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1200m ダート1200m　発走 18:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールデンブザー差し	達城龍（大井）	実11.1	B× A△勝率7% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 大井7R 4着/8頭+1.0秒 05/21 大井11R 5着/13頭+0.0秒 01/15 大井12R 6着/8頭+3.5秒 12/30 大井11R 10着/16頭+1.0秒 12/01 大井9R 4着/9頭+0.8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 5.0着 ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 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。
2	モイラ自在	山中悠（船橋）	実5.1	B○ A○勝率16% EV-16% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 船橋9R 1着/9頭勝利 07/03 船橋10R 3着/3頭 02/11 船橋8R 9着/13頭+1.3秒 01/01 川崎8R 1着/14頭勝利 12/08 船橋9R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.3% / 期待値 -17% ※ 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	スイフトランナー自在	山本大（船橋）	実25.2	B× A▽勝率4% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率29%と適性高）
前5走 08/05 船橋8R 4着/9頭+0.7秒 12/24 浦和11R 7着/12頭+1.5秒 12/12 船橋9R 5着/8頭+0.4秒 06/06 船橋9R 5着/10頭+0.8秒 05/09 船橋11R 9着/14頭+0.4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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 期待値 +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。
4	エイシンスコッティ先行	菅原吏（船橋）	実32.0	B△ A▽勝率3% EV-14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率29%と適性高／同距離帯12走で勝率25%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/05 船橋9R 3着/9頭+0.5秒 07/17 浦和11R 3着/11頭+1.0秒 07/02 船橋10R 3着/12頭+0.0秒 06/03 船橋9R 5着/10頭 05/06 船橋10R 7着/12頭+1.2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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 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。
5	キングスバリー逃げ	矢野貴（大井）	実2.2	B🌟◎ A🌟◎勝率31% EV-30% 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14走で勝率43%と適性高／同距離帯13走で勝率46%／同馬場状態で勝率55%）
前5走 08/05 船橋8R 2着/9頭+0.1秒 07/04 船橋10R 6着/10頭 02/13 船橋10R 1着/12頭勝利 01/22 船橋9R 1着/8頭勝利 12/08 船橋10R 4着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 46% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 55% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 70.8% (オッズ暗示: 45.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.5% / 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。
6	スパイオンハート	藤本現（大井）	実41.4	B× A▽勝率2% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 船橋8R 5着/9頭+1.3秒 07/04 船橋10R 5着/10頭 06/03 船橋9R 3着/10頭+0.0秒 05/20 大井12R 9着/14頭+0.0秒 05/06 船橋10R 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 4.3着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 22走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 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。
7	エルロイ差し	木間龍（船橋）	実91.8	B× A▽勝率1% EV-26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 08/05 船橋8R 8着/9頭+3.6秒 07/27 川崎11R 3着/7頭+0.9秒 07/10 川崎11R 6着/10頭 07/04 船橋10R 9着/10頭+5.0秒 04/03 船橋9R 4着/9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戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 33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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -27% ※ 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	ケイズブラン先行	篠谷葵（船橋）	実8.9	B△ A△勝率9% EV-22% 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16走で勝率31%と適性高／同距離帯15走で勝率33%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 08/05 船橋9R 2着/9頭+0.3秒 07/03 船橋10R 1着/3頭 06/03 船橋9R 4着/10頭 05/06 船橋8R 2着/11頭+0.3秒 03/09 船橋10R 1着/12頭勝利
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 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.8% / 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。
9	ワラ先行	笠野雄（船橋）	実76.6	B× A▽勝率1% EV+11% 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8R 6着/9頭+2.0秒 07/04 船橋10R 10着/10頭 04/01 船橋10R 3着/10頭+0.3秒 03/12 船橋8R 8着/10頭+1.7秒 02/13 船橋12R 11着/12頭+1.8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 6.3着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ○ 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 1.5% / 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。
10	ヨルノテイオー	和田譲（大井）	実3.4	B△ A▲勝率14% EV-51% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 08/05 船橋8R 3着/9頭+0.4秒 07/04 船橋10R 2着/10頭 06/05 船橋10R 3着/9頭+1.0秒 05/28 浦和11R 7着/13頭 02/13 船橋12R 7着/12頭+0.8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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 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 21日の間隔 (理想的) × 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 1.6% (オッズ暗示: 29.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.3% / 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。
11	マイレレイ逃げ	笹川翼（大井）	推定—	B▲ A△勝率11% EV-81% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場21走で勝率38%と適性高／同距離帯20走で勝率35%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 03/12 船橋10R 1着/11頭勝利 02/13 船橋10R 2着/12頭+0.2秒 01/20 船橋8R 1着/10頭勝利 07/05 船橋10R 3着/10頭+0.3秒 06/03 船橋9R 3着/11頭+0.6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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 35% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 167日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.4% / 期待値 -81% ※ 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 ◎

