船橋 3R 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

3R 船橋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アストロノヴァ	本橋孝（船橋）	実2.8	B○ A🌟◎勝率46% EV+27% 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 1 ◎ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.7% (オッズ暗示: 35.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 45.7% / 期待値 +28% ※ 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	ジェットアタック	笠野雄（船橋）	実6.4	B△ A△勝率10% EV-34% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 期待値 -35% ※ 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	トゥルーターゲット	本田重（船橋）	実2.8	B🌟◎ A○勝率26% EV-28% 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 3 ◎ 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 45.9% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.6% / 期待値 -28% ※ 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	レステプレドゥ	山中悠（船橋）	実67.8	B△ A△勝率2% EV+58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 18% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.3% / 期待値 +58% ※ 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	タツノフラッグ	笹川翼（大井）	実3.5	B▲ A▲勝率10% EV-63% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 12.2% (オッズ暗示: 28.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 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。
6	ブラストクローバー	木間龍（船橋）	実89.0	B× A▽勝率1% EV-10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.0% / 期待値 -11% ※ 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	アイルゲットベター	山本大（船橋）	実13.2	B△ A△勝率5% EV-38% 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 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.7% / 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。

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 ○

トゥルーターゲット

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎1アストロノヴァ

2.8倍

EV -25%

▲A:▲5タツノフラッグ

3.5倍

EV -57%

出走馬全7頭

◎A:○3

トゥルーターゲット

本田重（船橋）

2.8倍

+28%

›

○A:◎1

アストロノヴァ

本橋孝（船橋）

2.8倍

-25%

›

▲A:▲5

タツノフラッグ

笹川翼（大井）

3.5倍

-57%

›

△A:△2

ジェットアタック

笠野雄（船橋）

6.4倍

-42%

›

△A:△7

アイルゲットベター

山本大（船橋）

13.2倍

-60%

›

△A:△4

レステプレドゥ

山中悠（船橋）

67.8倍

+82%

›

×A:▽6

ブラストクローバー

木間龍（船橋）

89.0倍

-57%

›

💡 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

3R 船橋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アストロノヴァ	本橋孝（船橋）	実2.8	🌟◎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 1 ◎ 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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 45.7% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
2	ジェットアタック	笠野雄（船橋）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	トゥルーターゲット	本田重（船橋）	実2.8	○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 3 ◎ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.6% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
4	レステプレドゥ	山中悠（船橋）	実67.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 18% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	タツノフラッグ	笹川翼（大井）	実3.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 10.5% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
6	ブラストクローバー	木間龍（船橋）	実89.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	アイルゲットベター	山本大（船橋）	実13.2	△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 14% × 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 4.7% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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

アストロノヴァ

騎手本橋孝（船橋）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3トゥルーターゲット

2.8倍

EV -28%

▲5タツノフラッグ

3.5倍

EV -63%

出走馬全7頭

◎1

アストロノヴァ

本橋孝（船橋）

2.8倍

+27%

›

○3

トゥルーターゲット

本田重（船橋）

2.8倍

-28%

›

▲5

タツノフラッグ

笹川翼（大井）

3.5倍

-63%

›

△2

ジェットアタック

笠野雄（船橋）

6.4倍

-34%

›

△7

アイルゲットベター

山本大（船橋）

13.2倍

-38%

›

△4

レステプレドゥ

山中悠（船橋）

67.8倍

+58%

›

▽6

ブラストクローバー

木間龍（船橋）

89.0倍

-10%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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