船橋 5R 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

5R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴァシロペス自在	秋元耕（浦和）	実67.2	B× A×勝率0% EV-67% 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 08/12 浦和6R 11着/12頭+1.4秒 06/24 浦和7R 9着/9頭 05/27 浦和7R 11着/12頭+2.0秒 05/13 川崎7R 11着/12頭+2.9秒 04/22 浦和5R 7着/12頭+1.2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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 11位 / 勝率 0.5% / 期待値 -67% ※ 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	ケイアイワカポノ差し	笹川翼（大井）	実3.9	B○ A○勝率19% EV-24% 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／同距離帯8走で勝率25%／前走3着）
前5走 08/05 船橋7R 3着/9頭+0.4秒 06/29 船橋5R 3着/9頭 06/03 船橋4R 4着/11頭 05/04 船橋4R 3着/11頭+1.2秒 04/03 船橋9R 1着/10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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.4% / 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。
3	ユウユウロザリウム	室陽一（浦和）	実23.6	B× A△勝率4% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/10 浦和5R 6着/11頭+2.1秒 07/16 浦和5R 8着/11頭 06/25 浦和9R 9着/10頭 05/28 浦和6R 10着/12頭 05/06 船橋6R 9着/14頭+1.3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 7.7着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 16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 0.1% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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。
4	デルマルドラ先行	西村栄（船橋）	実3.2	B🌟◎ A🌟◎勝率39% EV+23% 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7走で勝率29%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/05 船橋7R 2着/9頭+0.3秒 06/29 船橋5R 2着/9頭 06/02 船橋3R 2着/12頭 05/07 船橋5R 1着/12頭勝利 04/03 船橋5R 5着/12頭+1.3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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 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) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 65.3% (オッズ暗示: 31.2%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.5% / 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。
5	ジェイルブレイク	庄司大（船橋）	実22.8	B△ A▽勝率3% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8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走で勝率33%と好調）
前5走 08/03 船橋9R 8着/12頭+1.7秒 06/29 船橋6R 5着/9頭 06/23 浦和5R 1着/10頭 06/04 船橋6R 6着/11頭+2.0秒 05/08 船橋7R 3着/12頭+0.2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 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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 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。
6	ジャストキングダム逃げ	山中悠（船橋）	実4.4	B▲ A△勝率11% EV-53% 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38%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率60%）
前5走 08/03 船橋4R 1着/10頭勝利 06/29 船橋6R 4着/9頭 05/04 船橋7R 4着/12頭+0.7秒 03/31 船橋5R 2着/10頭+0.8秒 03/13 船橋4R 1着/9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 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 22.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 期待値 -53% ※ 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	グッドインディード	笠野雄（船橋）	実86.6	B× A▽勝率1% EV-32% 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 08/05 船橋7R 9着/9頭+3.4秒 07/16 浦和5R 7着/11頭+0.0秒 06/26 浦和8R 9着/9頭 06/01 船橋7R 9着/12頭+0.0秒 05/04 船橋6R 11着/12頭+3.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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 10位 / 勝率 0.8% / 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。
8	メイショウサノサ追込	杉山海（大井）	実38.9	B× A▽勝率2% EV-26% 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 07/31 川崎8R 10着/10頭+4.8秒 07/16 浦和12R 12着/12頭+5.0秒 05/05 船橋12R 11着/12頭+4.7秒 04/23 浦和8R 11着/11頭+4.1秒 03/05 川崎5R 10着/10頭+3.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 1.9% / 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。
9	テンタイカンソク逃げ	小杉亮（船橋）	実5.2	B△ A▲勝率13% EV-33% 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29%と適性高／同馬場状態で勝率40%／前走3着）
前5走 06/28 船橋10R 3着/8頭+0.0秒 03/30 船橋6R 4着/11頭+0.8秒 03/12 船橋5R 3着/12頭+0.9秒 07/28 船橋5R 1着/10頭勝利 06/30 船橋2R 2着/9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 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.6% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.8% / 期待値 -34% ※ 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	アドバンテスロード逃げ	菅原吏（船橋）	実86.6	B× A×勝率0% EV-66% 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7R 6着/6頭+3.4秒 06/28 船橋10R 7着/8頭 06/01 船橋7R 11着/12頭 02/09 船橋7R 12着/12頭+2.8秒 01/19 船橋8R 10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 8.0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 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.4% / 期待値 -66% ※ 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	レディジャン先行	篠谷葵（船橋）	実10.3	B△ A△勝率7% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/05 船橋7R 5着/9頭+1.7秒 07/13 浦和7R 3着/12頭 06/03 船橋5R 3着/11頭 05/06 船橋4R 12着/12頭+2.6秒 11/04 船橋7R 9着/13頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 24% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 -31% ※ 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	セレニティ先行	山本大（船橋）	実33.4	B× A▽勝率2% 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7R 4着/6頭+1.4秒 06/29 船橋5R 8着/9頭+2.0秒 06/03 船橋5R 9着/11頭+1.0秒 01/08 浦和8R 5着/12頭+0.8秒 12/08 船橋12R 7着/14頭+3.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -46% ※ 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 ◎

