船橋 7R 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

7R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モーニンジェーピー	濱田達（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 08/10 浦和2R 5着/9頭+0.8秒 07/17 浦和2R 4着/12頭 07/04 船橋8R 11着/11頭+3.0秒 06/26 浦和4R 7着/7頭+0.0秒 05/29 浦和4R 1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 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 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 12位 / 勝率 4.1% / 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。
2	アンティリア先行	澤田龍（船橋）	推定—	B▲ A△勝率8% EV-87% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5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 08/05 船橋2R 6着/6頭+3.1秒 06/28 船橋6R 4着/7頭+2.0秒 06/01 船橋2R 2着/11頭 05/05 船橋4R 2着/12頭+0.2秒 03/31 船橋2R 6着/12頭+1.1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 4.0着 × 当競馬場適性 5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 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) -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 6位 / 勝率 7.7% / 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。
3	マイビリーブ追込	本田重（船橋）	推定—	B× A×勝率8% EV-88% 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2R 2着/6頭+0.4秒 06/28 船橋5R 5着/10頭 03/10 船橋4R 1着/11頭勝利 02/11 船橋1R 5着/12頭+2.0秒 01/20 船橋1R 9着/9頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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 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 7位 / 勝率 7.5% / 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。
4	ライトカーテン逃げ	張田昂（船橋）	推定—	B△ A△勝率9% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/05 船橋2R 4着/6頭+1.4秒 07/04 船橋8R 10着/11頭 06/01 船橋5R 4着/11頭+1.0秒 05/04 船橋1R 11着/11頭+3.8秒 01/20 船橋7R 5着/10頭+1.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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 1.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 -85% ※ 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	アルジェナー逃げ	矢野貴（大井）	推定—	B△ A△勝率9% EV-86% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/07 浦和8R 9着/11頭+2.5秒 05/25 浦和2R 10着/10頭 03/17 浦和3R 2着/9頭+0.1秒 02/27 浦和3R 1着/12頭勝利 ―
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 7.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -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 5位 / 勝率 9.2% / 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。
6	ヴァルヴァラ	増田充（川崎）	推定—	B× A×勝率6% EV-88% 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 08/07 浦和8R 3着/11頭+1.4秒 06/26 浦和4R 4着/7頭 06/18 川崎2R 7着/10頭 05/29 浦和5R 2着/12頭+2.0秒 05/13 川崎3R 13着/14頭+3.8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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -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 -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。
7	ワンダージャーニー逃げ	笠野雄（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（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/31 船橋2R 1着/12頭勝利 03/11 船橋1R 1着/11頭勝利 12/12 船橋2R 4着/7頭+0.7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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 149日休養明け × 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 2.2% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.2% / 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。
8	スマイルフレイヤ	山本大（船橋）	推定—	B× A×勝率6% EV-90% 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4R 1着/7頭勝利 07/02 名古屋9R 9着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋10R 12着/12頭+3.0秒 05/21 名古屋9R 8着/10頭 05/05 名古屋11R 8着/11頭+7.8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) ○ 馬場適性同馬場 8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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 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。
9	フラワーフローラ	町田直（川崎）	実1.6	B△ A▲勝率10% EV-84% 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／前走2着）
前5走 06/29 船橋7R 2着/8頭+1.0秒 06/01 船橋5R 11着/11頭 12/09 船橋7R 3着/13頭+1.0秒 11/06 船橋3R 1着/6頭勝利 ―
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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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% (オッズ暗示: 62.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 期待値 -84% ※ 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	オルキデアロッサ	篠谷葵（船橋）	実1.6	B🌟◎ A×勝率15% EV-75% 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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/06 船橋4R 2着/8頭+0.2秒 07/03 船橋5R 1着/3頭 10/02 船橋3R 2着/6頭+1.9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 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 92.4% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.3% / 期待値 -76% ※ 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	ラグーンプレミアム自在	及川烈（浦和）	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 08/07 浦和8R 10着/11頭+2.5秒 03/30 船橋3R 11着/11頭+7.5秒 03/17 浦和3R 3着/9頭+0.3秒 02/23 浦和4R 5着/12頭+2.7秒 01/07 浦和7R 9着/9頭+4.7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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 4.4% / 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。
12	ゴールドステージ逃げ	野畑凌（川崎）	推定—	B× A×勝率7% EV-88% 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／86日ぶりの実戦）
前5走 06/02 船橋2R 1着/12頭 05/05 船橋1R 10着/12頭+1.6秒 04/01 船橋2R 2着/12頭+0.2秒 03/09 船橋1R 6着/10頭+2.5秒 02/12 船橋2R 2着/12頭+0.3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 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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% × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.2% / 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。

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 ×

オルキデアロッサ

騎手篠谷葵（船橋）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+47%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ワンダージャーニー

