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

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビクエスト	所　蛍（船橋）	推定—	B△ A×勝率3% EV-94% 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4R 5着/9頭+1.5秒 07/13 浦和6R 12着/12頭 06/28 船橋8R 3着/6頭 06/01 船橋3R 4着/11頭 05/25 浦和1R 3着/11頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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 3.2% / 期待値 -95% ※ 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	バリクパパン	藤原幹（船橋）	実1.6	B× A×勝率3% EV-95% 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 07/07 川崎1R 10着/12頭+3.0秒 06/28 船橋8R 2着/6頭 06/02 船橋7R 10着/14頭 05/15 川崎6R 5着/12頭+2.3秒 05/05 船橋2R 9着/12頭+1.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 34走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 11位 / 勝率 2.9% / 期待値 -95% ※ 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	エンランブ	仲野光（船橋）	推定—	B△ A△勝率9% EV-80% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/04 船橋4R 3着/9頭+0.9秒 07/07 川崎2R 10着/12頭 06/29 船橋4R 6着/10頭 06/03 船橋1R 4着/10頭+1.0秒 05/05 船橋2R 3着/12頭+0.6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 6.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.2% / 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。
4	ゲットデザイアー先行	本橋孝（船橋）	推定—	B△ A○勝率16% EV-73% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／129日ぶりの実戦）
前5走 04/20 浦和4R 2着/10頭+0.3秒 03/17 浦和2R 1着/12頭勝利 02/25 浦和1R 5着/12頭+0.5秒 02/10 船橋4R 2着/12頭+0.8秒 01/06 浦和4R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 129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 2位 / 勝率 16.5% / 期待値 -74% ※ 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	フェアリーランド	山本大（船橋）	推定—	B○ A▲勝率14% EV-77% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 08/05 船橋1R 3着/7頭+0.4秒 07/13 浦和6R 2着/12頭 06/28 船橋4R 5着/10頭 06/03 船橋1R 6着/10頭 05/06 船橋1R 5着/10頭+0.7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 3.3着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.8% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.9% / 期待値 -78% ※ 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	ミュージシエンヌ先行	澤田龍（船橋）	推定—	B▲ A×勝率17% EV-72% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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 08/05 船橋1R 5着/7頭+1.4秒 07/03 船橋6R 3着/11頭+0.0秒 06/03 船橋1R 2着/10頭+0.0秒 05/13 川崎1R 3着/12頭+0.6秒 05/05 船橋2R 5着/12頭+0.7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 3.3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 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.6% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.3% / 期待値 -72% ※ 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	マッドリボンガール追込	沖響主（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 08/05 船橋1R 7着/7頭+2.6秒 06/28 船橋4R 1着/10頭 06/01 船橋4R 2着/10頭+3.0秒 05/04 船橋2R 6着/10頭+1.3秒 03/30 船橋2R 9着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 -90% ※ 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	プリンセスダーク先行	菅原吏（船橋）	推定—	B× A×勝率5% EV-92% 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4R 8着/9頭+2.2秒 01/07 浦和1R 7着/12頭+1.3秒 12/25 浦和2R 5着/11頭+0.5秒 12/10 船橋3R 7着/12頭+1.1秒 11/28 浦和3R 7着/11頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36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 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 4.6% / 期待値 -92% ※ 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	ブロードファイラム自在	岡村健（船橋）	推定—	B◎ A△勝率13% EV-81% 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8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/02 船橋1R 2着/11頭+0.5秒 06/28 船橋4R 3着/10頭+0.0秒 06/01 船橋4R 4着/10頭 05/04 船橋2R 4着/10頭+1.0秒 03/30 船橋2R 3着/11頭+0.4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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.4% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.1% / 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。
10	キーチパーヘチュア差し	庄司大（船橋）	推定—	B× A×勝率3% EV-95% 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4R 6着/9頭+1.9秒 07/03 船橋6R 11着/11頭 06/04 船橋4R 11着/11頭 05/15 川崎6R 11着/12頭+3.6秒 04/09 川崎4R 8着/11頭+1.6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 9.3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 9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) -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 2.7% / 期待値 -96% ※ 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	ミリオンヒット差し	西村栄（船橋）	推定—	B× A×勝率6% EV-87% 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4R 7着/9頭+2.1秒 04/21 浦和2R 12着/12頭+2.5秒 01/08 浦和3R 8着/12頭+1.9秒 12/23 浦和3R 8着/10頭+2.0秒 11/26 浦和3R 8着/9頭+2.5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 9.0着 (不振) ○ 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 7位 / 勝率 5.8% / 期待値 -87% ※ 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	カナーリオ先行	古岡勇（川崎）	実1.6	B× A×勝率5% EV-92% 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1R 6着/7頭+2.5秒 06/29 船橋4R 7着/10頭+0.0秒 06/04 船橋4R 7着/11頭+3.0秒 03/12 船橋1R 11着/11頭+4.5秒 02/11 船橋4R 4着/12頭+1.3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 6.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 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 4.7% / 期待値 -92% ※ 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 △

