船橋 6R 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

6R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アルムマッツ自在	臼井健（船橋）	推定—	B× A×勝率4% 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7R 7着/9頭+2.2秒 06/28 船橋10R 6着/8頭+3.0秒 06/01 船橋7R 10着/12頭 05/06 船橋7R 7着/12頭+1.2秒 03/09 船橋6R 4着/11頭+0.4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 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ○ 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 11位 / 勝率 3.6% / 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。
2	レモンアイカー	ゴンサ（船橋）	実4.8	B△ A△勝率13% EV-37% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/08 川崎4R 1着/12頭 06/29 船橋6R 8着/9頭 06/04 船橋7R 3着/12頭+0.0秒 05/26 浦和4R 5着/11頭 05/04 船橋4R 7着/11頭+2.0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 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.1% (オッズ暗示: 20.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.9% / 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	チーフルガール	川島正（船橋）	推定—	B△ A▲勝率13% 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5走 08/05 船橋7R 4着/9頭+0.7秒 06/29 船橋6R 1着/9頭 06/04 船橋6R 3着/11頭 05/27 浦和5R 3着/9頭+0.0秒 05/07 船橋5R 3着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.2% / 期待値 -79% ※ 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	グレートスピリット先行	篠谷葵（船橋）	推定—	B▲ A×勝率15% EV-75% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/07 浦和6R 5着/9頭+0.9秒 07/13 浦和7R 2着/12頭+2.0秒 04/21 浦和8R 12着/13頭+3.1秒 03/16 浦和8R 2着/12頭+1.2秒 02/23 浦和5R 5着/13頭+0.8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 6.3着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.5% / 期待値 -75% ※ 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	コムダビチュード逃げ	菅原吏（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 08/04 船橋12R 9着/14頭+3.2秒 07/13 浦和7R 5着/12頭+0.0秒 06/03 船橋4R 8着/11頭 05/06 船橋4R 8着/12頭+1.4秒 04/01 船橋5R 7着/12頭+2.0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 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% △ 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 10位 / 勝率 3.8% / 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	シタパンツ	及川烈（浦和）	推定—	B× A×勝率6% EV-89% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/10 浦和9R 8着/10頭+2.9秒 07/03 大井10R 13着/14頭 06/12 大井5R 14着/14頭+3.0秒 05/22 大井8R 8着/13頭+0.0秒 05/01 大井8R 5着/10頭+1.3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 11.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 10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) AI 予想勝率 0.3% × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 -89% ※ 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	マッチャンサンバ差し	和田譲（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（前走3着）
前5走 08/06 船橋7R 3着/6頭+1.3秒 06/28 船橋10R 8着/8頭+2.0秒 05/18 大井10R 9着/9頭+2.8秒 12/08 船橋7R 10着/11頭+5.2秒 11/04 船橋6R 9着/11頭+1.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.0% / 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。
8	ベルスバラード差し	藤原幹（船橋）	推定—	B× A×勝率6% EV-87% 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／365日ぶりの実戦）
前5走 08/27 船橋6R 12着/12頭+3.0秒 07/06 船橋8R 5着/9頭+2.1秒 06/02 船橋4R 1着/11頭勝利 05/06 船橋4R 3着/12頭+1.0秒 04/02 船橋1R 9着/10頭+2.6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 6走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 365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 0.3% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 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。
9	デルマカタスカシ	小杉亮（船橋）	推定—	B○ A△勝率10% EV-82% 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6R 1着/10頭勝利 07/02 船橋4R 2着/7頭 06/04 船橋7R 5着/12頭+0.0秒 05/27 浦和4R 3着/10頭 05/07 船橋6R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.9% / 期待値 -83% ※ 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	マオノアロア自在	仲野光（船橋）	推定—	B× A×勝率4% EV-91% 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 05/04 船橋9R 12着/12頭+4.5秒 04/01 船橋5R 11着/12頭+2.6秒 03/10 船橋9R 10着/14頭+1.4秒 02/27 浦和6R 10着/10頭+7.7秒 02/13 船橋5R 12着/12頭+3.6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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 115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 9位 / 勝率 3.9% / 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。
11	ヴィーケン自在	笹川翼（大井）	実1.0	B🌟◎ A○勝率14% EV-86% 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（199日ぶりの実戦）
前5走 02/09 船橋5R 5着/12頭+1.1秒 01/21 船橋6R 3着/12頭+0.3秒 12/08 船橋7R 2着/11頭+0.5秒 11/05 船橋6R 1着/12頭勝利 09/30 船橋5R 4着/8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戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 199日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 88.8% (オッズ暗示: 100.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.9% / 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。

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 ○

ヴィーケン

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9デルマカタスカシ

—

EV —

▲A:×4グレートスピリット

—

EV —

出走馬全11頭

◎A:○11

ヴィーケン

笹川翼（大井）

1.0倍

-11%

›

○A:△9

デルマカタスカシ

小杉亮（船橋）

—

›

▲A:×4

グレートスピリット

篠谷葵（船橋）

—

›

△A:▲3

チーフルガール

川島正（船橋）

—

›

△A:△2

レモンアイカー

ゴンサ（船橋）

4.8倍

-94%

›

△A:△7

マッチャンサンバ

和田譲（大井）

—

›

×A:×6

シタパンツ

及川烈（浦和）

—

›

×A:×8

ベルスバラード

藤原幹（船橋）

—

›

×A:×1

アルムマッツ

臼井健（船橋）

—

›

×A:×5

コムダビチュード

菅原吏（船橋）

—

›

×A:×10

マオノアロア

仲野光（船橋）

—

›

💡 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。

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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

