船橋 1R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

1R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マハラージャ逃げ	山中悠（船橋）	実20.0	B× A▽勝率3% EV-33% 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1R 2着/6頭+0.8秒 05/07 船橋1R 11着/12頭+4.3秒 04/03 船橋2R 10着/11頭+4.1秒 03/11 船橋1R 4着/11頭+2.1秒 02/13 船橋1R 4着/8頭+1.1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 7.7着 (不振) × 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 ○ 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 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 3.3% / 期待値 -33% ※ 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	タガノナッシュビル先行	笠野雄（船橋）	実10.0	B△ A△勝率10% EV+1% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/02 船橋6R 6着/10頭+1.9秒 05/05 名古屋11R 9着/11頭+7.9秒 04/10 名古屋9R 1着/11頭勝利 03/26 名古屋8R 2着/12頭+0.6秒 03/13 名古屋1R 2着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ ローテーション 25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 0.2% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 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。
3	ホワイトナイル	矢野貴（大井）	実4.0	B△ A×勝率9% EV-65% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/04 船橋2R 4着/11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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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 0.6% (オッズ暗示: 25.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.5% / 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。
4	フォロミーアロング	野畑凌（川崎）	実3.3	B▲ A×勝率8% EV-72% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/04 船橋1R 3着/6頭+1.0秒 06/05 船橋1R 3着/11頭+7.0秒 05/08 船橋1R 5着/7頭+2.4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 3.7着 × 当競馬場適性 3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 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 0.8% (オッズ暗示: 30.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.2% / 期待値 -73% ※ 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	グランドタルマエ	岡村健（船橋）	推定—	B○ A▲勝率12% EV-82% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/29 名古屋6R 3着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋11R 7着/12頭 07/01 名古屋1R 1着/12頭 06/16 名古屋2R 2着/10頭 06/03 名古屋2R 7着/12頭
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) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 34.9% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 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。
6	シェナスーパー追込	ゴンサ（船橋）	実6.6	B× A△勝率10% EV-33% 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 03/10 船橋3R 10着/11頭+1.9秒 02/11 船橋1R 4着/12頭+1.5秒 01/22 船橋1R 4着/12頭+1.9秒 12/11 船橋1R 3着/11頭+0.7秒 11/06 船橋3R 6着/6頭+3.4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 6.0着 × 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 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 170日休養明け × 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 10.0% / 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。
7	エムワンワークス追込	山口達（船橋）	実6.6	B× A△勝率9% EV-40% 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 5着/11頭+2.0秒 07/16 浦和2R 7着/11頭 02/13 船橋1R 2着/8頭+0.0秒 01/23 船橋2R 6着/7頭+2.3秒 12/11 船橋1R 10着/11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 4.7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 4% (やや苦戦) ○ 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 9.0% / 期待値 -40% ※ 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	タイセイスタナー推奨	篠谷葵（船橋）	実5.0	B🌟◎ A○勝率16% EV-20% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率64% × オッズ5.0倍で期待値+217%の有力候補（騎手の手腕も後押し）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +217% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 63.6% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.9% / 期待値 -21% ※ 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	ピタカゲ差し推奨	本橋孝（船橋）	実20.0	B× A◎勝率17% EV+239% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/04 船橋2R 6着/11頭+2.2秒 07/02 船橋1R 10着/11頭+0.0秒 06/04 船橋2R 8着/12頭+0.0秒 05/07 船橋2R 7着/12頭+3.2秒 02/11 船橋2R 10着/10頭+3.0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 8.0着 (不振) × 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 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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 1位 / 勝率 17.0% / 期待値 +239% ※ 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	アンジェロピッコロ逃げ	山本大（船橋）	推定—	B△ A×勝率6% EV-90% 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 7着/11頭+3.2秒 07/17 浦和4R 10着/11頭 06/04 船橋1R 7着/11頭+1.0秒 05/08 船橋2R 3着/9頭+0.7秒 04/03 船橋1R 6着/9頭+1.2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 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% ○ 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 9位 / 勝率 5.7% / 期待値 -91% ※ 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

B推奨Aモデル ○

タイセイスタナー

騎手篠谷葵（船橋）

単勝オッズ

5.0倍

AI期待値

+217%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲5グランドタルマエ

—

EV —

▲A:×4フォロミーアロング

3.3倍

EV -97%

出走馬全10頭

◎A:○8

タイセイスタナー

篠谷葵（船橋）

5.0倍

+217%

›

○A:▲5

グランドタルマエ

岡村健（船橋）

—

›

▲A:×4

フォロミーアロング

野畑凌（川崎）

3.3倍

-97%

›

△A:×3

ホワイトナイル

矢野貴（大井）

4.0倍

-97%

›

△A:△2

タガノナッシュビル

笠野雄（船橋）

10.0倍

-98%

›

△A:×10

アンジェロピッコロ

山本大（船橋）

—

›

×A:△6

シェナスーパー

ゴンサ（船橋）

6.6倍

-99%

›

×A:△7

エムワンワークス

山口達（船橋）

6.6倍

-99%

›

×A:▽1

マハラージャ

山中悠（船橋）

20.0倍

-99%

›

×A:◎9

ピタカゲ

本橋孝（船橋）

20.0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

A. 市場込みモデル

単勝 9 ピタカゲ ¥300 実20.0倍期待値 +239%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 タイセイスタナー ¥1,300 実5.0倍期待値 +218%

