船橋 8R 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

8R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フォースゲイト先行	西啓太（大井）	実65.6	B▽ A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率36%）
前5走 07/30 川崎10R 7着/13頭+1.1秒 07/08 川崎10R 5着/9頭 05/11 川崎11R 7着/14頭+0.9秒 04/08 川崎10R 7着/14頭+1.6秒 03/04 川崎10R 6着/9頭+1.0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 ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -24% ※ 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	アウフグース逃げ	山中悠（船橋）	実6.1	B▲ A▲勝率14% EV-16% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率67%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/06 船橋11R 10着/14頭+2.9秒 04/21 浦和11R 1着/7頭勝利 04/08 川崎8R 1着/13頭勝利 03/30 船橋3R 2着/11頭+0.2秒 02/12 船橋6R 3着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.7% / 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。
3	トールハンマー差し	庄司大（船橋）	実46.1	B△ A▽勝率3% EV+17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/06 船橋10R 6着/12頭+1.0秒 03/12 船橋10R 7着/11頭+0.8秒 02/09 船橋8R 1着/12頭勝利 01/19 船橋10R 1着/12頭勝利 12/12 船橋8R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +220% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 +18% ※ 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	ヒーローショー逃げ	臼井健（船橋）	実90.5	B× A▽勝率1% EV-2% 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 05/06 船橋10R 5着/12頭+0.8秒 04/03 船橋10R 5着/11頭+1.2秒 03/13 船橋10R 8着/9頭+3.3秒 02/23 浦和11R 11着/13頭+2.6秒 02/11 船橋8R 13着/13頭+2.6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 6.0着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% △ ローテーション 111日休養明け × 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 1.1% / 期待値 -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	ファストレーン自在	ゴンサ（船橋）	実2.1	B🌟◎ A◎勝率29% EV-38% 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5走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/05 船橋9R 4着/9頭+0.6秒 02/12 船橋10R 2着/12頭+0.5秒 01/22 船橋9R 2着/8頭+0.2秒 12/10 船橋12R 2着/11頭+1.4秒 11/05 船橋9R 2着/9頭+1.3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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.9% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.3% / 期待値 -38% ※ 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	ヤギリドリーム先行推奨	川島正（船橋）	実27.1	B△ A△勝率9% EV+133% 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／当競馬場14走で勝率29%と適性高／同距離帯で勝率31%と得意）
前5走 08/02 船橋7R 1着/9頭勝利 05/05 船橋8R 5着/12頭+0.8秒 03/30 船橋8R 2着/12頭+0.0秒 03/09 船橋10R 6着/12頭+1.0秒 02/09 船橋10R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 期待値 +133% ※ 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	キャッスルシオン先行	和田譲（大井）	実58.8	B× A▽勝率1% EV-25% 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8R 1着/10頭勝利 06/29 船橋10R 4着/8頭 05/06 船橋8R 3着/11頭+0.5秒 04/02 船橋9R 5着/9頭+1.1秒 03/09 船橋8R 6着/12頭+1.3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 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ◎ 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) -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 1.3% / 期待値 -25% ※ 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	サンリコリス自在	本田重（船橋）	実28.9	B× A△勝率6% EV+60% 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33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 船橋9R 7着/9頭+0.9秒 06/29 船橋10R 1着/8頭 06/01 船橋9R 4着/9頭+1.0秒 04/09 川崎12R 10着/12頭+1.3秒 03/02 川崎12R 8着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 3.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 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。
9	チェルカトローヴァ自在	木間龍（船橋）	実38.0	B× A▽勝率3% 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 08/29 船橋8R 3着/8頭+1.6秒 08/20 浦和10R 11着/12頭+2.5秒 07/31 船橋12R 4着/10頭+0.9秒 07/21 浦和10R 4着/7頭+0.5秒 07/04 船橋10R 4着/9頭+0.4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 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 361日休養明け × 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 2.9% / 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。
10	アトレーヴフェイス先行	張田昂（船橋）	実2.8	B○ A○勝率22% EV-37% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率67%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 08/03 船橋7R 1着/8頭勝利 06/30 大井11R 11着/16頭 03/12 船橋11R 3着/9頭+0.4秒 02/11 船橋9R 1着/11頭勝利 01/20 船橋7R 2着/10頭+0.1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) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.4% / 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。
11	エムティワイザー逃げ	古岡勇（川崎）	実12.9	B△ A△勝率9% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 川崎12R 1着/3頭 07/09 川崎10R 3着/11頭 05/14 川崎12R 2着/12頭+0.3秒 04/10 川崎12R 3着/11頭+0.4秒 03/02 川崎12R 4着/12頭+0.5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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 +19% ※ 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	フークアンビション自在	藤原幹（船橋）	実39.9	B× A▽勝率2% EV-11% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 船橋9R 6着/9頭+0.9秒 06/04 船橋11R 3着/12頭 05/04 船橋10R 3着/9頭+0.3秒 04/21 浦和11R 6着/7頭+1.5秒 04/02 船橋5R 2着/7頭+0.6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 4.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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 1.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 -12% ※ 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 ◎

