船橋 10R 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

10R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フォースチルドレン逃げ	木間龍（船橋）	実61.6	B× A▽勝率1% 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7R 8着/9頭+1.5秒 06/28 船橋11R 6着/11頭 06/02 船橋6R 4着/9頭 05/05 船橋7R 2着/12頭+0.6秒 03/31 船橋7R 2着/11頭+0.7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 6.0着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 12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 0.9% / 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。
2	セイショウフジ差し	笠野雄（船橋）	実34.2	B× A▽勝率2% EV-28% 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8R 4着/11頭+0.9秒 04/02 船橋9R 3着/9頭+0.5秒 01/20 船橋8R 7着/10頭+1.7秒 12/08 船橋9R 3着/12頭+0.6秒 09/29 船橋10R 3着/9頭+1.8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 4.7着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% △ ローテーション 111日休養明け × 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: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 期待値 -28% ※ 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	デュアルロンド逃げ	ゴンサ（船橋）	実34.6	B× A×勝率1% EV-63% 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12R 7着/10頭+1.3秒 07/16 浦和11R 7着/11頭+0.0秒 06/23 浦和10R 8着/11頭 03/09 船橋10R 10着/12頭+2.2秒 02/10 船橋10R 13着/14頭+2.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 -64% ※ 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	ズルタナイト逃げ	笹川翼（大井）	実4.5	B○ A▲勝率12% EV-47% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／82日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/04 船橋11R 10着/12頭 05/04 船橋10R 2着/9頭+0.2秒 03/30 船橋4R 1着/9頭勝利 02/12 船橋6R 10着/11頭+3.7秒 01/20 船橋7R 4着/10頭+1.1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% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 7.4% (オッズ暗示: 22.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 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。
5	デザーヴ逃げ	本田重（船橋）	実3.4	B🌟◎ A○勝率26% EV-11% 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8走で勝率62%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 08/03 船橋8R 2着/10頭+0.0秒 03/30 船橋9R 1着/10頭勝利 03/13 船橋7R 1着/9頭勝利 02/09 船橋12R 1着/13頭勝利 01/21 船橋6R 2着/12頭+0.0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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +198% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 87.8% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.1% / 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。
6	イッシンフラン先行	澤田龍（船橋）	実10.1	B△ A△勝率6% EV-37% 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3着）
前5走 08/03 船橋7R 3着/8頭+1.1秒 06/28 船橋11R 1着/11頭 06/01 船橋8R 5着/9頭 05/05 船橋6R 3着/12頭+0.7秒 03/31 船橋7R 3着/11頭+0.8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 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 0.3% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.2% / 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。
7	コスタデラルス追込	岡村健（船橋）	実10.7	B△ A△勝率5% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／同馬場状態で勝率30%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/03 船橋8R 5着/10頭+0.3秒 07/16 浦和10R 1着/8頭 06/29 船橋9R 6着/8頭 10/24 大井10R 10着/10頭+2.3秒 10/10 大井7R 9着/11頭+2.5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) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ○ 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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.0% / 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。
8	ハーモニーロワ	高橋利（船橋）	実21.3	B× A×勝率2% EV-51% 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9R 2着/9頭+0.2秒 07/14 浦和8R 4着/12頭 06/29 船橋10R 6着/8頭 04/24 浦和9R 1着/8頭勝利 04/01 船橋8R 5着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 15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) -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 2.3% / 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。
9	リトルハバナ逃げ	中山遥（浦和）	実21.7	B△ A△勝率4% EV-13% 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%／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 06/28 船橋11R 2着/11頭 06/01 船橋9R 8着/9頭+0.0秒 05/06 船橋5R 7着/9頭+1.6秒 04/01 船橋7R 2着/5頭+0.4秒 03/11 船橋6R 2着/10頭+0.1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 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.0% / 期待値 -13% ※ 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	キングペルレ差し	篠谷葵（船橋）	実2.7	B▲ A🌟◎勝率40% EV+7% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場8走で勝率38%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 08/06 船橋10R 1着/10頭勝利 06/28 船橋11R 8着/11頭 06/02 船橋6R 3着/9頭 05/06 船橋5R 8着/9頭+2.6秒 11/05 船橋11R 6着/9頭+1.7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) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ◎ 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 19日の間隔 (理想的) × 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 4.3% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.9% / 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。
11	マルヒロナイト逃げ	仲野光（船橋）	実106.7	B× A▽勝率1% EV-23% 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7R 7着/9頭+1.5秒 06/29 船橋9R 8着/8頭 06/01 船橋8R 9着/9頭 05/05 船橋8R 8着/12頭+1.0秒 04/01 船橋8R 1着/10頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 12% △ 距離適性同距離 30走で勝率 13% ○ 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 11位 / 勝率 0.7% / 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。
12	クラバルバトス追込	藤本現（大井）	実181.2	B× A▽勝率0% EV-46% 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12R 10着/10頭+2.8秒 06/01 船橋8R 8着/9頭 05/05 船橋10R 6着/14頭+1.0秒 03/30 船橋9R 9着/10頭+2.2秒 03/09 船橋8R 10着/12頭+2.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 50走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 0.3% / 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。

