船橋 7R 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

7R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コルネイユドール差し	西村栄（船橋）	実332.8	B× A▽勝率1% EV+110% 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8R 4着/9頭+1.0秒 06/23 浦和5R 9着/10頭 06/04 船橋6R 9着/11頭+2.0秒 05/08 船橋7R 7着/12頭+1.6秒 03/31 船橋5R 8着/10頭+2.8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 9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 19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 0.6% / 期待値 +111% ※ 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	ソーヴキプ自在	秋元耕（浦和）	実24.0	B× A▽勝率3% 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 08/06 船橋6R 1着/7頭勝利 07/13 浦和9R 9着/11頭 07/04 船橋7R 8着/8頭+0.0秒 05/08 船橋7R 10着/12頭+1.8秒 04/24 浦和6R 5着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ◎ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 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。
3	オールトソリス	本田重（船橋）	実3.8	B🌟◎ A🌟◎勝率40% EV+51% 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 08/04 船橋6R 2着/10頭+0.2秒 06/29 船橋1R 1着/7頭 06/05 船橋4R 2着/10頭 12/11 船橋5R 3着/12頭+0.3秒 11/07 船橋5R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 85.8% (オッズ暗示: 26.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.0% / 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。
4	イーオレイ	仲野光（船橋）	実37.9	B× A▽勝率1% EV-49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/11 浦和5R 2着/9頭+0.5秒 08/03 船橋4R 7着/10頭+1.1秒 07/16 浦和6R 8着/12頭 06/29 船橋6R 9着/9頭+0.0秒 06/02 船橋3R 12着/12頭
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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -50% ※ 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	フィオーレ差し	笠野雄（船橋）	実30.9	B△ A▽勝率3% EV-16% 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 08/03 船橋4R 6着/10頭+1.0秒 07/02 船橋4R 1着/7頭 06/04 船橋7R 6着/12頭 05/07 船橋6R 4着/12頭+1.0秒 04/20 浦和9R 3着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 -16% ※ 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	アルセリア	篠谷葵（船橋）	実38.4	B× A▽勝率3% 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 08/04 船橋6R 6着/10頭+0.8秒 07/17 浦和5R 1着/12頭 07/03 船橋9R 6着/9頭 06/05 船橋7R 3着/12頭+1.0秒 05/07 船橋3R 8着/12頭+2.5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 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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 9位 / 勝率 2.7% / 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。
7	ワールドクライシス	ゴンサ（船橋）	実4.7	B△ A△勝率10% EV-52% 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3着）
前5走 08/04 船橋6R 3着/10頭+0.4秒 06/04 船橋6R 4着/11頭 05/07 船橋6R 1着/12頭勝利 04/02 船橋3R 4着/12頭+1.8秒 03/12 船橋2R 4着/9頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 21.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 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	セキテイジュウオー逃げ	張田昂（船橋）	実5.0	B○ A▲勝率10% EV-48% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/03 船橋4R 3着/10頭+0.4秒 07/16 浦和6R 7着/12頭 06/02 船橋3R 6着/12頭 05/04 船橋7R 5着/12頭+1.1秒 11/27 浦和5R 3着/11頭+0.3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 5.3着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ◎ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 20.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 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。
9	リュウノマキロイ差し	野澤憲（船橋）	実4.1	B△ A○勝率15% EV-37% 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10走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/06 船橋8R 1着/9頭勝利 01/23 船橋5R 2着/12頭+0.4秒 12/10 船橋5R 3着/14頭+0.1秒 11/03 船橋5R 9着/14頭+1.6秒 10/03 船橋5R 3着/13頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.3% / 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。
10	ミスターアルデ自在	山中悠（船橋）	実119.1	B× A▽勝率1% EV-7% 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 7着/10頭+1.1秒 06/02 船橋3R 8着/12頭 05/04 船橋7R 7着/12頭+1.2秒 01/19 船橋5R 8着/12頭+1.6秒 12/09 船橋5R 8着/12頭+2.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17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 11位 / 勝率 0.8% / 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。
11	エウクレイア先行	山口達（船橋）	実7.6	B▲ A△勝率9% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/03 船橋4R 5着/10頭+0.5秒 06/28 船橋7R 8着/9頭+3.0秒 06/04 船橋5R 1着/12頭 05/07 船橋3R 2着/12頭+1.5秒 04/03 船橋8R 10着/12頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 期待値 -35% ※ 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	メタルハート差し	小杉亮（船橋）	実14.2	B× A△勝率4% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/05 船橋7R 6着/9頭+1.7秒 03/02 川崎5R 9着/11頭+2.1秒 02/04 川崎4R 2着/12頭+0.0秒 01/02 川崎6R 4着/14頭+0.8秒 12/15 川崎7R 4着/12頭+1.3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 ○ 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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 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。