6R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アルムマッツ自在	臼井健（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/05 船橋7R 7着/9頭+2.2秒 06/28 船橋10R 6着/8頭+3.0秒 06/01 船橋7R 10着/12頭 05/06 船橋7R 7着/12頭+1.2秒 03/09 船橋6R 4着/11頭+0.4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 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% ※ 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	レモンアイカー	ゴンサ（船橋）	実4.8	△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4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/08 川崎4R 1着/12頭 06/29 船橋6R 8着/9頭 06/04 船橋7R 3着/12頭+0.0秒 05/26 浦和4R 5着/11頭 05/04 船橋4R 7着/11頭+2.0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 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 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 12.9% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	チーフルガール	川島正（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7R 4着/9頭+0.7秒 06/29 船橋6R 1着/9頭 06/04 船橋6R 3着/11頭 05/27 浦和5R 3着/9頭+0.0秒 05/07 船橋5R 3着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% ※ 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	グレートスピリット先行	篠谷葵（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
前5走 08/07 浦和6R 5着/9頭+0.9秒 07/13 浦和7R 2着/12頭+2.0秒 04/21 浦和8R 12着/13頭+3.1秒 03/16 浦和8R 2着/12頭+1.2秒 02/23 浦和5R 5着/13頭+0.8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 6.3着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.5% ※ 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	コムダビチュード逃げ	菅原吏（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/04 船橋12R 9着/14頭+3.2秒 07/13 浦和7R 5着/12頭+0.0秒 06/03 船橋4R 8着/11頭 05/06 船橋4R 8着/12頭+1.4秒 04/01 船橋5R 7着/12頭+2.0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 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% △ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% ※ 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。
6	シタパンツ	及川烈（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10走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/10 浦和9R 8着/10頭+2.9秒 07/03 大井10R 13着/14頭 06/12 大井5R 14着/14頭+3.0秒 05/22 大井8R 8着/13頭+0.0秒 05/01 大井8R 5着/10頭+1.3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 11.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 10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) -89% (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。
7	マッチャンサンバ差し	和田譲（大井）	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 08/06 船橋7R 3着/6頭+1.3秒 06/28 船橋10R 8着/8頭+2.0秒 05/18 大井10R 9着/9頭+2.8秒 12/08 船橋7R 10着/11頭+5.2秒 11/04 船橋6R 9着/11頭+1.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% ※ 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。
8	ベルスバラード差し	藤原幹（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／365日ぶりの実戦）
前5走 08/27 船橋6R 12着/12頭+3.0秒 07/06 船橋8R 5着/9頭+2.1秒 06/02 船橋4R 1着/11頭勝利 05/06 船橋4R 3着/12頭+1.0秒 04/02 船橋1R 9着/10頭+2.6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 6走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 365日休養明け × 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 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。
9	デルマカタスカシ	小杉亮（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6R 1着/10頭勝利 07/02 船橋4R 2着/7頭 06/04 船橋7R 5着/12頭+0.0秒 05/27 浦和4R 3着/10頭 05/07 船橋6R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% ※ 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。
10	マオノアロア自在	仲野光（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11.0着と低調／115日ぶりの実戦）
前5走 05/04 船橋9R 12着/12頭+4.5秒 04/01 船橋5R 11着/12頭+2.6秒 03/10 船橋9R 10着/14頭+1.4秒 02/27 浦和6R 10着/10頭+7.7秒 02/13 船橋5R 12着/12頭+3.6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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 115日休養明け × 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 3.9% ※ 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。
11	ヴィーケン自在	笹川翼（大井）	実1.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（199日ぶりの実戦）
前5走 02/09 船橋5R 5着/12頭+1.1秒 01/21 船橋6R 3着/12頭+0.3秒 12/08 船橋7R 2着/11頭+0.5秒 11/05 船橋6R 1着/12頭勝利 09/30 船橋5R 4着/8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戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 199日休養明け × 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 13.9% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グレートスピリット

騎手篠谷葵（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

○11ヴィーケン

1.0倍

EV -86%

▲3チーフルガール

—

EV —

出走馬全11頭

×4

グレートスピリット

篠谷葵（船橋）

—

›

○11

ヴィーケン

笹川翼（大井）

1.0倍

-86%

›

▲3

チーフルガール

川島正（船橋）

—

›

△2

レモンアイカー

ゴンサ（船橋）

4.8倍

-37%

›

△7

マッチャンサンバ

和田譲（大井）

—

›

△9

デルマカタスカシ

小杉亮（船橋）

—

›

×8

ベルスバラード

藤原幹（船橋）

—

›

×6

シタパンツ

及川烈（浦和）

—

›

×10

マオノアロア

仲野光（船橋）

—

›

×5

コムダビチュード

菅原吏（船橋）

—

›

×1

アルムマッツ

臼井健（船橋）

—

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

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