船橋 11R 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

11R 船橋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 20:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オーデンサフィー	保園翔（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 08/11 浦和3R 7着/11頭+1.7秒 07/16 浦和9R 10着/11頭+2.0秒 06/25 浦和8R 7着/7頭 06/03 船橋2R 2着/7頭+0.0秒 05/28 浦和1R 2着/11頭+7.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16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 3.6% / 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。
2	アンジュルナ逃げ推奨	野畑凌（川崎）	実10.4	B◎ A◎勝率21% EV+122% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率85% × オッズ10.4倍で期待値+786%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／同馬場状態で勝率83%／前走2着で力を示す）
前5走 04/30 大井11R 2着/11頭+0.2秒 03/18 浦和11R 1着/12頭勝利 02/25 浦和11R 1着/13頭勝利 12/31 大井10R 1着/14頭勝利 11/18 川崎11R 1着/11頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 83% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +786% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 85.2% (オッズ暗示: 9.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.4% / 期待値 +122% ※ 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	ナリスナ逃げ	本田重（船橋）	推定—	B○ A○勝率17% EV-66% 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100%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/03 船橋7R 1着/10頭 05/05 船橋3R 1着/12頭勝利 11/28 浦和7R 3着/10頭+0.3秒 10/03 船橋3R 1着/7頭勝利 ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.0% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.3% / 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	アップタウン自在	木間龍（船橋）	実3.4	B× A×勝率6% EV-80% 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 05/14 川崎8R 1着/6頭勝利 04/01 船橋7R 4着/5頭+1.8秒 03/18 浦和11R 7着/12頭+2.8秒 02/27 浦和8R 3着/9頭+0.9秒 01/21 船橋11R 6着/13頭+3.0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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105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 8位 / 勝率 5.6% / 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。
5	ミラコロピリナ逃げ	西啓太（大井）	実3.4	B× A△勝率10% EV-66% 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 02/25 浦和11R 12着/13頭+4.0秒 02/02 川崎5R 1着/8頭勝利 01/08 浦和9R 5着/13頭+0.5秒 12/23 浦和4R 1着/12頭勝利 10/31 浦和6R 10着/12頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 183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 6位 / 勝率 9.9% / 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。
6	トウキョーアンナ逃げ	本橋孝（船橋）	実5.2	B▲ A△勝率10% EV-46% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/05 船橋8R 9着/9頭+3.7秒 03/18 浦和11R 9着/12頭+3.3秒 02/25 浦和11R 2着/13頭+1.2秒 01/29 大井11R 2着/11頭+0.1秒 12/31 大井10R 8着/14頭+2.4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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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 0.3% (オッズ暗示: 19.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.2% / 期待値 -47% ※ 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	キュレーション	ゴンサ（船橋）	実10.4	B△ A△勝率11% EV+12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/06 川崎7R 4着/12頭+0.0秒 06/22 浦和6R 4着/7頭+0.0秒 06/03 船橋2R 4着/7頭 05/28 浦和3R 2着/9頭 05/07 船橋1R 3着/12頭+1.4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 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) × 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: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.8% / 期待値 +12% ※ 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	ラップトップ	藤本現（大井）	実3.4	B△ A▲勝率11% EV-62% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/07 浦和10R 6着/12頭+0.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 29.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 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。
9	バブリーヒーロー	秋元耕（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 07/15 浦和9R 5着/12頭+2.0秒 06/29 船橋7R 8着/8頭 06/15 川崎2R 2着/11頭 06/01 船橋1R 10着/11頭 05/06 船橋3R 2着/9頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) × 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 5.9% / 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。
10	コンシェルディー	和田譲（大井）	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 08/03 船橋2R 9着/11頭+1.2秒 06/29 船橋2R 8着/10頭 06/24 浦和3R 5着/10頭 06/03 船橋2R 7着/7頭+1.0秒 05/07 船橋1R 2着/12頭+1.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 24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 4.3% / 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

A推奨B推奨Aモデル ◎

アンジュルナ

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

10.4倍

AI期待値

+786%

買い目

¥2,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ナリスナ

—

EV —

▲A:△6トウキョーアンナ

5.2倍

EV -98%

出走馬全10頭

◎A:◎2

アンジュルナ

野畑凌（川崎）

10.4倍

+786%

›

○A:○3

ナリスナ

本田重（船橋）

—

›

▲A:△6

トウキョーアンナ

本橋孝（船橋）

5.2倍

-98%

›

△A:▲8

ラップトップ

藤本現（大井）

3.4倍

-99%

›

△A:△7

キュレーション

ゴンサ（船橋）

10.4倍

-97%

›

△A:×1

オーデンサフィー

保園翔（浦和）

—

›

×A:×9

バブリーヒーロー

秋元耕（浦和）

—

›

×A:×10

コンシェルディー

和田譲（大井）

—

›

×A:×4

アップタウン

木間龍（船橋）

3.4倍

-99%

›

×A:△5

ミラコロピリナ

西啓太（大井）

3.4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 2 アンジュルナ ¥300 実10.4倍期待値 +786%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 アンジュルナ ¥2,000 実10.4倍期待値 +786%

