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	パープルライダー先行	岡村健（船橋）	推定—	B△ A△勝率9% EV-87% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は12走で勝ち無し／83日ぶりの実戦）
前5走 06/05 船橋7R 7着/12頭+1.0秒 05/06 船橋2R 3着/12頭+0.6秒 04/16 大井3R 10着/11頭+2.5秒 03/26 大井3R 9着/14頭+1.5秒 03/12 大井2R 9着/13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 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し × 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 8.6% / 期待値 -88% ※ 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	オーデンルビー差し	木間龍（船橋）	実1.6	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 08/02 船橋1R 1着/11頭勝利 06/03 船橋1R 7着/10頭 05/05 船橋2R 6着/12頭+1.1秒 03/31 船橋4R 9着/11頭+1.7秒 03/11 船橋2R 9着/10頭+2.8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) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -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 6.0% / 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。
3	ソウ追込	實川純（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 08/06 船橋5R 8着/9頭+2.8秒 07/03 船橋9R 8着/9頭+6.0秒 06/04 船橋5R 11着/12頭+4.0秒 05/07 船橋3R 12着/12頭+6.4秒 12/09 船橋6R 8着/11頭+3.8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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (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 12位 / 勝率 2.6% / 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。
4	エンドステージ先行	本田重（船橋）	推定—	B◎ A×勝率24% EV-62% 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13走で勝率77%と適性高／同距離帯13走で勝率77%／同馬場状態で勝率70%）
前5走 08/05 船橋1R 1着/7頭勝利 03/11 船橋2R 1着/10頭勝利 02/10 船橋1R 3着/12頭+0.2秒 01/20 船橋4R 1着/12頭勝利 12/09 船橋4R 1着/12頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 77% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 77% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 70% ○ 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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 70.4% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.0% / 期待値 -63% ※ 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	タケデンプリンセス追込	野澤憲（船橋）	推定—	B× A×勝率4% EV-93% 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 4着/7頭+1.2秒 07/03 船橋6R 6着/11頭+0.0秒 02/13 船橋4R 12着/12頭+5.0秒 01/23 船橋5R 12着/12頭+2.2秒 01/09 浦和8R 12着/13頭+2.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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 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 9位 / 勝率 3.5% / 期待値 -94% ※ 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	ハヌマーンビーチ自在	吉留孝（浦和）	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 08/10 浦和7R 6着/10頭+1.5秒 07/16 浦和1R 6着/9頭 06/26 浦和3R 7着/9頭+0.0秒 02/23 浦和8R 10着/13頭+2.0秒 10/31 浦和4R 1着/11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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ ローテーション 17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 5.7% / 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。
7	ノワスティエ	中島良（浦和）	実1.6	B△ A△勝率9% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/12 浦和5R 7着/9頭+1.6秒 07/16 浦和1R 2着/9頭+1.0秒 06/26 浦和3R 3着/9頭+6.0秒 06/04 船橋4R 6着/11頭 05/29 浦和6R 4着/9頭+0.0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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 62.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 -86% ※ 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	ビーヴィーヴォ	秋元耕（浦和）	推定—	B× A×勝率3% EV-93% 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 07/17 浦和12R 12着/12頭+1.0秒 06/26 浦和12R 6着/11頭 06/05 船橋6R 9着/12頭+0.0秒 05/04 船橋12R 5着/11頭+1.8秒 04/03 船橋3R 11着/12頭+2.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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 3.1% / 期待値 -93% ※ 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	スクラマサクス自在	藤原幹（船橋）	推定—	B× A×勝率3% 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 05/07 船橋5R 12着/12頭+4.2秒 04/02 船橋2R 7着/9頭+2.6秒 03/12 船橋2R 3着/9頭+0.6秒 02/13 船橋4R 9着/12頭+3.2秒 01/23 船橋5R 10着/12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) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 112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 10位 / 勝率 3.4% / 期待値 -93% ※ 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	サチノマーシー追込	高橋利（船橋）	推定—	B× A×勝率5% 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 08/06 船橋5R 5着/9頭+1.4秒 06/29 船橋1R 4着/7頭+1.0秒 11/27 船橋8R 9着/12頭+2.3秒 10/29 船橋7R 11着/12頭+1.7秒 09/24 船橋4R 3着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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 8位 / 勝率 5.3% / 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。
11	グラフィティウォー追込	篠谷葵（船橋）	推定—	B○ A▲勝率14% EV-78% 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／前走勝利の勢い）
前5走 08/04 船橋4R 1着/9頭勝利 06/29 船橋4R 4着/10頭 05/09 船橋8R 2着/12頭+0.1秒 04/02 船橋4R 2着/10頭+0.7秒 03/13 船橋5R 2着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 23走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.4% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.7% / 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。
12	エミネントキャリア	西啓太（大井）	推定—	B▲ A○勝率15% EV-69% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/12 浦和5R 9着/9頭+3.0秒 07/17 浦和5R 8着/12頭 06/26 浦和5R 4着/7頭 05/29 浦和7R 8着/10頭 04/20 浦和7R 9着/12頭+2.5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) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.2% / 期待値 -69% ※ 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 ×

