船橋 2R 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

2R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グリーンアンシェル	山本大（船橋）	実162.4	B× A▽勝率0% EV-47% 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5R 10着/10頭+2.4秒 07/10 川崎2R 5着/9頭 07/02 船橋1R 6着/11頭 06/18 川崎1R 9着/12頭 06/04 船橋2R 10着/12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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 0.3% / 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。
2	スティールアゲート先行	實川純（船橋）	実45.4	B△ A△勝率2% EV-13% 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5R 7着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋2R 6着/12頭+1.6秒 04/13 名古屋1R 6着/12頭+0.8秒 01/27 名古屋3R 3着/12頭+0.4秒 01/14 名古屋6R 3着/11頭+1.0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 6.3着 ○ 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 5位 / 勝率 1.9% / 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。
3	トゥンカロン	木間龍（船橋）	実67.2	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 08/04 船橋5R 5着/10頭+1.4秒 07/16 浦和2R 6着/11頭 07/03 船橋1R 2着/10頭+2.0秒 06/04 船橋1R 10着/11頭 02/12 船橋2R 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 4.3着 × 当競馬場適性 9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 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 1.1% / 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。
4	リュウノキャロット	沖響主（船橋）	実60.4	B△ A▽勝率1% EV-22% 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5R 6着/10頭+1.4秒 06/29 船橋2R 6着/10頭+0.0秒 06/16 川崎1R 7着/12頭 06/04 船橋2R 3着/12頭+2.0秒 05/28 浦和1R 9着/11頭+0.0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 6.3着 × 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 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 7位 / 勝率 1.3% / 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。
5	モンビジュー自在	小杉亮（船橋）	実83.4	B× A×勝率1% EV-54% 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5R 8着/10頭+1.7秒 05/07 船橋4R 12着/12頭+1.9秒 04/01 船橋2R 9着/12頭+2.7秒 03/10 船橋4R 4着/11頭+1.1秒 02/13 船橋2R 2着/9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 9位 / 勝率 0.5% / 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。
6	エスケイドラゴン差し	山中悠（船橋）	実47.7	B△ A△勝率3% EV+44% 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2R 3着/11頭+2.0秒 07/17 浦和4R 4着/11頭 07/03 船橋1R 5着/10頭 06/04 船橋1R 6着/11頭+0.0秒 01/21 船橋1R 6着/10頭+1.6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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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 4位 / 勝率 3.0% / 期待値 +45% ※ 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	ウィングス	御神訓（大井）	実1.0	B🌟◎ A🌟◎勝率74% EV-25% 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100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/06 船橋3R 1着/10頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 98.8% (オッズ暗示: 100.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 74.3% / 期待値 -26% ※ 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	ストックテイキング先行	山口達（船橋）	実37.1	B▲ A▲勝率4% EV+65% 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6R 10着/10頭+4.6秒 02/27 浦和3R 5着/12頭+1.6秒 02/10 船橋3R 6着/12頭+0.6秒 01/22 船橋3R 8着/13頭+2.0秒 12/10 船橋2R 3着/9頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 24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 3位 / 勝率 4.5% / 期待値 +65% ※ 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	モリインビクタス追込	藤本現（大井）	実11.0	B○ A○勝率11% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/04 船橋2R 2着/11頭+1.1秒 06/17 名古屋2R 2着/11頭 06/02 名古屋3R 6着/11頭 05/20 名古屋10R 6着/11頭+1.0秒 05/07 名古屋3R 2着/11頭+0.0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 3.3着 ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 9.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.5% / 期待値 +26% ※ 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	ステレオカリー逃げ	野畑凌（川崎）	実66.0	B× A△勝率1% 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 08/03 船橋2R 11着/11頭+2.6秒 07/02 船橋1R 4着/11頭+2.0秒 06/04 船橋1R 2着/11頭+0.0秒 05/08 船橋2R 4着/9頭+0.9秒 01/23 船橋2R 4着/7頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 6位 / 勝率 1.5% / 期待値 -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 ◎