※ オッズは予測時点の値です。

1R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マハラージャ逃げ	山中悠（船橋）	実20.0	▽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8走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/04 船橋1R 2着/6頭+0.8秒 05/07 船橋1R 11着/12頭+4.3秒 04/03 船橋2R 10着/11頭+4.1秒 03/11 船橋1R 4着/11頭+2.1秒 02/13 船橋1R 4着/8頭+1.1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 7.7着 (不振) × 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 ○ 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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	タガノナッシュビル先行	笠野雄（船橋）	実10.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/02 船橋6R 6着/10頭+1.9秒 05/05 名古屋11R 9着/11頭+7.9秒 04/10 名古屋9R 1着/11頭勝利 03/26 名古屋8R 2着/12頭+0.6秒 03/13 名古屋1R 2着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
3	ホワイトナイル	矢野貴（大井）	実4.0	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/04 船橋2R 4着/11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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	フォロミーアロング	野畑凌（川崎）	実3.3	×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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/04 船橋1R 3着/6頭+1.0秒 06/05 船橋1R 3着/11頭+7.0秒 05/08 船橋1R 5着/7頭+2.4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 3.7着 × 当競馬場適性 3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 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
5	グランドタルマエ	岡村健（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/29 名古屋6R 3着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋11R 7着/12頭 07/01 名古屋1R 1着/12頭 06/16 名古屋2R 2着/10頭 06/03 名古屋2R 7着/12頭
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) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% ※ 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。
6	シェナスーパー追込	ゴンサ（船橋）	実6.6	△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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／170日ぶりの実戦）
前5走 03/10 船橋3R 10着/11頭+1.9秒 02/11 船橋1R 4着/12頭+1.5秒 01/22 船橋1R 4着/12頭+1.9秒 12/11 船橋1R 3着/11頭+0.7秒 11/06 船橋3R 6着/6頭+3.4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 6.0着 × 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 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 170日休養明け × 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 10.0% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
7	エムワンワークス追込	山口達（船橋）	実6.6	△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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/04 船橋2R 5着/11頭+2.0秒 07/16 浦和2R 7着/11頭 02/13 船橋1R 2着/8頭+0.0秒 01/23 船橋2R 6着/7頭+2.3秒 12/11 船橋1R 10着/11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 4.7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 4% (やや苦戦) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	タイセイスタナー推奨	篠谷葵（船橋）	実5.0	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手の手腕も後押し）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	ピタカゲ差し推奨	本橋孝（船橋）	実20.0	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率17% × オッズ20.0倍で期待値+239%の有力候補（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/04 船橋2R 6着/11頭+2.2秒 07/02 船橋1R 10着/11頭+0.0秒 06/04 船橋2R 8着/12頭+0.0秒 05/07 船橋2R 7着/12頭+3.2秒 02/11 船橋2R 10着/10頭+3.0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 8.0着 (不振) × 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 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +239% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
10	アンジェロピッコロ逃げ	山本大（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/04 船橋2R 7着/11頭+3.2秒 07/17 浦和4R 10着/11頭 06/04 船橋1R 7着/11頭+1.0秒 05/08 船橋2R 3着/9頭+0.7秒 04/03 船橋1R 6着/9頭+1.2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 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% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% ※ 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。

🎯 AIの本命

A推奨

ピタカゲ

騎手本橋孝（船橋）

単勝オッズ

20.0倍

AI期待値

+239%

買い目

¥300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8タイセイスタナー

5.0倍

EV -20%

▲5グランドタルマエ

—

EV —

出走馬全10頭

◎9

ピタカゲ

本橋孝（船橋）

20.0倍

+239%

›

○8

タイセイスタナー

篠谷葵（船橋）

5.0倍

-20%

›

▲5

グランドタルマエ

岡村健（船橋）

—

›

△2

タガノナッシュビル

笠野雄（船橋）

10.0倍

+1%

›

△6

シェナスーパー

ゴンサ（船橋）

6.6倍

-33%

›

△7

エムワンワークス

山口達（船橋）

6.6倍

-40%

›

×3

ホワイトナイル

矢野貴（大井）

4.0倍

-65%

›

×4

フォロミーアロング

野畑凌（川崎）

3.3倍

-72%

›

×10

アンジェロピッコロ

山本大（船橋）

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▽1

マハラージャ

山中悠（船橋）

20.0倍

-33%

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 9 ピタカゲ ¥300 実20.0倍期待値 +239%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 タイセイスタナー ¥1,300 実5.0倍期待値 -21%

※ オッズは予測時点の値です。

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