船橋 4R 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

4R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プリンセスジュリ	本田重（船橋）	実3.7	B○ A▲勝率14% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/06 船橋3R 5着/10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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 49.0% (オッズ暗示: 27.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.7% / 期待値 -49% ※ 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	フローズンシュガー	張田昂（船橋）	実2.9	B🌟◎ A🌟◎勝率42% EV+23% 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 08/06 船橋3R 4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 4.0着 ○ 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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 49.5% (オッズ暗示: 34.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.5% / 期待値 +23% ※ 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	アークローズ追込	藤田凌（大井）	実44.8	B△ A△勝率1% EV-38% 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1R 5着/6頭+1.6秒 07/03 船橋1R 9着/10頭 06/05 船橋1R 7着/11頭 05/08 船橋2R 7着/9頭+1.8秒 04/03 船橋1R 7着/9頭+1.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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 6位 / 勝率 1.4% / 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	レッドリリー差し	野澤憲（船橋）	実48.8	B× A▽勝率1% 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 04/01 船橋1R 11着/12頭+3.1秒 03/10 船橋1R 9着/11頭+2.8秒 02/13 船橋2R 3着/9頭+0.4秒 01/23 船橋4R 9着/11頭+2.3秒 12/11 船橋2R 11着/12頭+3.2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 7.7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 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 149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 7位 / 勝率 1.1% / 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。
5	カミイダイヤモンド追込	沖響主（船橋）	実72.5	B× A×勝率0% EV-67% 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2R 10着/11頭+4.6秒 07/17 浦和4R 11着/11頭+4.0秒 04/01 船橋1R 12着/12頭+4.0秒 03/10 船橋2R 8着/8頭+2.1秒 02/12 船橋2R 12着/12頭+2.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 8位 / 勝率 0.4% / 期待値 -68% ※ 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	ハクアイゴブレイ	町田直（川崎）	実5.0	B▲ A△勝率6% EV-68% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/06 船橋3R 2着/10頭+73.9秒 07/04 船橋1R 6着/8頭+1.0秒 06/05 船橋1R 8着/11頭+3.0秒 03/13 船橋1R 8着/8頭+6.0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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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 22日の間隔 (理想的) × 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 1.0% (オッズ暗示: 20.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 -68% ※ 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	サキノクローバー	和田譲（大井）	実2.9	B△ A○勝率33% EV-4% 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3R 3着/10頭+74.0秒 05/08 船橋1R 6着/7頭+2.4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 4.5着 ○ 前走実績前走 3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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 32.9% / 期待値 -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	ミツゲツ先行	菅原吏（船橋）	実18.9	B△ A△勝率2% EV-69% 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1R 4着/6頭+1.2秒 05/07 船橋1R 6着/12頭+2.1秒 04/03 船橋2R 7着/11頭+2.0秒 03/10 船橋1R 7着/11頭+1.5秒 02/12 船橋1R 5着/9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 5.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 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 5位 / 勝率 1.6% / 期待値 -69% ※ 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 ◎

フローズンシュガー

騎手張田昂（船橋）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲1プリンセスジュリ

3.7倍

EV +81%

▲A:△6ハクアイゴブレイ

5.0倍

EV -95%

出走馬全8頭

◎A:◎2

フローズンシュガー

張田昂（船橋）

2.9倍

+43%

›

○A:▲1

プリンセスジュリ

本田重（船橋）

3.7倍

+81%

›

▲A:△6

ハクアイゴブレイ

町田直（川崎）

5.0倍

-95%

›

△A:○7

サキノクローバー

和田譲（大井）

2.9倍

-98%

›

△A:△8

ミツゲツ

菅原吏（船橋）

18.9倍

-99%

›

△A:△3

アークローズ

藤田凌（大井）

44.8倍

-99%

›

×A:▽4

レッドリリー

野澤憲（船橋）

48.8倍

-99%

›

×A:×5

カミイダイヤモンド

沖響主（船橋）

72.5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

4R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プリンセスジュリ	本田重（船橋）	実3.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/06 船橋3R 5着/10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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
2	フローズンシュガー	張田昂（船橋）	実2.9	🌟◎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 08/06 船橋3R 4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 4.0着 ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 42.5% (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。
3	アークローズ追込	藤田凌（大井）	実44.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/04 船橋1R 5着/6頭+1.6秒 07/03 船橋1R 9着/10頭 06/05 船橋1R 7着/11頭 05/08 船橋2R 7着/9頭+1.8秒 04/03 船橋1R 7着/9頭+1.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	レッドリリー差し	野澤憲（船橋）	実48.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／149日ぶりの実戦）
前5走 04/01 船橋1R 11着/12頭+3.1秒 03/10 船橋1R 9着/11頭+2.8秒 02/13 船橋2R 3着/9頭+0.4秒 01/23 船橋4R 9着/11頭+2.3秒 12/11 船橋2R 11着/12頭+3.2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 7.7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 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 149日休養明け × 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 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
5	カミイダイヤモンド追込	沖響主（船橋）	実72.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/04 船橋2R 10着/11頭+4.6秒 07/17 浦和4R 11着/11頭+4.0秒 04/01 船橋1R 12着/12頭+4.0秒 03/10 船橋2R 8着/8頭+2.1秒 02/12 船橋2R 12着/12頭+2.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ハクアイゴブレイ	町田直（川崎）	実5.0	△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／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/06 船橋3R 2着/10頭+73.9秒 07/04 船橋1R 6着/8頭+1.0秒 06/05 船橋1R 8着/11頭+3.0秒 03/13 船橋1R 8着/8頭+6.0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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
7	サキノクローバー	和田譲（大井）	実2.9	○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3R 3着/10頭+74.0秒 05/08 船橋1R 6着/7頭+2.4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 4.5着 ○ 前走実績前走 3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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.9% (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。
8	ミツゲツ先行	菅原吏（船橋）	実18.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/04 船橋1R 4着/6頭+1.2秒 05/07 船橋1R 6着/12頭+2.1秒 04/03 船橋2R 7着/11頭+2.0秒 03/10 船橋1R 7着/11頭+1.5秒 02/12 船橋1R 5着/9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 5.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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

AI評価1位

フローズンシュガー

騎手張田昂（船橋）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7サキノクローバー

2.9倍

EV -4%

▲1プリンセスジュリ

3.7倍

EV -49%

出走馬全8頭

◎2

フローズンシュガー

張田昂（船橋）

2.9倍

+23%

›

○7

サキノクローバー

和田譲（大井）

2.9倍

-4%

›

▲1

プリンセスジュリ

本田重（船橋）

3.7倍

-49%

›

△6

ハクアイゴブレイ

町田直（川崎）

5.0倍

-68%

›

△8

ミツゲツ

菅原吏（船橋）

18.9倍

-69%

›

△3

アークローズ

藤田凌（大井）

44.8倍

-38%

›

▽4

レッドリリー

野澤憲（船橋）

48.8倍

-44%

›

×5

カミイダイヤモンド

沖響主（船橋）

72.5倍

-67%

›

💡 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項