ブロードファイラム

騎手岡村健（船橋）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲5フェアリーランド

—

EV —

▲A:×6ミュージシエンヌ

—

EV —

出走馬全12頭

◎A:△9

ブロードファイラム

岡村健（船橋）

—

›

○A:▲5

フェアリーランド

山本大（船橋）

—

›

▲A:×6

ミュージシエンヌ

澤田龍（船橋）

—

›

△A:○4

ゲットデザイアー

本橋孝（船橋）

—

›

△A:△3

エンランブ

仲野光（船橋）

—

›

△A:×1

ビクエスト

所　蛍（船橋）

—

›

×A:△7

マッドリボンガール

沖響主（船橋）

—

›

×A:×8

プリンセスダーク

菅原吏（船橋）

—

›

×A:×10

キーチパーヘチュア

庄司大（船橋）

—

›

×A:×11

ミリオンヒット

西村栄（船橋）

—

›

×A:×2

バリクパパン

藤原幹（船橋）

1.6倍

-99%

›

×A:×12

カナーリオ

古岡勇（川崎）

1.6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

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	ビクエスト	所　蛍（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44走で勝率2%と苦戦傾向）
前5走 08/04 船橋4R 5着/9頭+1.5秒 07/13 浦和6R 12着/12頭 06/28 船橋8R 3着/6頭 06/01 船橋3R 4着/11頭 05/25 浦和1R 3着/11頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% ※ 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。
2	バリクパパン	藤原幹（船橋）	実1.6	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場34走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 07/07 川崎1R 10着/12頭+3.0秒 06/28 船橋8R 2着/6頭 06/02 船橋7R 10着/14頭 05/15 川崎6R 5着/12頭+2.3秒 05/05 船橋2R 9着/12頭+1.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 34走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 2.9% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
3	エンランブ	仲野光（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16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/04 船橋4R 3着/9頭+0.9秒 07/07 川崎2R 10着/12頭 06/29 船橋4R 6着/10頭 06/03 船橋1R 4着/10頭+1.0秒 05/05 船橋2R 3着/12頭+0.6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 6.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% ※ 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	ゲットデザイアー先行	本橋孝（船橋）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／129日ぶりの実戦）
前5走 04/20 浦和4R 2着/10頭+0.3秒 03/17 浦和2R 1着/12頭勝利 02/25 浦和1R 5着/12頭+0.5秒 02/10 船橋4R 2着/12頭+0.8秒 01/06 浦和4R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 129日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.5% ※ 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	フェアリーランド	山本大（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 08/05 船橋1R 3着/7頭+0.4秒 07/13 浦和6R 2着/12頭 06/28 船橋4R 5着/10頭 06/03 船橋1R 6着/10頭 05/06 船橋1R 5着/10頭+0.7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 3.3着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% ※ 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	ミュージシエンヌ先行	澤田龍（船橋）	推定—	×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 08/05 船橋1R 5着/7頭+1.4秒 07/03 船橋6R 3着/11頭+0.0秒 06/03 船橋1R 2着/10頭+0.0秒 05/13 川崎1R 3着/12頭+0.6秒 05/05 船橋2R 5着/12頭+0.7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 3.3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 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.3% ※ 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。
7	マッドリボンガール追込	沖響主（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 船橋1R 7着/7頭+2.6秒 06/28 船橋4R 1着/10頭 06/01 船橋4R 2着/10頭+3.0秒 05/04 船橋2R 6着/10頭+1.3秒 03/30 船橋2R 9着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% ※ 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	プリンセスダーク先行	菅原吏（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48走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し）
前5走 08/04 船橋4R 8着/9頭+2.2秒 01/07 浦和1R 7着/12頭+1.3秒 12/25 浦和2R 5着/11頭+0.5秒 12/10 船橋3R 7着/12頭+1.1秒 11/28 浦和3R 7着/11頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36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 23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 4.6% ※ 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	ブロードファイラム自在	岡村健（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8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/02 船橋1R 2着/11頭+0.5秒 06/28 船橋4R 3着/10頭+0.0秒 06/01 船橋4R 4着/10頭 05/04 船橋2R 4着/10頭+1.0秒 03/30 船橋2R 3着/11頭+0.4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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% ※ 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	キーチパーヘチュア差し	庄司大（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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/04 船橋4R 6着/9頭+1.9秒 07/03 船橋6R 11着/11頭 06/04 船橋4R 11着/11頭 05/15 川崎6R 11着/12頭+3.6秒 04/09 川崎4R 8着/11頭+1.6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 9.3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 9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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
11	ミリオンヒット差し	西村栄（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/04 船橋4R 7着/9頭+2.1秒 04/21 浦和2R 12着/12頭+2.5秒 01/08 浦和3R 8着/12頭+1.9秒 12/23 浦和3R 8着/10頭+2.0秒 11/26 浦和3R 8着/9頭+2.5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 9.0着 (不振) ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% ※ 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。
12	カナーリオ先行	古岡勇（川崎）	実1.6	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/05 船橋1R 6着/7頭+2.5秒 06/29 船橋4R 7着/10頭+0.0秒 06/04 船橋4R 7着/11頭+3.0秒 03/12 船橋1R 11着/11頭+4.5秒 02/11 船橋4R 4着/12頭+1.3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 6.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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

ミュージシエンヌ

騎手澤田龍（船橋）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ゲットデザイアー

—

EV —

▲5フェアリーランド

—

EV —

出走馬全12頭

×6

ミュージシエンヌ

澤田龍（船橋）

—

›

○4

ゲットデザイアー

本橋孝（船橋）

—

›

▲5

フェアリーランド

山本大（船橋）

—

›

△9

ブロードファイラム

岡村健（船橋）

—

›

△3

エンランブ

仲野光（船橋）

—

›

△7

マッドリボンガール

沖響主（船橋）

—

›

×11

ミリオンヒット

西村栄（船橋）

—

›

×12

カナーリオ

古岡勇（川崎）

1.6倍

-92%

›

×8

プリンセスダーク

菅原吏（船橋）

—

›

×1

ビクエスト

所　蛍（船橋）

—

›

×2

バリクパパン

藤原幹（船橋）

1.6倍

-95%

›

×10

キーチパーヘチュア

庄司大（船橋）

—

›

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