—

EV —

▲A:△2アンティリア

—

EV —

出走馬全12頭

◎A:×10

オルキデアロッサ

篠谷葵（船橋）

1.6倍

+47%

›

○A:○7

ワンダージャーニー

笠野雄（船橋）

—

›

▲A:△2

アンティリア

澤田龍（船橋）

—

›

△A:△4

ライトカーテン

張田昂（船橋）

—

›

△A:△5

アルジェナー

矢野貴（大井）

—

›

△A:▲9

フラワーフローラ

町田直（川崎）

1.6倍

-98%

›

×A:×8

スマイルフレイヤ

山本大（船橋）

—

›

×A:×12

ゴールドステージ

野畑凌（川崎）

—

›

×A:×1

モーニンジェーピー

濱田達（船橋）

—

›

×A:×3

マイビリーブ

本田重（船橋）

—

›

×A:×6

ヴァルヴァラ

増田充（川崎）

—

›

×A:×11

ラグーンプレミアム

及川烈（浦和）

—

›

💡 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

7R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モーニンジェーピー	濱田達（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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/10 浦和2R 5着/9頭+0.8秒 07/17 浦和2R 4着/12頭 07/04 船橋8R 11着/11頭+3.0秒 06/26 浦和4R 7着/7頭+0.0秒 05/29 浦和4R 1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 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 17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 4.1% ※ 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。
2	アンティリア先行	澤田龍（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5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 08/05 船橋2R 6着/6頭+3.1秒 06/28 船橋6R 4着/7頭+2.0秒 06/01 船橋2R 2着/11頭 05/05 船橋4R 2着/12頭+0.2秒 03/31 船橋2R 6着/12頭+1.1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 4.0着 × 当競馬場適性 5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 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% ※ 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。
3	マイビリーブ追込	本田重（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）
前5走 08/05 船橋2R 2着/6頭+0.4秒 06/28 船橋5R 5着/10頭 03/10 船橋4R 1着/11頭勝利 02/11 船橋1R 5着/12頭+2.0秒 01/20 船橋1R 9着/9頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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 22日の間隔 (理想的) × 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 7.5% ※ 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。
4	ライトカーテン逃げ	張田昂（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5走で勝ち無し）
前5走 08/05 船橋2R 4着/6頭+1.4秒 07/04 船橋8R 10着/11頭 06/01 船橋5R 4着/11頭+1.0秒 05/04 船橋1R 11着/11頭+3.8秒 01/20 船橋7R 5着/10頭+1.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -85% (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。
5	アルジェナー逃げ	矢野貴（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/07 浦和8R 9着/11頭+2.5秒 05/25 浦和2R 10着/10頭 03/17 浦和3R 2着/9頭+0.1秒 02/27 浦和3R 1着/12頭勝利 ―
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 7.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -86% (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。
6	ヴァルヴァラ	増田充（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯3走で勝率33%／前走3着）
前5走 08/07 浦和8R 3着/11頭+1.4秒 06/26 浦和4R 4着/7頭 06/18 川崎2R 7着/10頭 05/29 浦和5R 2着/12頭+2.0秒 05/13 川崎3R 13着/14頭+3.8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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -88% (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	ワンダージャーニー逃げ	笠野雄（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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/31 船橋2R 1着/12頭勝利 03/11 船橋1R 1着/11頭勝利 12/12 船橋2R 4着/7頭+0.7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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 149日休養明け × 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 14.2% ※ 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	スマイルフレイヤ	山本大（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 08/02 船橋4R 1着/7頭勝利 07/02 名古屋9R 9着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋10R 12着/12頭+3.0秒 05/21 名古屋9R 8着/10頭 05/05 名古屋11R 8着/11頭+7.8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) ○ 馬場適性同馬場 8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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% ※ 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	フラワーフローラ	町田直（川崎）	実1.6	▲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／前走2着）
前5走 06/29 船橋7R 2着/8頭+1.0秒 06/01 船橋5R 11着/11頭 12/09 船橋7R 3着/13頭+1.0秒 11/06 船橋3R 1着/6頭勝利 ―
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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (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。
10	オルキデアロッサ	篠谷葵（船橋）	実1.6	×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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/06 船橋4R 2着/8頭+0.2秒 07/03 船橋5R 1着/3頭 10/02 船橋3R 2着/6頭+1.9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 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.3% (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。
11	ラグーンプレミアム自在	及川烈（浦和）	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8.0着と低調）
前5走 08/07 浦和8R 10着/11頭+2.5秒 03/30 船橋3R 11着/11頭+7.5秒 03/17 浦和3R 3着/9頭+0.3秒 02/23 浦和4R 5着/12頭+2.7秒 01/07 浦和7R 9着/9頭+4.7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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% ※ 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。
12	ゴールドステージ逃げ	野畑凌（川崎）	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／86日ぶりの実戦）
前5走 06/02 船橋2R 1着/12頭 05/05 船橋1R 10着/12頭+1.6秒 04/01 船橋2R 2着/12頭+0.2秒 03/09 船橋1R 6着/10頭+2.5秒 02/12 船橋2R 2着/12頭+0.3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 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 7.2% ※ 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

オルキデアロッサ

騎手篠谷葵（船橋）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ワンダージャーニー

—

EV —

▲9フラワーフローラ

1.6倍

EV -84%

出走馬全12頭

×10

オルキデアロッサ

篠谷葵（船橋）

1.6倍

-75%

›

○7

ワンダージャーニー

笠野雄（船橋）

—

›

▲9

フラワーフローラ

町田直（川崎）

1.6倍

-84%

›

△4

ライトカーテン

張田昂（船橋）

—

›

△5

アルジェナー

矢野貴（大井）

—

›

△2

アンティリア

澤田龍（船橋）

—

›

×3

マイビリーブ

本田重（船橋）

—

›

×12

ゴールドステージ

野畑凌（川崎）

—

›

×6

ヴァルヴァラ

増田充（川崎）

—

›

×8

スマイルフレイヤ

山本大（船橋）

—

›

×11

ラグーンプレミアム

及川烈（浦和）

—

›

×1

モーニンジェーピー

濱田達（船橋）

—

›

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