ファストレーン

騎手ゴンサ（船橋）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10アトレーヴフェイス

2.8倍

EV -46%

▲A:▲2アウフグース

6.1倍

EV +15%

出走馬全12頭

◎A:◎5

ファストレーン

ゴンサ（船橋）

2.1倍

-7%

›

○A:○10

アトレーヴフェイス

張田昂（船橋）

2.8倍

-46%

›

▲A:▲2

アウフグース

山中悠（船橋）

6.1倍

+15%

›

△A:▽3

トールハンマー

庄司大（船橋）

46.1倍

+220%

›

△A:△11

エムティワイザー

古岡勇（川崎）

12.9倍

-56%

›

△A:△6

ヤギリドリーム

川島正（船橋）

27.1倍

-8%

›

▽A:▽1

フォースゲイト

西啓太（大井）

65.6倍

+67%

›

×A:△8

サンリコリス

本田重（船橋）

28.9倍

-71%

›

×A:▽12

フークアンビション

藤原幹（船橋）

39.9倍

-61%

›

×A:▽9

チェルカトローヴァ

木間龍（船橋）

38.0倍

-99%

›

×A:▽7

キャッスルシオン

和田譲（大井）

58.8倍

-99%

›

×A:▽4

ヒーローショー

臼井健（船橋）

90.5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 6 ヤギリドリーム ¥100 確定29.6倍期待値 -9% 🎯的中1着確定 29.6倍2,960円

