船橋 6R 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

6R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マケタラアカン	笠野雄（船橋）	実106.5	B× A▽勝率1% EV-39% 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6R 10着/10頭+1.7秒 07/17 浦和8R 6着/10頭 06/29 船橋6R 6着/9頭 06/23 浦和6R 8着/9頭 06/04 船橋7R 2着/12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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 0.6% / 期待値 -39% ※ 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	レガシーオブエリザ	所　蛍（船橋）	実174.3	B× A▽勝率0% EV-20% 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4R 8着/10頭+1.2秒 07/15 浦和6R 8着/11頭 07/04 船橋7R 3着/8頭 06/25 浦和6R 6着/12頭 06/02 船橋8R 10着/14頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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 12位 / 勝率 0.5% / 期待値 -20% ※ 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	ナムラミック	見越彬（浦和）	実98.2	B× A▽勝率1% EV+20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/07 浦和5R 8着/8頭+2.8秒 07/14 浦和5R 10着/11頭+5.0秒 06/23 浦和6R 2着/9頭+7.0秒 06/02 船橋3R 10着/12頭 05/26 浦和5R 11着/12頭+2.0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 6.7着 △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 +20% ※ 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	アトラクトラン追込	岡村健（船橋）	実2.1	B🌟◎ A🌟◎勝率51% EV+6% 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33%と好調／前走2着）
前5走 08/03 船橋4R 2着/10頭+0.2秒 06/29 船橋6R 2着/9頭 03/13 船橋2R 1着/11頭勝利 02/13 船橋4R 3着/12頭+0.9秒 01/23 船橋5R 5着/12頭+0.9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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 94.1% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.9% / 期待値 +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。
5	エスケイキャット自在	藤本現（大井）	実6.6	B△ A▲勝率8% EV-46% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/03 船橋4R 4着/10頭+0.5秒 05/04 船橋4R 4着/11頭+1.3秒 03/31 船橋5R 3着/10頭+1.3秒 03/10 船橋6R 2着/11頭+0.7秒 02/11 船橋7R 2着/12頭+0.4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 3.7着 ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 23走で勝率 17% ○ 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 0.2% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 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。
6	サンスノーホワイト	篠谷葵（船橋）	実17.2	B▲ A△勝率7% EV+22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/06 船橋8R 3着/9頭+0.9秒 07/15 浦和6R 7着/11頭 07/04 船橋7R 4着/8頭 06/18 川崎7R 5着/10頭+2.0秒 06/02 船橋8R 4着/14頭
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 4.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 +22% ※ 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	アンサーパスト先行	中山遥（浦和）	実3.0	B○ A○勝率16% EV-52% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/06 船橋5R 1着/9頭勝利 07/03 船橋9R 4着/9頭+0.0秒 06/05 船橋7R 5着/12頭+0.0秒 05/06 船橋2R 1着/12頭勝利 03/31 船橋4R 1着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.9% / 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。
8	スターアイズ	沖響主（船橋）	実67.4	B× A▽勝率2% EV+14% 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6R 8着/10頭+1.2秒 07/02 船橋4R 6着/7頭+1.0秒 06/23 浦和5R 10着/10頭+1.0秒 06/04 船橋6R 7着/11頭+0.0秒 05/08 船橋7R 9着/12頭+1.6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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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 8位 / 勝率 1.7% / 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。
9	スターガッツマン差し	川島正（船橋）	実16.8	B△ A△勝率4% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/04 船橋6R 5着/10頭+0.6秒 03/31 船橋5R 7着/10頭+2.6秒 03/10 船橋6R 4着/11頭+1.1秒 02/12 船橋7R 2着/12頭+1.1秒 01/19 船橋5R 6着/12頭+1.0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 5.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 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。
10	シェルヴァレイ差し	木間龍（船橋）	実31.1	B× A×勝率1% EV-59% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/06 船橋6R 4着/7頭+1.0秒 06/02 船橋9R 8着/14頭+2.0秒 05/08 船橋7R 8着/12頭+1.6秒 04/02 船橋2R 2着/9頭+1.2秒 03/13 船橋4R 5着/9頭+1.9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 6.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 -59% ※ 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	ヒロイックバイオ	山口達（船橋）	実28.3	B△ A▽勝率3% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/03 船橋4R 9着/10頭+1.4秒 06/29 船橋6R 7着/9頭+1.0秒 06/16 川崎4R 11着/12頭 06/02 船橋3R 4着/12頭 05/04 船橋4R 6着/11頭+1.8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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 -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	マジカルレインボー	山本大（船橋）	実12.2	B× A△勝率5% EV-36% 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6R 4着/10頭+0.5秒 07/13 浦和9R 3着/11頭 07/03 船橋9R 2着/9頭 06/24 浦和4R 5着/8頭 06/05 船橋7R 2着/12頭+1.0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 3.0着 (安定) × 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) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 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。