デルマルドラ

騎手西村栄（船橋）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+109%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ケイアイワカポノ

3.9倍

EV -13%

▲A:△6ジャストキングダム

4.4倍

EV -49%

出走馬全12頭

◎A:◎4

デルマルドラ

西村栄（船橋）

3.2倍

+109%

›

○A:○2

ケイアイワカポノ

笹川翼（大井）

3.9倍

-13%

›

▲A:△6

ジャストキングダム

山中悠（船橋）

4.4倍

-49%

›

△A:▲9

テンタイカンソク

小杉亮（船橋）

5.2倍

-96%

›

△A:△11

レディジャン

篠谷葵（船橋）

10.3倍

-97%

›

△A:▽5

ジェイルブレイク

庄司大（船橋）

22.8倍

-97%

›

×A:△3

ユウユウロザリウム

室陽一（浦和）

23.6倍

-98%

›

×A:▽12

セレニティ

山本大（船橋）

33.4倍

-99%

›

×A:▽8

メイショウサノサ

杉山海（大井）

38.9倍

-99%

›

×A:×1

ヴァシロペス

秋元耕（浦和）

67.2倍

-99%

›

×A:▽7

グッドインディード

笠野雄（船橋）

86.6倍

-99%

›

×A:×10

アドバンテスロード

菅原吏（船橋）

86.6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。

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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

