船橋 1R 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

1R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミノシャルム自在	藤原幹（船橋）	実20.8	B× A△勝率3% EV-44% 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3R 6着/10頭+74.9秒 07/04 船橋1R 7着/8頭 06/05 船橋1R 9着/11頭+4.0秒 04/03 船橋1R 9着/9頭+4.2秒 11/07 船橋1R 8着/12頭+3.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -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 2.7% / 期待値 -45% ※ 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	レオセラフィム	實川純（船橋）	実13.3	B△ A△勝率4% EV-43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/06 船橋3R 8着/10頭 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.2% / 期待値 -44% ※ 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	ダイレンジャー	ゴンサ（船橋）	実15.4	B△ A▲勝率9% EV+38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/06 船橋3R 7着/10頭+75.4秒 07/04 船橋1R 8着/8頭 06/05 船橋1R 10着/11頭+5.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 6.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 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。
4	シュヴァルムーン	本橋孝（船橋）	実2.9	B○ A○勝率13% EV-63% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 2.4% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 期待値 -64% ※ 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	ラショウモン	所　蛍（船橋）	実54.7	B△ A×勝率1% EV-56% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/06 船橋3R 9着/10頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 0.8% / 期待値 -57% ※ 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	スクーデリア	本田重（船橋）	実1.5	B🌟◎ A🌟◎勝率67% EV+0% 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 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 94.9% (オッズ暗示: 66.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 67.1% / 期待値 +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	ヴィヴィッドマン	小杉亮（船橋）	実28.3	B▲ A△勝率3% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 2.7% / 期待値 -24% ※ 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	ナナチャン	山中悠（船橋）	実38.5	B× A×勝率1% EV-61% 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3R 10着/10頭+0.0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 10.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 1.0% / 期待値 -61% ※ 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 ◎

スクーデリア

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

+42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4シュヴァルムーン

2.9倍

EV -93%

▲A:△7ヴィヴィッドマン

28.3倍

EV -51%

出走馬全8頭

◎A:◎6

スクーデリア

本田重（船橋）

1.5倍

+42%

›

○A:○4

シュヴァルムーン

本橋孝（船橋）

2.9倍

-93%

›

▲A:△7

ヴィヴィッドマン

小杉亮（船橋）

28.3倍

-51%

›

△A:▲3

ダイレンジャー

ゴンサ（船橋）

15.4倍

-90%

›

△A:×5

ラショウモン

所　蛍（船橋）

54.7倍

-81%

›

△A:△2

レオセラフィム

實川純（船橋）

13.3倍

-98%

›

×A:△1

ミノシャルム

藤原幹（船橋）

20.8倍

-99%

›

×A:×8

ナナチャン

山中悠（船橋）

38.5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

1R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミノシャルム自在	藤原幹（船橋）	実20.8	△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／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/06 船橋3R 6着/10頭+74.9秒 07/04 船橋1R 7着/8頭 06/05 船橋1R 9着/11頭+4.0秒 04/03 船橋1R 9着/9頭+4.2秒 11/07 船橋1R 8着/12頭+3.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
2	レオセラフィム	實川純（船橋）	実13.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/06 船橋3R 8着/10頭 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 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。
3	ダイレンジャー	ゴンサ（船橋）	実15.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/06 船橋3R 7着/10頭+75.4秒 07/04 船橋1R 8着/8頭 06/05 船橋1R 10着/11頭+5.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	シュヴァルムーン	本橋孝（船橋）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	ラショウモン	所　蛍（船橋）	実54.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/06 船橋3R 9着/10頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	スクーデリア	本田重（船橋）	実1.5	🌟◎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 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 67.1% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	ヴィヴィッドマン	小杉亮（船橋）	実28.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 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。
8	ナナチャン	山中悠（船橋）	実38.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/06 船橋3R 10着/10頭+0.0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 10.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

スクーデリア

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4シュヴァルムーン

2.9倍

EV -63%

▲3ダイレンジャー

15.4倍

EV +38%

出走馬全8頭

◎6

スクーデリア

本田重（船橋）

1.5倍

+0%

›

○4

シュヴァルムーン

本橋孝（船橋）

2.9倍

-63%

›

▲3

ダイレンジャー

ゴンサ（船橋）

15.4倍

+38%

›

△2

レオセラフィム

實川純（船橋）

13.3倍

-43%

›

△7

ヴィヴィッドマン

小杉亮（船橋）

28.3倍

-23%

›

△1

ミノシャルム

藤原幹（船橋）

20.8倍

-44%

›

×8

ナナチャン

山中悠（船橋）

38.5倍

-61%

›

×5

ラショウモン

所　蛍（船橋）

54.7倍

-56%

›

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