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 ◎

アトラクトラン

騎手岡村健（船橋）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+97%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7アンサーパスト

3.0倍

EV -89%

▲A:△6サンスノーホワイト

17.2倍

EV -81%

出走馬全12頭

◎A:◎4

アトラクトラン

岡村健（船橋）

2.1倍

+97%

›

○A:○7

アンサーパスト

中山遥（浦和）

3.0倍

-89%

›

▲A:△6

サンスノーホワイト

篠谷葵（船橋）

17.2倍

-81%

›

△A:▽11

ヒロイックバイオ

山口達（船橋）

28.3倍

-77%

›

△A:▲5

エスケイキャット

藤本現（大井）

6.6倍

-98%

›

△A:△9

スターガッツマン

川島正（船橋）

16.8倍

-96%

›

×A:×10

シェルヴァレイ

木間龍（船橋）

31.1倍

-99%

›

×A:▽3

ナムラミック

見越彬（浦和）

98.2倍

-97%

›

×A:△12

マジカルレインボー

山本大（船橋）

12.2倍

-99%

›

×A:▽8

スターアイズ

沖響主（船橋）

67.4倍

-99%

›

×A:▽1

マケタラアカン

笠野雄（船橋）

106.5倍

-99%

›

×A:▽2

レガシーオブエリザ

所　蛍（船橋）

174.3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。

▶ 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

6R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マケタラアカン	笠野雄（船橋）	実106.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 08/04 船橋6R 10着/10頭+1.7秒 07/17 浦和8R 6着/10頭 06/29 船橋6R 6着/9頭 06/23 浦和6R 8着/9頭 06/04 船橋7R 2着/12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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
2	レガシーオブエリザ	所　蛍（船橋）	実174.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/03 船橋4R 8着/10頭+1.2秒 07/15 浦和6R 8着/11頭 07/04 船橋7R 3着/8頭 06/25 浦和6R 6着/12頭 06/02 船橋8R 10着/14頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
3	ナムラミック	見越彬（浦和）	実98.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/07 浦和5R 8着/8頭+2.8秒 07/14 浦和5R 10着/11頭+5.0秒 06/23 浦和6R 2着/9頭+7.0秒 06/02 船橋3R 10着/12頭 05/26 浦和5R 11着/12頭+2.0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 6.7着 △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (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。
4	アトラクトラン追込	岡村健（船橋）	実2.1	🌟◎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33%と好調／前走2着）
前5走 08/03 船橋4R 2着/10頭+0.2秒 06/29 船橋6R 2着/9頭 03/13 船橋2R 1着/11頭勝利 02/13 船橋4R 3着/12頭+0.9秒 01/23 船橋5R 5着/12頭+0.9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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 50.9% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	エスケイキャット自在	藤本現（大井）	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/03 船橋4R 4着/10頭+0.5秒 05/04 船橋4R 4着/11頭+1.3秒 03/31 船橋5R 3着/10頭+1.3秒 03/10 船橋6R 2着/11頭+0.7秒 02/11 船橋7R 2着/12頭+0.4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 3.7着 ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 23走で勝率 17% ○ 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 8.0% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
6	サンスノーホワイト	篠谷葵（船橋）	実17.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/06 船橋8R 3着/9頭+0.9秒 07/15 浦和6R 7着/11頭 07/04 船橋7R 4着/8頭 06/18 川崎7R 5着/10頭+2.0秒 06/02 船橋8R 4着/14頭