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

8R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フォースゲイト先行	西啓太（大井）	実65.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率36%）
前5走 07/30 川崎10R 7着/13頭+1.1秒 07/08 川崎10R 5着/9頭 05/11 川崎11R 7着/14頭+0.9秒 04/08 川崎10R 7着/14頭+1.6秒 03/04 川崎10R 6着/9頭+1.0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 ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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	アウフグース逃げ	山中悠（船橋）	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率67%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/06 船橋11R 10着/14頭+2.9秒 04/21 浦和11R 1着/7頭勝利 04/08 川崎8R 1着/13頭勝利 03/30 船橋3R 2着/11頭+0.2秒 02/12 船橋6R 3着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
3	トールハンマー差し	庄司大（船橋）	実46.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/06 船橋10R 6着/12頭+1.0秒 03/12 船橋10R 7着/11頭+0.8秒 02/09 船橋8R 1着/12頭勝利 01/19 船橋10R 1着/12頭勝利 12/12 船橋8R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
4	ヒーローショー逃げ	臼井健（船橋）	実90.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（111日ぶりの実戦）
前5走 05/06 船橋10R 5着/12頭+0.8秒 04/03 船橋10R 5着/11頭+1.2秒 03/13 船橋10R 8着/9頭+3.3秒 02/23 浦和11R 11着/13頭+2.6秒 02/11 船橋8R 13着/13頭+2.6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 6.0着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	ファストレーン自在	ゴンサ（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（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/05 船橋9R 4着/9頭+0.6秒 02/12 船橋10R 2着/12頭+0.5秒 01/22 船橋9R 2着/8頭+0.2秒 12/10 船橋12R 2着/11頭+1.4秒 11/05 船橋9R 2着/9頭+1.3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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.3% (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。
6	ヤギリドリーム先行推奨	川島正（船橋）	実27.1	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ27.1倍で期待値+133%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場14走で勝率29%と適性高／同距離帯で勝率31%と得意）
前5走 08/02 船橋7R 1着/9頭勝利 05/05 船橋8R 5着/12頭+0.8秒 03/30 船橋8R 2着/12頭+0.0秒 03/09 船橋10R 6着/12頭+1.0秒 02/09 船橋10R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
7	キャッスルシオン先行	和田譲（大井）	実58.8	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 08/03 船橋8R 1着/10頭勝利 06/29 船橋10R 4着/8頭 05/06 船橋8R 3着/11頭+0.5秒 04/02 船橋9R 5着/9頭+1.1秒 03/09 船橋8R 6着/12頭+1.3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 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ◎ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
8	サンリコリス自在	本田重（船橋）	実28.9	△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33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 船橋9R 7着/9頭+0.9秒 06/29 船橋10R 1着/8頭 06/01 船橋9R 4着/9頭+1.0秒 04/09 川崎12R 10着/12頭+1.3秒 03/02 川崎12R 8着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
9	チェルカトローヴァ自在	木間龍（船橋）	実38.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／361日ぶりの実戦）
前5走 08/29 船橋8R 3着/8頭+1.6秒 08/20 浦和10R 11着/12頭+2.5秒 07/31 船橋12R 4着/10頭+0.9秒 07/21 浦和10R 4着/7頭+0.5秒 07/04 船橋10R 4着/9頭+0.4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 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 361日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (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。
10	アトレーヴフェイス先行	張田昂（船橋）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率67%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 08/03 船橋7R 1着/8頭勝利 06/30 大井11R 11着/16頭 03/12 船橋11R 3着/9頭+0.4秒 02/11 船橋9R 1着/11頭勝利 01/20 船橋7R 2着/10頭+0.1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) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	エムティワイザー逃げ	古岡勇（川崎）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 川崎12R 1着/3頭 07/09 川崎10R 3着/11頭 05/14 川崎12R 2着/12頭+0.3秒 04/10 川崎12R 3着/11頭+0.4秒 03/02 川崎12R 4着/12頭+0.5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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	フークアンビション自在	藤原幹（船橋）	実39.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 船橋9R 6着/9頭+0.9秒 06/04 船橋11R 3着/12頭 05/04 船橋10R 3着/9頭+0.3秒 04/21 浦和11R 6着/7頭+1.5秒 04/02 船橋5R 2着/7頭+0.6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 4.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ファストレーン

騎手ゴンサ（船橋）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10アトレーヴフェイス

2.8倍

EV -37%

▲2アウフグース

6.1倍

EV -16%

出走馬全12頭

◎5

ファストレーン

ゴンサ（船橋）

2.1倍

-38%

›

○10

アトレーヴフェイス

張田昂（船橋）

2.8倍

-37%

›

▲2

アウフグース

山中悠（船橋）

6.1倍

-16%

›

△11

エムティワイザー

古岡勇（川崎）

12.9倍

+18%

›

△6

ヤギリドリーム

川島正（船橋）

27.1倍

+133%

›

△8

サンリコリス

本田重（船橋）

28.9倍

+60%

›

▽9

チェルカトローヴァ

木間龍（船橋）

38.0倍

+9%

›

▽3

トールハンマー

庄司大（船橋）

46.1倍

+17%

›

▽12

フークアンビション

藤原幹（船橋）

39.9倍

-11%

›

▽7

キャッスルシオン

和田譲（大井）

58.8倍

-25%

›

▽1

フォースゲイト

西啓太（大井）

65.6倍

-23%

›

▽4

ヒーローショー

臼井健（船橋）

90.5倍

-2%

›

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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

単勝 6 ヤギリドリーム ¥100 確定29.6倍期待値 +133% 🎯的中1着確定 29.6倍2,960円

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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