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 ◎

オールトソリス

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

+226%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲8セキテイジュウオー

5.0倍

EV -73%

▲A:△11エウクレイア

7.6倍

EV -59%

出走馬全12頭

◎A:◎3

オールトソリス

本田重（船橋）

3.8倍

+226%

›

○A:▲8

セキテイジュウオー

張田昂（船橋）

5.0倍

-73%

›

▲A:△11

エウクレイア

山口達（船橋）

7.6倍

-59%

›

△A:△7

ワールドクライシス

ゴンサ（船橋）

4.7倍

-90%

›

△A:▽5

フィオーレ

笠野雄（船橋）

30.9倍

-70%

›

△A:○9

リュウノマキロイ

野澤憲（船橋）

4.1倍

-98%

›

×A:▽4

イーオレイ

仲野光（船橋）

37.9倍

-89%

›

×A:△12

メタルハート

小杉亮（船橋）

14.2倍

-99%

›

×A:▽2

ソーヴキプ

秋元耕（浦和）

24.0倍

-99%

›

×A:▽6

アルセリア

篠谷葵（船橋）

38.4倍

-99%

›

×A:▽10

ミスターアルデ

山中悠（船橋）

119.1倍

-99%

›

×A:▽1

コルネイユドール

西村栄（船橋）

332.8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

7R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コルネイユドール差し	西村栄（船橋）	実332.8	▽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5走で勝ち無し）
前5走 08/06 船橋8R 4着/9頭+1.0秒 06/23 浦和5R 9着/10頭 06/04 船橋6R 9着/11頭+2.0秒 05/08 船橋7R 7着/12頭+1.6秒 03/31 船橋5R 8着/10頭+2.8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 9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 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
2	ソーヴキプ自在	秋元耕（浦和）	実24.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場37走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 船橋6R 1着/7頭勝利 07/13 浦和9R 9着/11頭 07/04 船橋7R 8着/8頭+0.0秒 05/08 船橋7R 10着/12頭+1.8秒 04/24 浦和6R 5着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ◎ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
3	オールトソリス	本田重（船橋）	実3.8	🌟◎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（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/04 船橋6R 2着/10頭+0.2秒 06/29 船橋1R 1着/7頭 06/05 船橋4R 2着/10頭 12/11 船橋5R 3着/12頭+0.3秒 11/07 船橋5R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 40.0% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
4	イーオレイ	仲野光（船橋）	実37.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/11 浦和5R 2着/9頭+0.5秒 08/03 船橋4R 7着/10頭+1.1秒 07/16 浦和6R 8着/12頭 06/29 船橋6R 9着/9頭+0.0秒 06/02 船橋3R 12着/12頭
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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	フィオーレ差し	笠野雄（船橋）	実30.9	▽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 08/03 船橋4R 6着/10頭+1.0秒 07/02 船橋4R 1着/7頭 06/04 船橋7R 6着/12頭 05/07 船橋6R 4着/12頭+1.0秒 04/20 浦和9R 3着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (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。
6	アルセリア	篠谷葵（船橋）	実38.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/04 船橋6R 6着/10頭+0.8秒 07/17 浦和5R 1着/12頭 07/03 船橋9R 6着/9頭 06/05 船橋7R 3着/12頭+1.0秒 05/07 船橋3R 8着/12頭+2.5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 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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 2.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
7	ワールドクライシス	ゴンサ（船橋）	実4.7	△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3着）
前5走 08/04 船橋6R 3着/10頭+0.4秒 06/04 船橋6R 4着/11頭 05/07 船橋6R 1着/12頭勝利 04/02 船橋3R 4着/12頭+1.8秒 03/12 船橋2R 4着/9頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	セキテイジュウオー逃げ	張田昂（船橋）	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/03 船橋4R 3着/10頭+0.4秒 07/16 浦和6R 7着/12頭 06/02 船橋3R 6着/12頭 05/04 船橋7R 5着/12頭+1.1秒 11/27 浦和5R 3着/11頭+0.3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 5.3着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ◎ 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 22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 10.4% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
9	リュウノマキロイ差し	野澤憲（船橋）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/06 船橋8R 1着/9頭勝利 01/23 船橋5R 2着/12頭+0.4秒 12/10 船橋5R 3着/14頭+0.1秒 11/03 船橋5R 9着/14頭+1.6秒 10/03 船橋5R 3着/13頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
10	ミスターアルデ自在	山中悠（船橋）	実119.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 08/04 船橋6R 7着/10頭+1.1秒 06/02 船橋3R 8着/12頭 05/04 船橋7R 7着/12頭+1.2秒 01/19 船橋5R 8着/12頭+1.6秒 12/09 船橋5R 8着/12頭+2.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17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) -7% (オッズ過剰評価) 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。
11	エウクレイア先行	山口達（船橋）	実7.6	△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8走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/03 船橋4R 5着/10頭+0.5秒 06/28 船橋7R 8着/9頭+3.0秒 06/04 船橋5R 1着/12頭 05/07 船橋3R 2着/12頭+1.5秒 04/03 船橋8R 10着/12頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	メタルハート差し	小杉亮（船橋）	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/05 船橋7R 6着/9頭+1.7秒 03/02 川崎5R 9着/11頭+2.1秒 02/04 川崎4R 2着/12頭+0.0秒 01/02 川崎6R 4着/14頭+0.8秒 12/15 川崎7R 4着/12頭+1.3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 ○ 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 4.2% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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

オールトソリス

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

+51%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9リュウノマキロイ

4.1倍

EV -37%

▲8セキテイジュウオー

5.0倍

EV -48%

出走馬全12頭

◎3

オールトソリス

本田重（船橋）

3.8倍

+51%

›

○9

リュウノマキロイ

野澤憲（船橋）

4.1倍

-37%

›

▲8

セキテイジュウオー

張田昂（船橋）

5.0倍

-48%

›

△7

ワールドクライシス

ゴンサ（船橋）

4.7倍

-52%

›

△11

エウクレイア

山口達（船橋）

7.6倍

-35%

›

△12

メタルハート

小杉亮（船橋）

14.2倍

-39%

›

▽2

ソーヴキプ

秋元耕（浦和）

24.0倍

-20%

›

▽5

フィオーレ

笠野雄（船橋）

30.9倍

-16%

›

▽6

アルセリア

篠谷葵（船橋）

38.4倍

+1%

›

▽4

イーオレイ

仲野光（船橋）

37.9倍

-49%

›

▽10

ミスターアルデ

山中悠（船橋）

119.1倍

-7%

›

▽1

コルネイユドール

西村栄（船橋）

332.8倍

+110%

›

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