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 4.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	アンサーパスト先行	中山遥（浦和）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/06 船橋5R 1着/9頭勝利 07/03 船橋9R 4着/9頭+0.0秒 06/05 船橋7R 5着/12頭+0.0秒 05/06 船橋2R 1着/12頭勝利 03/31 船橋4R 1着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
8	スターアイズ	沖響主（船橋）	実67.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/04 船橋6R 8着/10頭+1.2秒 07/02 船橋4R 6着/7頭+1.0秒 06/23 浦和5R 10着/10頭+1.0秒 06/04 船橋6R 7着/11頭+0.0秒 05/08 船橋7R 9着/12頭+1.6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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (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。
9	スターガッツマン差し	川島正（船橋）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/04 船橋6R 5着/10頭+0.6秒 03/31 船橋5R 7着/10頭+2.6秒 03/10 船橋6R 4着/11頭+1.1秒 02/12 船橋7R 2着/12頭+1.1秒 01/19 船橋5R 6着/12頭+1.0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 5.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
10	シェルヴァレイ差し	木間龍（船橋）	実31.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/06 船橋6R 4着/7頭+1.0秒 06/02 船橋9R 8着/14頭+2.0秒 05/08 船橋7R 8着/12頭+1.6秒 04/02 船橋2R 2着/9頭+1.2秒 03/13 船橋4R 5着/9頭+1.9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 6.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
11	ヒロイックバイオ	山口達（船橋）	実28.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/03 船橋4R 9着/10頭+1.4秒 06/29 船橋6R 7着/9頭+1.0秒 06/16 川崎4R 11着/12頭 06/02 船橋3R 4着/12頭 05/04 船橋4R 6着/11頭+1.8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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	マジカルレインボー	山本大（船橋）	実12.2	△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／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/04 船橋6R 4着/10頭+0.5秒 07/13 浦和9R 3着/11頭 07/03 船橋9R 2着/9頭 06/24 浦和4R 5着/8頭 06/05 船橋7R 2着/12頭+1.0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 3.0着 (安定) × 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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の本命

AI評価1位

アトラクトラン

騎手岡村健（船橋）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7アンサーパスト

3.0倍

EV -52%

▲5エスケイキャット

6.6倍

EV -46%

出走馬全12頭

◎4

アトラクトラン

岡村健（船橋）

2.1倍

+6%

›

○7

アンサーパスト

中山遥（浦和）

3.0倍

-52%

›

▲5

エスケイキャット

藤本現（大井）

6.6倍

-46%

›

△6

サンスノーホワイト

篠谷葵（船橋）

17.2倍

+22%

›

△12

マジカルレインボー

山本大（船橋）

12.2倍

-36%

›

△9

スターガッツマン

川島正（船橋）

16.8倍

-29%

›

▽11

ヒロイックバイオ

山口達（船橋）

28.3倍

-4%

›

▽8

スターアイズ

沖響主（船橋）

67.4倍

+14%

›

×10

シェルヴァレイ

木間龍（船橋）

31.1倍

-59%

›

▽3

ナムラミック

見越彬（浦和）

98.2倍

+20%

›

▽1

マケタラアカン

笠野雄（船橋）

106.5倍

-39%

›

▽2

レガシーオブエリザ

所　蛍（船橋）

174.3倍

-20%

›

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