キングスバリー

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2モイラ

5.1倍

EV +13%

▲A:△11マイレレイ

—

EV —

出走馬全11頭

◎A:◎5

キングスバリー

矢野貴（大井）

2.2倍

+55%

›

○A:○2

モイラ

山中悠（船橋）

5.1倍

+13%

›

▲A:△11

マイレレイ

笹川翼（大井）

—

›

△A:▲10

ヨルノテイオー

和田譲（大井）

3.4倍

-94%

›

△A:△8

ケイズブラン

篠谷葵（船橋）

8.9倍

-86%

›

△A:▽4

エイシンスコッティ

菅原吏（船橋）

32.0倍

-85%

›

×A:△1

ゴールデンブザー

達城龍（大井）

11.1倍

-95%

›

×A:▽3

スイフトランナー

山本大（船橋）

25.2倍

-96%

›

×A:▽6

スパイオンハート

藤本現（大井）

41.4倍

-96%

›

×A:▽7

エルロイ

木間龍（船橋）

91.8倍

-91%

›

×A:▽9

ワラ

笠野雄（船橋）

76.6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。

▶ 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1200m ダート1200m　発走 18:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールデンブザー差し	達城龍（大井）	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 大井7R 4着/8頭+1.0秒 05/21 大井11R 5着/13頭+0.0秒 01/15 大井12R 6着/8頭+3.5秒 12/30 大井11R 10着/16頭+1.0秒 12/01 大井9R 4着/9頭+0.8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 5.0着 ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
2	モイラ自在	山中悠（船橋）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 船橋9R 1着/9頭勝利 07/03 船橋10R 3着/3頭 02/11 船橋8R 9着/13頭+1.3秒 01/01 川崎8R 1着/14頭勝利 12/08 船橋9R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	スイフトランナー自在	山本大（船橋）	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率29%と適性高）
前5走 08/05 船橋8R 4着/9頭+0.7秒 12/24 浦和11R 7着/12頭+1.5秒 12/12 船橋9R 5着/8頭+0.4秒 06/06 船橋9R 5着/10頭+0.8秒 05/09 船橋11R 9着/14頭+0.4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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
4	エイシンスコッティ先行	菅原吏（船橋）	実32.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率29%と適性高／同距離帯12走で勝率25%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/05 船橋9R 3着/9頭+0.5秒 07/17 浦和11R 3着/11頭+1.0秒 07/02 船橋10R 3着/12頭+0.0秒 06/03 船橋9R 5着/10頭 05/06 船橋10R 7着/12頭+1.2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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	キングスバリー逃げ	矢野貴（大井）	実2.2	🌟◎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14走で勝率43%と適性高／同距離帯13走で勝率46%／同馬場状態で勝率55%）
前5走 08/05 船橋8R 2着/9頭+0.1秒 07/04 船橋10R 6着/10頭 02/13 船橋10R 1着/12頭勝利 01/22 船橋9R 1着/8頭勝利 12/08 船橋10R 4着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 46% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 55% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.5% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
6	スパイオンハート	藤本現（大井）	実41.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 船橋8R 5着/9頭+1.3秒 07/04 船橋10R 5着/10頭 06/03 船橋9R 3着/10頭+0.0秒 05/20 大井12R 9着/14頭+0.0秒 05/06 船橋10R 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 4.3着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 22走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
7	エルロイ差し	木間龍（船橋）	実91.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 08/05 船橋8R 8着/9頭+3.6秒 07/27 川崎11R 3着/7頭+0.9秒 07/10 川崎11R 6着/10頭 07/04 船橋10R 9着/10頭+5.0秒 04/03 船橋9R 4着/9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戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 33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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
8	ケイズブラン先行	篠谷葵（船橋）	実8.9	△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16走で勝率31%と適性高／同距離帯15走で勝率33%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 08/05 船橋9R 2着/9頭+0.3秒 07/03 船橋10R 1着/3頭 06/03 船橋9R 4着/10頭 05/06 船橋8R 2着/11頭+0.3秒 03/09 船橋10R 1着/12頭勝利
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 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
9	ワラ先行	笠野雄（船橋）	実76.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 船橋8R 6着/9頭+2.0秒 07/04 船橋10R 10着/10頭 04/01 船橋10R 3着/10頭+0.3秒 03/12 船橋8R 8着/10頭+1.7秒 02/13 船橋12R 11着/12頭+1.8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 6.3着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ○ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
10	ヨルノテイオー	和田譲（大井）	実3.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 08/05 船橋8R 3着/9頭+0.4秒 07/04 船橋10R 2着/10頭 06/05 船橋10R 3着/9頭+1.0秒 05/28 浦和11R 7着/13頭 02/13 船橋12R 7着/12頭+0.8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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 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 21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 14.3% (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。
11	マイレレイ逃げ	笹川翼（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場21走で勝率38%と適性高／同距離帯20走で勝率35%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 03/12 船橋10R 1着/11頭勝利 02/13 船橋10R 2着/12頭+0.2秒 01/20 船橋8R 1着/10頭勝利 07/05 船橋10R 3着/10頭+0.3秒 06/03 船橋9R 3着/11頭+0.6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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 35% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 167日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

キングスバリー

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2モイラ

5.1倍

EV -16%

▲10ヨルノテイオー

3.4倍

EV -51%

出走馬全11頭

◎5

キングスバリー

矢野貴（大井）

2.2倍

-30%

›

○2

モイラ

山中悠（船橋）

5.1倍

-16%

›

▲10

ヨルノテイオー

和田譲（大井）

3.4倍

-51%

›

△11

マイレレイ

笹川翼（大井）

—

›

△8

ケイズブラン

篠谷葵（船橋）

8.9倍

-22%

›

△1

ゴールデンブザー

達城龍（大井）

11.1倍

-24%

›

▽3

スイフトランナー

山本大（船橋）

25.2倍

+3%

›

▽4

エイシンスコッティ

菅原吏（船橋）

32.0倍

-14%

›

▽6

スパイオンハート

藤本現（大井）

41.4倍

-18%

›

▽9

ワラ

笠野雄（船橋）

76.6倍

+11%

›

▽7

エルロイ

木間龍（船橋）

91.8倍

-26%

›

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