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 ○

デザーヴ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+198%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲4ズルタナイト

4.5倍

EV -66%

▲A:◎10キングペルレ

2.7倍

EV -88%

出走馬全12頭

◎A:○5

デザーヴ

本田重（船橋）

3.4倍

+198%

›

○A:▲4

ズルタナイト

笹川翼（大井）

4.5倍

-66%

›

▲A:◎10

キングペルレ

篠谷葵（船橋）

2.7倍

-88%

›

△A:△6

イッシンフラン

澤田龍（船橋）

10.1倍

-97%

›

△A:△9

リトルハバナ

中山遥（浦和）

21.7倍

-95%

›

△A:△7

コスタデラルス

岡村健（船橋）

10.7倍

-99%

›

×A:▽2

セイショウフジ

笠野雄（船橋）

34.2倍

-99%

›

×A:×8

ハーモニーロワ

高橋利（船橋）

21.3倍

-99%

›

×A:×3

デュアルロンド

ゴンサ（船橋）

34.6倍

-99%

›

×A:▽1

フォースチルドレン

木間龍（船橋）

61.6倍

-99%

›

×A:▽11

マルヒロナイト

仲野光（船橋）

106.7倍

-99%

›

×A:▽12

クラバルバトス

藤本現（大井）

181.2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

10R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フォースチルドレン逃げ	木間龍（船橋）	実61.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/02 船橋7R 8着/9頭+1.5秒 06/28 船橋11R 6着/11頭 06/02 船橋6R 4着/9頭 05/05 船橋7R 2着/12頭+0.6秒 03/31 船橋7R 2着/11頭+0.7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 6.0着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 12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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
2	セイショウフジ差し	笠野雄（船橋）	実34.2	▽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8R 4着/11頭+0.9秒 04/02 船橋9R 3着/9頭+0.5秒 01/20 船橋8R 7着/10頭+1.7秒 12/08 船橋9R 3着/12頭+0.6秒 09/29 船橋10R 3着/9頭+1.8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 4.7着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
3	デュアルロンド逃げ	ゴンサ（船橋）	実34.6	×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11走で勝ち無し）
前5走 08/06 船橋12R 7着/10頭+1.3秒 07/16 浦和11R 7着/11頭+0.0秒 06/23 浦和10R 8着/11頭 03/09 船橋10R 10着/12頭+2.2秒 02/10 船橋10R 13着/14頭+2.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
4	ズルタナイト逃げ	笹川翼（大井）	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／82日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/04 船橋11R 10着/12頭 05/04 船橋10R 2着/9頭+0.2秒 03/30 船橋4R 1着/9頭勝利 02/12 船橋6R 10着/11頭+3.7秒 01/20 船橋7R 4着/10頭+1.1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% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 11.6% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
5	デザーヴ逃げ	本田重（船橋）	実3.4	○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62%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 08/03 船橋8R 2着/10頭+0.0秒 03/30 船橋9R 1着/10頭勝利 03/13 船橋7R 1着/9頭勝利 02/09 船橋12R 1着/13頭勝利 01/21 船橋6R 2着/12頭+0.0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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.1% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
6	イッシンフラン先行	澤田龍（船橋）	実10.1	△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3着）