エンドステージ

騎手本田重（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:▲11グラフィティウォー

—

EV —

▲A:○12エミネントキャリア

—

EV —

出走馬全12頭

◎A:×4

エンドステージ

本田重（船橋）

—

›

○A:▲11

グラフィティウォー

篠谷葵（船橋）

—

›

▲A:○12

エミネントキャリア

西啓太（大井）

—

›

△A:△1

パープルライダー

岡村健（船橋）

—

›

△A:△7

ノワスティエ

中島良（浦和）

1.6倍

-99%

›

△A:×3

ソウ

實川純（船橋）

—

›

×A:×5

タケデンプリンセス

野澤憲（船橋）

—

›

×A:×6

ハヌマーンビーチ

吉留孝（浦和）

—

›

×A:×8

ビーヴィーヴォ

秋元耕（浦和）

—

›

×A:×9

スクラマサクス

藤原幹（船橋）

—

›

×A:×10

サチノマーシー

高橋利（船橋）

—

›

×A:△2

オーデンルビー

木間龍（船橋）

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

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	パープルライダー先行	岡村健（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は12走で勝ち無し／83日ぶりの実戦）
前5走 06/05 船橋7R 7着/12頭+1.0秒 05/06 船橋2R 3着/12頭+0.6秒 04/16 大井3R 10着/11頭+2.5秒 03/26 大井3R 9着/14頭+1.5秒 03/12 大井2R 9着/13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 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% ※ 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	オーデンルビー差し	木間龍（船橋）	実1.6	△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／前走勝利の勢い）
前5走 08/02 船橋1R 1着/11頭勝利 06/03 船橋1R 7着/10頭 05/05 船橋2R 6着/12頭+1.1秒 03/31 船橋4R 9着/11頭+1.7秒 03/11 船橋2R 9着/10頭+2.8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) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (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	ソウ追込	實川純（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28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/06 船橋5R 8着/9頭+2.8秒 07/03 船橋9R 8着/9頭+6.0秒 06/04 船橋5R 11着/12頭+4.0秒 05/07 船橋3R 12着/12頭+6.4秒 12/09 船橋6R 8着/11頭+3.8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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
4	エンドステージ先行	本田重（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13走で勝率77%と適性高／同距離帯13走で勝率77%／同馬場状態で勝率70%）
前5走 08/05 船橋1R 1着/7頭勝利 03/11 船橋2R 1着/10頭勝利 02/10 船橋1R 3着/12頭+0.2秒 01/20 船橋4R 1着/12頭勝利 12/09 船橋4R 1着/12頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 77% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 77% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 70% ○ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.0% ※ 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。
5	タケデンプリンセス追込	野澤憲（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21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 08/05 船橋1R 4着/7頭+1.2秒 07/03 船橋6R 6着/11頭+0.0秒 02/13 船橋4R 12着/12頭+5.0秒 01/23 船橋5R 12着/12頭+2.2秒 01/09 浦和8R 12着/13頭+2.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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 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 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。
6	ハヌマーンビーチ自在	吉留孝（浦和）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 08/10 浦和7R 6着/10頭+1.5秒 07/16 浦和1R 6着/9頭 06/26 浦和3R 7着/9頭+0.0秒 02/23 浦和8R 10着/13頭+2.0秒 10/31 浦和4R 1着/11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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ ローテーション 17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 5.7% ※ 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	ノワスティエ	中島良（浦和）	実1.6	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/12 浦和5R 7着/9頭+1.6秒 07/16 浦和1R 2着/9頭+1.0秒 06/26 浦和3R 3着/9頭+6.0秒 06/04 船橋4R 6着/11頭 05/29 浦和6R 4着/9頭+0.0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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (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。
8	ビーヴィーヴォ	秋元耕（浦和）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/17 浦和12R 12着/12頭+1.0秒 06/26 浦和12R 6着/11頭 06/05 船橋6R 9着/12頭+0.0秒 05/04 船橋12R 5着/11頭+1.8秒 04/03 船橋3R 11着/12頭+2.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
9	スクラマサクス自在	藤原幹（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18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／112日ぶりの実戦）
前5走 05/07 船橋5R 12着/12頭+4.2秒 04/02 船橋2R 7着/9頭+2.6秒 03/12 船橋2R 3着/9頭+0.6秒 02/13 船橋4R 9着/12頭+3.2秒 01/23 船橋5R 10着/12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) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% ※ 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。
10	サチノマーシー追込	高橋利（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/06 船橋5R 5着/9頭+1.4秒 06/29 船橋1R 4着/7頭+1.0秒 11/27 船橋8R 9着/12頭+2.3秒 10/29 船橋7R 11着/12頭+1.7秒 09/24 船橋4R 3着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% ※ 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。
11	グラフィティウォー追込	篠谷葵（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／前走勝利の勢い）
前5走 08/04 船橋4R 1着/9頭勝利 06/29 船橋4R 4着/10頭 05/09 船橋8R 2着/12頭+0.1秒 04/02 船橋4R 2着/10頭+0.7秒 03/13 船橋5R 2着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 23走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 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 23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 13.7% ※ 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	エミネントキャリア	西啓太（大井）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/12 浦和5R 9着/9頭+3.0秒 07/17 浦和5R 8着/12頭 06/26 浦和5R 4着/7頭 05/29 浦和7R 8着/10頭 04/20 浦和7R 9着/12頭+2.5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) ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エンドステージ

騎手本田重（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

○12エミネントキャリア

—

EV —

▲11グラフィティウォー

—

EV —

出走馬全12頭

×4

エンドステージ

本田重（船橋）

—

›

○12

エミネントキャリア

西啓太（大井）

—

›

▲11

グラフィティウォー

篠谷葵（船橋）

—

›

△7

ノワスティエ

中島良（浦和）

1.6倍

-85%

›

△1

パープルライダー

岡村健（船橋）

—

›

△2

オーデンルビー

木間龍（船橋）

1.6倍

-90%

›

×6

ハヌマーンビーチ

吉留孝（浦和）

—

›

×10

サチノマーシー

高橋利（船橋）

—

›

×5

タケデンプリンセス

野澤憲（船橋）

—

›

×9

スクラマサクス

藤原幹（船橋）

—

›

×8

ビーヴィーヴォ

秋元耕（浦和）

—

›

×3

ソウ

實川純（船橋）

—

›

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