船橋 11R 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

11R 船橋競馬場フリオーソレジェンドカップ４上オープンダ1800m ダート1800m　発走 20:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドゥラエレーデ	吉原寛（金沢）	実3.5	B× A○勝率17% EV-39% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 05/20 大井11R 13着/16頭 04/08 川崎11R 2着/11頭+0.4秒 12/29 大井9R 3着/9頭+0.2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 6.0着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 98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 0.4% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.4% / 期待値 -39% ※ 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	グーデンドラーク	御神訓（大井）	実4.2	B🌟◎ A▲勝率15% EV-37% 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 07/02 船橋11R 1着/13頭 05/19 大井11R 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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +295% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 94.2% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.9% / 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。
3	グランデマーレ追込	木間龍（船橋）	実384.1	B× A▽勝率0% EV0% 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 06/03 船橋11R 14着/14頭 05/05 船橋11R 13着/13頭+8.0秒 03/31 船橋11R 14着/14頭+4.7秒 03/11 船橋11R 11着/12頭+7.0秒 02/17 大井11R 12着/15頭+2.2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 13.7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 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 0.3% / 期待値 -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	フォーチュンテラー追込	野畑凌（川崎）	実28.5	B△ A▽勝率3% EV-19% 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20%）
前5走 08/04 船橋9R 3着/6頭+0.2秒 07/09 川崎11R 4着/14頭 05/08 船橋11R 5着/14頭+0.9秒 04/09 川崎11R 10着/14頭+2.6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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 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。
5	リベイクフルシティ先行	和田譲（大井）	実6.4	B▲ A△勝率8% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯11走で勝率45%／直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/20 大井11R 5着/16頭 04/16 大井11R 1着/16頭勝利 01/28 大井11R 2着/15頭+0.0秒 01/13 大井11R 1着/10頭勝利 05/21 大井11R 5着/15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) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% △ ローテーション 98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 0.6% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 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。
6	ガバナビリティー自在	矢野貴（大井）	実55.0	B× A▽勝率2% EV+13% 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30%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/04 船橋9R 4着/6頭+0.9秒 07/09 川崎11R 13着/14頭 05/05 船橋11R 9着/13頭+2.7秒 04/02 船橋12R 1着/11頭勝利 03/10 船橋11R 6着/9頭+1.7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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.1% / 期待値 +14% ※ 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	ジョーエスポワール差し	西啓太（大井）	実93.4	B× A▽勝率1% EV+34% 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29%と適性高／同馬場状態で勝率37%／前走3着）
前5走 08/11 浦和10R 3着/8頭+0.3秒 05/08 船橋11R 6着/14頭+1.1秒 03/31 船橋11R 10着/14頭+2.4秒 02/04 川崎11R 7着/12頭+1.8秒 01/23 船橋11R 1着/11頭勝利
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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 19走で勝率 37% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15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 1.4% / 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。
8	シシュフォス自在	ゴンサ（船橋）	実25.2	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（同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/04 船橋9R 2着/6頭+0.1秒 07/09 川崎11R 12着/14頭 06/03 船橋11R 4着/14頭+0.0秒 12/16 川崎11R 2着/10頭+1.8秒 10/22 大井11R 15着/16頭+2.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 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 22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 2.1% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 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。
9	ダテノショウグン自在	本田重（船橋）	実28.2	B× A△勝率6% EV+82% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯6走で勝率50%／同馬場状態で勝率57%／84日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋11R 6着/14頭 05/20 大井11R 9着/16頭 04/16 大井11R 7着/16頭+1.7秒 12/03 大井11R 9着/12頭+2.5秒 04/17 大井11R 5着/9頭+1.6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 7.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 6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% × 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 0.4% (オッズ暗示: 3.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 +82% ※ 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	ウィリアムバローズ逃げ	笹川翼（大井）	実2.9	B× A🌟◎勝率33% EV-5% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 03/31 船橋11R 2着/14頭+0.3秒 05/05 船橋11R 2着/9頭+0.1秒 09/25 船橋11R 1着/13頭勝利 05/01 船橋11R 6着/13頭+2.1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 4走で勝率 25% (得意) ○ 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 148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 0.4% (オッズ暗示: 34.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.7% / 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。
11	フジユージーン先行	杉山海（大井）	実40.7	B× A▽勝率2% EV-6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/22 大井11R 6着/15頭+1.6秒 07/02 大井11R 6着/10頭 06/03 船橋11R 3着/14頭 04/28 大井11R 5着/16頭+1.9秒 03/10 大井11R 11着/16頭+2.4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 5.0着 ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 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。
12	ヒーローコール逃げ	山中悠（船橋）	実14.2	B△ A△勝率6% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯12走で勝率25%／同馬場状態で勝率37%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/04 船橋9R 1着/6頭勝利 07/22 大井11R 13着/15頭+3.5秒 04/23 浦和11R 3着/12頭+0.4秒 04/16 大井11R 4着/16頭+1.3秒 02/17 大井11R 2着/15頭+0.1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 12走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 19走で勝率 37% ○ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 -20% ※ 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	プラセボ先行	小杉亮（船橋）	実188.2	B△ A▽勝率1% EV+142% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/04 船橋9R 5着/6頭+1.1秒 06/03 船橋11R 7着/14頭+2.0秒 05/07 船橋10R 1着/11頭勝利 04/02 船橋12R 7着/11頭+1.3秒 03/10 船橋11R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 +143% ※ 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 ▲