※ オッズは予測時点の値です。

11R 船橋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 20:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オーデンサフィー	保園翔（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4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/11 浦和3R 7着/11頭+1.7秒 07/16 浦和9R 10着/11頭+2.0秒 06/25 浦和8R 7着/7頭 06/03 船橋2R 2着/7頭+0.0秒 05/28 浦和1R 2着/11頭+7.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16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 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	アンジュルナ逃げ推奨	野畑凌（川崎）	実10.4	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率21% × オッズ10.4倍で期待値+122%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／同馬場状態で勝率83%／前走2着で力を示す）
前5走 04/30 大井11R 2着/11頭+0.2秒 03/18 浦和11R 1着/12頭勝利 02/25 浦和11R 1着/13頭勝利 12/31 大井10R 1着/14頭勝利 11/18 川崎11R 1着/11頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 83% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 21.4% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
3	ナリスナ逃げ	本田重（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100%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/03 船橋7R 1着/10頭 05/05 船橋3R 1着/12頭勝利 11/28 浦和7R 3着/10頭+0.3秒 10/03 船橋3R 1着/7頭勝利 ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (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。
4	アップタウン自在	木間龍（船橋）	実3.4	×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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/14 川崎8R 1着/6頭勝利 04/01 船橋7R 4着/5頭+1.8秒 03/18 浦和11R 7着/12頭+2.8秒 02/27 浦和8R 3着/9頭+0.9秒 01/21 船橋11R 6着/13頭+3.0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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け × 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 5.6% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
5	ミラコロピリナ逃げ	西啓太（大井）	実3.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率60%／直近3走で勝率33%と好調／183日ぶりの実戦）
前5走 02/25 浦和11R 12着/13頭+4.0秒 02/02 川崎5R 1着/8頭勝利 01/08 浦和9R 5着/13頭+0.5秒 12/23 浦和4R 1着/12頭勝利 10/31 浦和6R 10着/12頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 183日休養明け × 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 9.9% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
6	トウキョーアンナ逃げ	本橋孝（船橋）	実5.2	△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50%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/05 船橋8R 9着/9頭+3.7秒 03/18 浦和11R 9着/12頭+3.3秒 02/25 浦和11R 2着/13頭+1.2秒 01/29 大井11R 2着/11頭+0.1秒 12/31 大井10R 8着/14頭+2.4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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	キュレーション	ゴンサ（船橋）	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/06 川崎7R 4着/12頭+0.0秒 06/22 浦和6R 4着/7頭+0.0秒 06/03 船橋2R 4着/7頭 05/28 浦和3R 2着/9頭 05/07 船橋1R 3着/12頭+1.4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 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
8	ラップトップ	藤本現（大井）	実3.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/07 浦和10R 6着/12頭+0.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
9	バブリーヒーロー	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9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/15 浦和9R 5着/12頭+2.0秒 06/29 船橋7R 8着/8頭 06/15 川崎2R 2着/11頭 06/01 船橋1R 10着/11頭 05/06 船橋3R 2着/9頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) × 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 5.9% ※ 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	コンシェルディー	和田譲（大井）	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）
前5走 08/03 船橋2R 9着/11頭+1.2秒 06/29 船橋2R 8着/10頭 06/24 浦和3R 5着/10頭 06/03 船橋2R 7着/7頭+1.0秒 05/07 船橋1R 2着/12頭+1.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 24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 4.3% ※ 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。

🎯 AIの本命

A推奨B推奨

アンジュルナ

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

10.4倍

AI期待値

+122%

買い目

¥2,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ナリスナ

—

EV —

▲8ラップトップ

3.4倍

EV -62%

出走馬全10頭

◎2

アンジュルナ

野畑凌（川崎）

10.4倍

+122%

›

○3

ナリスナ

本田重（船橋）

—

›

▲8

ラップトップ

藤本現（大井）

3.4倍

-62%

›

△7

キュレーション

ゴンサ（船橋）

10.4倍

+12%

›

△6

トウキョーアンナ

本橋孝（船橋）

5.2倍

-46%

›

△5

ミラコロピリナ

西啓太（大井）

3.4倍

-66%

›

×9

バブリーヒーロー

秋元耕（浦和）

—

›

×4

アップタウン

木間龍（船橋）

3.4倍

-80%

›

×10

コンシェルディー

和田譲（大井）

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×1

オーデンサフィー

保園翔（浦和）

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💡 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。

▶ 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 2 アンジュルナ ¥300 実10.4倍期待値 +122%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 アンジュルナ ¥2,000 実10.4倍期待値 +122%

※ オッズは予測時点の値です。

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