船橋 9R 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

9R 船橋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 19:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウォールローゼ	達城龍（大井）	実19.3	B× A×勝率2% EV-55% 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6R 3着/3頭 07/15 浦和9R 4着/12頭+1.0秒 06/28 船橋3R 3着/9頭 06/22 浦和6R 5着/7頭 06/01 船橋6R 9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 3.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -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 -55% ※ 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	ボーゲンモーント差し	山口達（船橋）	実143.9	B× A▽勝率1% EV-10% 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 03/30 船橋3R 8着/11頭+1.6秒 03/12 船橋7R 7着/9頭+1.7秒 02/12 船橋6R 9着/11頭+2.3秒 01/20 船橋6R 6着/9頭+3.6秒 12/08 船橋3R 1着/9頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ ローテーション 148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 13位 / 勝率 0.6% / 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。
3	コマサ	御神訓（大井）	実2.3	B🌟◎ A🌟◎勝率50% EV+14% 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3走で勝率67%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/02 船橋6R 1着/10頭勝利 06/02 船橋2R 2着/12頭 05/08 船橋1R 1着/7頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 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) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 78.2% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 49.8% / 期待値 +15% ※ 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	サリーレチーマ	篠谷葵（船橋）	実18.9	B▲ A△勝率6% EV+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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/04 船橋8R 9着/11頭 06/01 船橋1R 1着/11頭 05/08 船橋2R 1着/9頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 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。
5	エルアン	所　蛍（船橋）	実8.3	B△ A△勝率6% EV-50% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.0% / 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。
6	オオイシフジノハナ差し	藤本現（大井）	実49.5	B× A▽勝率1% EV-31% 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 04/22 浦和8R 8着/12頭+1.9秒 04/02 船橋6R 4着/10頭+1.5秒 03/11 船橋6R 5着/10頭+0.8秒 02/23 浦和4R 4着/12頭+2.7秒 02/09 船橋3R 3着/12頭+0.2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 5.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ ローテーション 125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 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -32% ※ 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	リプサリス先行	小杉亮（船橋）	実165.1	B× A▽勝率1% EV+5% 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 06/28 船橋3R 2着/9頭 06/01 船橋6R 7着/9頭 05/05 船橋3R 9着/12頭+1.9秒 04/01 船橋3R 3着/10頭+1.1秒 03/10 船橋3R 3着/11頭+0.4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 6.0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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 +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。
8	サウンドコネクト自在	山中悠（船橋）	実3.3	B○ A○勝率16% EV-48% 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33%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/03 船橋6R 2着/3頭 06/01 船橋6R 4着/9頭 05/06 船橋3R 1着/9頭勝利 03/12 名古屋9R 8着/10頭+2.1秒 02/26 名古屋10R 5着/8頭+1.1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 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.6% / 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	ジュンピリカ自在	張田昂（船橋）	実25.5	B△ A▽勝率3% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/02 船橋6R 3着/10頭+1.0秒 07/13 浦和4R 3着/11頭+0.0秒 06/28 船橋1R 7着/9頭+4.0秒 06/01 船橋1R 7着/11頭 05/07 船橋1R 1着/12頭勝利
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 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 23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 3.7% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 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。
10	ナフセッド差し	川島正（船橋）	実30.4	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 06/29 船橋7R 6着/8頭+1.0秒 06/03 船橋2R 1着/7頭 05/06 船橋3R 3着/9頭+1.4秒 03/12 名古屋9R 4着/10頭+0.3秒 02/26 名古屋10R 2着/8頭+0.5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 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -43% ※ 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	レオソルジャー自在	仲野光（船橋）	実24.3	B× A△勝率3% EV-20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/28 船橋3R 1着/9頭 06/03 船橋2R 3着/7頭 05/07 船橋2R 2着/12頭+1.6秒 04/03 船橋2R 3着/11頭+0.4秒 03/10 船橋3R 8着/11頭+1.7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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6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。
12	マオノハイジ追込	藤原幹（船橋）	実85.4	B× A▽勝率1% EV-35% 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3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/02 船橋6R 2着/10頭+0.6秒 06/28 船橋1R 6着/9頭 06/02 船橋2R 6着/12頭 05/05 船橋1R 9着/12頭+1.3秒 03/31 船橋1R 2着/12頭+0.7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 4.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -36% ※ 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。
13	オスマンサス差し	笹川翼（大井）	実7.1	B△ A▲勝率9% EV-35% 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7走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/29 船橋7R 3着/8頭+0.0秒 06/02 船橋2R 3着/12頭 05/05 船橋1R 4着/12頭+0.6秒 02/10 船橋5R 6着/12頭+0.5秒 01/19 船橋2R 4着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.4% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.1% / 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。

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 ◎

コマサ

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+79%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8サウンドコネクト