グーデンドラーク

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

4.2倍

AI期待値

+295%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽8シシュフォス

25.2倍

EV -46%

▲A:△5リベイクフルシティ

6.4倍

EV -96%

出走馬全13頭

◎A:▲2

グーデンドラーク

御神訓（大井）

4.2倍

+295%

›

○A:▽8

シシュフォス

ゴンサ（船橋）

25.2倍

-46%

›

▲A:△5

リベイクフルシティ

和田譲（大井）

6.4倍

-96%

›

△A:▽13

プラセボ

小杉亮（船橋）

188.2倍

+14%

›

△A:△12

ヒーローコール

山中悠（船橋）

14.2倍

-94%

›

△A:▽4

フォーチュンテラー

野畑凌（川崎）

28.5倍

-88%

›

×A:▽6

ガバナビリティー

矢野貴（大井）

55.0倍

-77%

›

×A:◎10

ウィリアムバローズ

笹川翼（大井）

2.9倍

-98%

›

×A:○1

ドゥラエレーデ

吉原寛（金沢）

3.5倍

-98%

›

×A:△9

ダテノショウグン

本田重（船橋）

28.2倍

-89%

›

×A:▽11

フジユージーン

杉山海（大井）

40.7倍

-94%

›

×A:▽7

ジョーエスポワール

西啓太（大井）

93.4倍

-92%

›

×A:▽3

グランデマーレ

木間龍（船橋）

384.1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

11R 船橋競馬場フリオーソレジェンドカップ４上オープンダ1800m ダート1800m　発走 20:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドゥラエレーデ	吉原寛（金沢）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 05/20 大井11R 13着/16頭 04/08 川崎11R 2着/11頭+0.4秒 12/29 大井9R 3着/9頭+0.2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 6.0着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	グーデンドラーク	御神訓（大井）	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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 07/02 船橋11R 1着/13頭 05/19 大井11R 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) × 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 14.9% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
3	グランデマーレ追込	木間龍（船橋）	実384.1	▽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4走で勝ち無し／直近3走平均13.7着と低調）
前5走 06/03 船橋11R 14着/14頭 05/05 船橋11R 13着/13頭+8.0秒 03/31 船橋11R 14着/14頭+4.7秒 03/11 船橋11R 11着/12頭+7.0秒 02/17 大井11R 12着/15頭+2.2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 13.7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 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
4	フォーチュンテラー追込	野畑凌（川崎）	実28.5	▽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20%）
前5走 08/04 船橋9R 3着/6頭+0.2秒 07/09 川崎11R 4着/14頭 05/08 船橋11R 5着/14頭+0.9秒 04/09 川崎11R 10着/14頭+2.6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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	リベイクフルシティ先行	和田譲（大井）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯11走で勝率45%／直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/20 大井11R 5着/16頭 04/16 大井11R 1着/16頭勝利 01/28 大井11R 2着/15頭+0.0秒 01/13 大井11R 1着/10頭勝利 05/21 大井11R 5着/15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) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% △ ローテーション 98日休養明け × 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 8.5% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
6	ガバナビリティー自在	矢野貴（大井）	実55.0	▽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30%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/04 船橋9R 4着/6頭+0.9秒 07/09 川崎11R 13着/14頭 05/05 船橋11R 9着/13頭+2.7秒 04/02 船橋12R 1着/11頭勝利 03/10 船橋11R 6着/9頭+1.7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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
7	ジョーエスポワール差し	西啓太（大井）	実93.4	▽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29%と適性高／同馬場状態で勝率37%／前走3着）
前5走 08/11 浦和10R 3着/8頭+0.3秒 05/08 船橋11R 6着/14頭+1.1秒 03/31 船橋11R 10着/14頭+2.4秒 02/04 川崎11R 7着/12頭+1.8秒 01/23 船橋11R 1着/11頭勝利