ウィングス

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9モリインビクタス

11.0倍

EV -86%

▲A:▲8ストックテイキング

37.1倍

EV -99%

出走馬全10頭

◎A:◎7

ウィングス

御神訓（大井）

1.0倍

-1%

›

○A:○9

モリインビクタス

藤本現（大井）

11.0倍

-86%

›

▲A:▲8

ストックテイキング

山口達（船橋）

37.1倍

-99%

›

△A:△2

スティールアゲート

實川純（船橋）

45.4倍

-99%

›

△A:△6

エスケイドラゴン

山中悠（船橋）

47.7倍

-99%

›

△A:▽4

リュウノキャロット

沖響主（船橋）

60.4倍

-99%

›

×A:△10

ステレオカリー

野畑凌（川崎）

66.0倍

-99%

›

×A:▽3

トゥンカロン

木間龍（船橋）

67.2倍

-99%

›

×A:×5

モンビジュー

小杉亮（船橋）

83.4倍

-99%

›

×A:▽1

グリーンアンシェル

山本大（船橋）

162.4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

2R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グリーンアンシェル	山本大（船橋）	実162.4	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/04 船橋5R 10着/10頭+2.4秒 07/10 川崎2R 5着/9頭 07/02 船橋1R 6着/11頭 06/18 川崎1R 9着/12頭 06/04 船橋2R 10着/12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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 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。
2	スティールアゲート先行	實川純（船橋）	実45.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/04 船橋5R 7着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋2R 6着/12頭+1.6秒 04/13 名古屋1R 6着/12頭+0.8秒 01/27 名古屋3R 3着/12頭+0.4秒 01/14 名古屋6R 3着/11頭+1.0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 6.3着 ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
3	トゥンカロン	木間龍（船橋）	実67.2	▽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8走で勝ち無し）
前5走 08/04 船橋5R 5着/10頭+1.4秒 07/16 浦和2R 6着/11頭 07/03 船橋1R 2着/10頭+2.0秒 06/04 船橋1R 10着/11頭 02/12 船橋2R 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 4.3着 × 当競馬場適性 9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 22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 1.1% (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。
4	リュウノキャロット	沖響主（船橋）	実60.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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）
前5走 08/04 船橋5R 6着/10頭+1.4秒 06/29 船橋2R 6着/10頭+0.0秒 06/16 川崎1R 7着/12頭 06/04 船橋2R 3着/12頭+2.0秒 05/28 浦和1R 9着/11頭+0.0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 6.3着 × 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 22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 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。
5	モンビジュー自在	小杉亮（船橋）	実83.4	×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6走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/04 船橋5R 8着/10頭+1.7秒 05/07 船橋4R 12着/12頭+1.9秒 04/01 船橋2R 9着/12頭+2.7秒 03/10 船橋4R 4着/11頭+1.1秒 02/13 船橋2R 2着/9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
6	エスケイドラゴン差し	山中悠（船橋）	実47.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/04 船橋2R 3着/11頭+2.0秒 07/17 浦和4R 4着/11頭 07/03 船橋1R 5着/10頭 06/04 船橋1R 6着/11頭+0.0秒 01/21 船橋1R 6着/10頭+1.6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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
7	ウィングス	御神訓（大井）	実1.0	🌟◎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100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/06 船橋3R 1着/10頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 74.3% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。
8	ストックテイキング先行	山口達（船橋）	実37.1	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/02 船橋6R 10着/10頭+4.6秒 02/27 浦和3R 5着/12頭+1.6秒 02/10 船橋3R 6着/12頭+0.6秒 01/22 船橋3R 8着/13頭+2.0秒 12/10 船橋2R 3着/9頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	モリインビクタス追込	藤本現（大井）	実11.0	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/04 船橋2R 2着/11頭+1.1秒 06/17 名古屋2R 2着/11頭 06/02 名古屋3R 6着/11頭 05/20 名古屋10R 6着/11頭+1.0秒 05/07 名古屋3R 2着/11頭+0.0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 3.3着 ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
10	ステレオカリー逃げ	野畑凌（川崎）	実66.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/03 船橋2R 11着/11頭+2.6秒 07/02 船橋1R 4着/11頭+2.0秒 06/04 船橋1R 2着/11頭+0.0秒 05/08 船橋2R 4着/9頭+0.9秒 01/23 船橋2R 4着/7頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ウィングス

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9モリインビクタス

11.0倍

EV +26%

▲8ストックテイキング

37.1倍

EV +65%

出走馬全10頭

◎7

ウィングス

御神訓（大井）

1.0倍

-25%

›

○9

モリインビクタス

藤本現（大井）

11.0倍

+26%

›

▲8

ストックテイキング

山口達（船橋）

37.1倍

+65%

›

△6

エスケイドラゴン

山中悠（船橋）

47.7倍

+44%

›

△2

スティールアゲート

實川純（船橋）

45.4倍

-13%

›

△10

ステレオカリー

野畑凌（川崎）

66.0倍

-1%

›

▽4

リュウノキャロット

沖響主（船橋）

60.4倍

-22%

›

▽3

トゥンカロン

木間龍（船橋）

67.2倍

-23%

›

×5

モンビジュー

小杉亮（船橋）

83.4倍

-54%

›

▽1

グリーンアンシェル

山本大（船橋）

162.4倍

-47%

›

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