5R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴァシロペス自在	秋元耕（浦和）	実67.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/12 浦和6R 11着/12頭+1.4秒 06/24 浦和7R 9着/9頭 05/27 浦和7R 11着/12頭+2.0秒 05/13 川崎7R 11着/12頭+2.9秒 04/22 浦和5R 7着/12頭+1.2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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
2	ケイアイワカポノ差し	笹川翼（大井）	実3.9	○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／同距離帯8走で勝率25%／前走3着）
前5走 08/05 船橋7R 3着/9頭+0.4秒 06/29 船橋5R 3着/9頭 06/03 船橋4R 4着/11頭 05/04 船橋4R 3着/11頭+1.2秒 04/03 船橋9R 1着/10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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8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 21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 19.4% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
3	ユウユウロザリウム	室陽一（浦和）	実23.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/10 浦和5R 6着/11頭+2.1秒 07/16 浦和5R 8着/11頭 06/25 浦和9R 9着/10頭 05/28 浦和6R 10着/12頭 05/06 船橋6R 9着/14頭+1.3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 7.7着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 16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 3.9% (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。
4	デルマルドラ先行	西村栄（船橋）	実3.2	🌟◎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7走で勝率29%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/05 船橋7R 2着/9頭+0.3秒 06/29 船橋5R 2着/9頭 06/02 船橋3R 2着/12頭 05/07 船橋5R 1着/12頭勝利 04/03 船橋5R 5着/12頭+1.3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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 38.5% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ジェイルブレイク	庄司大（船橋）	実22.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8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走で勝率33%と好調）
前5走 08/03 船橋9R 8着/12頭+1.7秒 06/29 船橋6R 5着/9頭 06/23 浦和5R 1着/10頭 06/04 船橋6R 6着/11頭+2.0秒 05/08 船橋7R 3着/12頭+0.2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 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 23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 2.9% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	ジャストキングダム逃げ	山中悠（船橋）	実4.4	△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38%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率60%）
前5走 08/03 船橋4R 1着/10頭勝利 06/29 船橋6R 4着/9頭 05/04 船橋7R 4着/12頭+0.7秒 03/31 船橋5R 2着/10頭+0.8秒 03/13 船橋4R 1着/9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 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	グッドインディード	笠野雄（船橋）	実86.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/05 船橋7R 9着/9頭+3.4秒 07/16 浦和5R 7着/11頭+0.0秒 06/26 浦和8R 9着/9頭 06/01 船橋7R 9着/12頭+0.0秒 05/04 船橋6R 11着/12頭+3.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -32% (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。
8	メイショウサノサ追込	杉山海（大井）	実38.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/31 川崎8R 10着/10頭+4.8秒 07/16 浦和12R 12着/12頭+5.0秒 05/05 船橋12R 11着/12頭+4.7秒 04/23 浦和8R 11着/11頭+4.1秒 03/05 川崎5R 10着/10頭+3.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
9	テンタイカンソク逃げ	小杉亮（船橋）	実5.2	▲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29%と適性高／同馬場状態で勝率40%／前走3着）
前5走 06/28 船橋10R 3着/8頭+0.0秒 03/30 船橋6R 4着/11頭+0.8秒 03/12 船橋5R 3着/12頭+0.9秒 07/28 船橋5R 1着/10頭勝利 06/30 船橋2R 2着/9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 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
10	アドバンテスロード逃げ	菅原吏（船橋）	実86.6	×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7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7R 6着/6頭+3.4秒 06/28 船橋10R 7着/8頭 06/01 船橋7R 11着/12頭 02/09 船橋7R 12着/12頭+2.8秒 01/19 船橋8R 10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 8.0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 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
11	レディジャン先行	篠谷葵（船橋）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/05 船橋7R 5着/9頭+1.7秒 07/13 浦和7R 3着/12頭 06/03 船橋5R 3着/11頭 05/06 船橋4R 12着/12頭+2.6秒 11/04 船橋7R 9着/13頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 24% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
12	セレニティ先行	山本大（船橋）	実33.4	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/06 船橋7R 4着/6頭+1.4秒 06/29 船橋5R 8着/9頭+2.0秒 06/03 船橋5R 9着/11頭+1.0秒 01/08 浦和8R 5着/12頭+0.8秒 12/08 船橋12R 7着/14頭+3.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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

デルマルドラ

騎手西村栄（船橋）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ケイアイワカポノ

3.9倍

EV -24%

▲9テンタイカンソク

5.2倍

EV -33%

出走馬全12頭

◎4

デルマルドラ

西村栄（船橋）

3.2倍

+23%

›

○2

ケイアイワカポノ

笹川翼（大井）

3.9倍

-24%

›

▲9

テンタイカンソク

小杉亮（船橋）

5.2倍

-33%

›

△6

ジャストキングダム

山中悠（船橋）

4.4倍

-53%

›

△11

レディジャン

篠谷葵（船橋）

10.3倍

-31%

›

△3

ユウユウロザリウム

室陽一（浦和）

23.6倍

-6%

›

▽5

ジェイルブレイク

庄司大（船橋）

22.8倍

-34%

›

▽8

メイショウサノサ

杉山海（大井）

38.9倍

-26%

›

▽12

セレニティ

山本大（船橋）

33.4倍

-46%

›

▽7

グッドインディード

笠野雄（船橋）

86.6倍

-32%

›

×1

ヴァシロペス

秋元耕（浦和）

67.2倍

-67%

›

×10

アドバンテスロード

菅原吏（船橋）

86.6倍

-66%

›

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