1R 2着/11頭 06/29 船橋2R 3着/10頭 06/24 浦和3R 6着/10頭 06/04 船橋2R 4着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ウィルスカイ

騎手山中悠（船橋）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ランドフスカ

7.1倍

EV +41%

▲12エターナルフィズ

3.9倍

EV -47%

出走馬全12頭

◎3

ウィルスカイ

山中悠（船橋）

1.7倍

-46%

›

○10

ランドフスカ

和田譲（大井）

7.1倍

+41%

›

▲12

エターナルフィズ

ゴンサ（船橋）

3.9倍

-47%

›

△9

トーヤマノゴールド

岡村健（船橋）

15.2倍

+68%

›

△2

ライトネス

及川烈（浦和）

14.8倍

+8%

›

△11

ハリッサ

中山遥（浦和）

26.5倍

+41%

›

▽6

チョンチョロチョン

室陽一（浦和）

25.5倍

+11%

›

▽1

オパールグリーン

保園翔（浦和）

96.5倍

+125%

›

▽8

ジオパークムーン

沖響主（船橋）

30.3倍

-42%

›

▽7

ナックナック

木間龍（船橋）

90.5倍

-9%

›

▽5

マサッキー

臼井健（船橋）

123.4倍

+22%

›

▽4

ラヴィエベル

所　蛍（船橋）

175.9倍

+65%

›

💡 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

単勝 9 トーヤマノゴールド ¥100 確定13.8倍期待値 +68% 🎯的中1着確定 13.8倍1,380円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 ランドフスカ ¥1,400 実7.1倍期待値 +41% ❌不的中6着単勝 7.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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