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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 19走で勝率 37% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (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	シシュフォス自在	ゴンサ（船橋）	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/04 船橋9R 2着/6頭+0.1秒 07/09 川崎11R 12着/14頭 06/03 船橋11R 4着/14頭+0.0秒 12/16 川崎11R 2着/10頭+1.8秒 10/22 大井11R 15着/16頭+2.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (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。
9	ダテノショウグン自在	本田重（船橋）	実28.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯6走で勝率50%／同馬場状態で勝率57%／84日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋11R 6着/14頭 05/20 大井11R 9着/16頭 04/16 大井11R 7着/16頭+1.7秒 12/03 大井11R 9着/12頭+2.5秒 04/17 大井11R 5着/9頭+1.6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 7.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 6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% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
10	ウィリアムバローズ逃げ	笹川翼（大井）	実2.9	🌟◎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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 03/31 船橋11R 2着/14頭+0.3秒 05/05 船橋11R 2着/9頭+0.1秒 09/25 船橋11R 1着/13頭勝利 05/01 船橋11R 6着/13頭+2.1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 4走で勝率 25% (得意) ○ 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 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.7% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
11	フジユージーン先行	杉山海（大井）	実40.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/22 大井11R 6着/15頭+1.6秒 07/02 大井11R 6着/10頭 06/03 船橋11R 3着/14頭 04/28 大井11R 5着/16頭+1.9秒 03/10 大井11R 11着/16頭+2.4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 5.0着 ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
12	ヒーローコール逃げ	山中悠（船橋）	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯12走で勝率25%／同馬場状態で勝率37%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/04 船橋9R 1着/6頭勝利 07/22 大井11R 13着/15頭+3.5秒 04/23 浦和11R 3着/12頭+0.4秒 04/16 大井11R 4着/16頭+1.3秒 02/17 大井11R 2着/15頭+0.1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 12走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 19走で勝率 37% ○ 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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
13	プラセボ先行	小杉亮（船橋）	実188.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/04 船橋9R 5着/6頭+1.1秒 06/03 船橋11R 7着/14頭+2.0秒 05/07 船橋10R 1着/11頭勝利 04/02 船橋12R 7着/11頭+1.3秒 03/10 船橋11R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +142% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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

ウィリアムバローズ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ドゥラエレーデ

3.5倍

EV -39%

▲2グーデンドラーク

4.2倍

EV -37%

出走馬全13頭

◎10

ウィリアムバローズ

笹川翼（大井）

2.9倍

-5%

›

○1

ドゥラエレーデ

吉原寛（金沢）

3.5倍

-39%

›

▲2

グーデンドラーク

御神訓（大井）

4.2倍

-37%

›

△5

リベイクフルシティ

和田譲（大井）

6.4倍

-45%

›

△9

ダテノショウグン

本田重（船橋）

28.2倍

+82%

›

△12

ヒーローコール

山中悠（船橋）

14.2倍

-19%

›

▽8

シシュフォス

ゴンサ（船橋）

25.2倍

+6%

›

▽4

フォーチュンテラー

野畑凌（川崎）

28.5倍

-19%

›

▽11

フジユージーン

杉山海（大井）

40.7倍

-6%

›

▽6

ガバナビリティー

矢野貴（大井）

55.0倍

+13%

›

▽7

ジョーエスポワール

西啓太（大井）

93.4倍

+34%

›

▽13

プラセボ

小杉亮（船橋）

188.2倍

+142%

›

▽3

グランデマーレ

木間龍（船橋）

384.1倍

›

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