前5走 08/03 船橋7R 3着/8頭+1.1秒 06/28 船橋11R 1着/11頭 06/01 船橋8R 5着/9頭 05/05 船橋6R 3着/12頭+0.7秒 03/31 船橋7R 3着/11頭+0.8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 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	コスタデラルス追込	岡村健（船橋）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／同馬場状態で勝率30%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/03 船橋8R 5着/10頭+0.3秒 07/16 浦和10R 1着/8頭 06/29 船橋9R 6着/8頭 10/24 大井10R 10着/10頭+2.3秒 10/10 大井7R 9着/11頭+2.5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) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ○ 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 5.0% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	ハーモニーロワ	高橋利（船橋）	実21.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は15走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/11 浦和9R 2着/9頭+0.2秒 07/14 浦和8R 4着/12頭 06/29 船橋10R 6着/8頭 04/24 浦和9R 1着/8頭勝利 04/01 船橋8R 5着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 15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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
9	リトルハバナ逃げ	中山遥（浦和）	実21.7	△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%／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 06/28 船橋11R 2着/11頭 06/01 船橋9R 8着/9頭+0.0秒 05/06 船橋5R 7着/9頭+1.6秒 04/01 船橋7R 2着/5頭+0.4秒 03/11 船橋6R 2着/10頭+0.1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 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	キングペルレ差し	篠谷葵（船橋）	実2.7	🌟◎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（当競馬場8走で勝率38%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 08/06 船橋10R 1着/10頭勝利 06/28 船橋11R 8着/11頭 06/02 船橋6R 3着/9頭 05/06 船橋5R 8着/9頭+2.6秒 11/05 船橋11R 6着/9頭+1.7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) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ◎ 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 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 39.9% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
11	マルヒロナイト逃げ	仲野光（船橋）	実106.7	▽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 08/02 船橋7R 7着/9頭+1.5秒 06/29 船橋9R 8着/8頭 06/01 船橋8R 9着/9頭 05/05 船橋8R 8着/12頭+1.0秒 04/01 船橋8R 1着/10頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 12% △ 距離適性同距離 30走で勝率 13% ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
12	クラバルバトス追込	藤本現（大井）	実181.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場50走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は50走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/06 船橋12R 10着/10頭+2.8秒 06/01 船橋8R 8着/9頭 05/05 船橋10R 6着/14頭+1.0秒 03/30 船橋9R 9着/10頭+2.2秒 03/09 船橋8R 10着/12頭+2.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 50走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

キングペルレ

騎手篠谷葵（船橋）

単勝オッズ

2.7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

○5デザーヴ

3.4倍

EV -11%

▲4ズルタナイト

4.5倍

EV -47%

出走馬全12頭

◎10

キングペルレ

篠谷葵（船橋）

2.7倍

+7%

›

○5

デザーヴ

本田重（船橋）

3.4倍

-11%

›

▲4

ズルタナイト

笹川翼（大井）

4.5倍

-47%

›

△6

イッシンフラン

澤田龍（船橋）

10.1倍

-37%

›

△7

コスタデラルス

岡村健（船橋）

10.7倍

-46%

›

△9

リトルハバナ

中山遥（浦和）

21.7倍

-13%

›

×8

ハーモニーロワ

高橋利（船橋）

21.3倍

-51%

›

▽2

セイショウフジ

笠野雄（船橋）

34.2倍

-28%

›

×3

デュアルロンド

ゴンサ（船橋）

34.6倍

-63%

›

▽1

フォースチルドレン

木間龍（船橋）

61.6倍

-42%

›

▽11

マルヒロナイト

仲野光（船橋）

106.7倍

-23%

›

▽12

クラバルバトス

藤本現（大井）

181.2倍

-46%

›

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