3.3倍

EV -77%

▲A:△4サリーレチーマ

18.9倍

EV +30%

出走馬全13頭

◎A:◎3

コマサ

御神訓（大井）

2.3倍

+79%

›

○A:○8

サウンドコネクト

山中悠（船橋）

3.3倍

-77%

›

▲A:△4

サリーレチーマ

篠谷葵（船橋）

18.9倍

+30%

›

△A:▽9

ジュンピリカ

張田昂（船橋）

25.5倍

-4%

›

△A:▲13

オスマンサス

笹川翼（大井）

7.1倍

-90%

›

△A:△5

エルアン

所　蛍（船橋）

8.3倍

-88%

›

×A:△11

レオソルジャー

仲野光（船橋）

24.3倍

-65%

›

×A:▽12

マオノハイジ

藤原幹（船橋）

85.4倍

-96%

›

×A:×1

ウォールローゼ

達城龍（大井）

19.3倍

-99%

›

×A:▽10

ナフセッド

川島正（船橋）

30.4倍

-99%

›

×A:▽6

オオイシフジノハナ

藤本現（大井）

49.5倍

-99%

›

×A:▽2

ボーゲンモーント

山口達（船橋）

143.9倍

-99%

›

×A:▽7

リプサリス

小杉亮（船橋）

165.1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

9R 船橋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 19:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウォールローゼ	達城龍（大井）	実19.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/03 船橋6R 3着/3頭 07/15 浦和9R 4着/12頭+1.0秒 06/28 船橋3R 3着/9頭 06/22 浦和6R 5着/7頭 06/01 船橋6R 9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 3.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
2	ボーゲンモーント差し	山口達（船橋）	実143.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均8.0着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 03/30 船橋3R 8着/11頭+1.6秒 03/12 船橋7R 7着/9頭+1.7秒 02/12 船橋6R 9着/11頭+2.3秒 01/20 船橋6R 6着/9頭+3.6秒 12/08 船橋3R 1着/9頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
3	コマサ	御神訓（大井）	実2.3	🌟◎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3走で勝率67%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/02 船橋6R 1着/10頭勝利 06/02 船橋2R 2着/12頭 05/08 船橋1R 1着/7頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 49.8% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
4	サリーレチーマ	篠谷葵（船橋）	実18.9	△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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/04 船橋8R 9着/11頭 06/01 船橋1R 1着/11頭 05/08 船橋2R 1着/9頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	エルアン	所　蛍（船橋）	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 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 6.0% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
6	オオイシフジノハナ差し	藤本現（大井）	実49.5	▽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／125日ぶりの実戦）
前5走 04/22 浦和8R 8着/12頭+1.9秒 04/02 船橋6R 4着/10頭+1.5秒 03/11 船橋6R 5着/10頭+0.8秒 02/23 浦和4R 4着/12頭+2.7秒 02/09 船橋3R 3着/12頭+0.2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 5.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
7	リプサリス先行	小杉亮（船橋）	実165.1	▽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／前走2着）
前5走 06/28 船橋3R 2着/9頭 06/01 船橋6R 7着/9頭 05/05 船橋3R 9着/12頭+1.9秒 04/01 船橋3R 3着/10頭+1.1秒 03/10 船橋3R 3着/11頭+0.4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 6.0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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (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。
8	サウンドコネクト自在	山中悠（船橋）	実3.3	○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33%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/03 船橋6R 2着/3頭 06/01 船橋6R 4着/9頭 05/06 船橋3R 1着/9頭勝利 03/12 名古屋9R 8着/10頭+2.1秒 02/26 名古屋10R 5着/8頭+1.1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 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	ジュンピリカ自在	張田昂（船橋）	実25.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/02 船橋6R 3着/10頭+1.0秒 07/13 浦和4R 3着/11頭+0.0秒 06/28 船橋1R 7着/9頭+4.0秒 06/01 船橋1R 7着/11頭 05/07 船橋1R 1着/12頭勝利
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 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 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
10	ナフセッド差し	川島正（船橋）	実30.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/29 船橋7R 6着/8頭+1.0秒 06/03 船橋2R 1着/7頭 05/06 船橋3R 3着/9頭+1.4秒 03/12 名古屋9R 4着/10頭+0.3秒 02/26 名古屋10R 2着/8頭+0.5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 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (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。
11	レオソルジャー自在	仲野光（船橋）	実24.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/28 船橋3R 1着/9頭 06/03 船橋2R 3着/7頭 05/07 船橋2R 2着/12頭+1.6秒 04/03 船橋2R 3着/11頭+0.4秒 03/10 船橋3R 8着/11頭+1.7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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 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: 4.1%) ※ 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。
12	マオノハイジ追込	藤原幹（船橋）	実85.4	▽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3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/02 船橋6R 2着/10頭+0.6秒 06/28 船橋1R 6着/9頭 06/02 船橋2R 6着/12頭 05/05 船橋1R 9着/12頭+1.3秒 03/31 船橋1R 2着/12頭+0.7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 4.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
13	オスマンサス差し	笹川翼（大井）	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/29 船橋7R 3着/8頭+0.0秒 06/02 船橋2R 3着/12頭 05/05 船橋1R 4着/12頭+0.6秒 02/10 船橋5R 6着/12頭+0.5秒 01/19 船橋2R 4着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 9.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

コマサ

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8サウンドコネクト

3.3倍

EV -48%

▲13オスマンサス

7.1倍

EV -35%

出走馬全13頭

◎3

コマサ

御神訓（大井）

2.3倍

+14%

›

○8

サウンドコネクト

山中悠（船橋）

3.3倍

-48%

›

▲13

オスマンサス

笹川翼（大井）

7.1倍

-35%

›

△5

エルアン

所　蛍（船橋）

8.3倍

-50%

›

△4

サリーレチーマ

篠谷葵（船橋）

18.9倍

+5%

›

△11

レオソルジャー

仲野光（船橋）

24.3倍

-20%

›

▽9

ジュンピリカ

張田昂（船橋）

25.5倍

-22%

›

×1

ウォールローゼ

達城龍（大井）

19.3倍

-55%

›

▽10

ナフセッド

川島正（船橋）

30.4倍

-42%

›

▽6

オオイシフジノハナ

藤本現（大井）

49.5倍

-31%

›

▽12

マオノハイジ

藤原幹（船橋）

85.4倍

-35%

›

▽7

リプサリス

小杉亮（船橋）

165.1倍

+5%

›

▽2

ボーゲンモーント

山口達（船橋）

143.9倍

-10%

›

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