船橋 8R 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

8R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マサノプレジオーソ	野畑凌（川崎）	実20.9	B△ A△勝率3% EV-28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/06 船橋6R 5着/7頭+1.2秒 07/02 船橋4R 3着/7頭 06/24 浦和4R 8着/8頭 06/04 船橋7R 8着/12頭 05/15 川崎6R 1着/12頭勝利
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 5.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.4% / 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	フェアリオンアイス逃げ	中山遥（浦和）	実44.3	B× A▽勝率2% EV-28% 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3R 6着/8頭+0.7秒 06/04 船橋7R 11着/12頭+0.0秒 03/13 船橋4R 9着/9頭+2.5秒 02/26 浦和2R 11着/11頭+4.3秒 02/12 船橋4R 10着/12頭+3.6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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 8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 22% (好調) ○ 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 7位 / 勝率 1.6% / 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。
3	レイワエポック	本橋孝（船橋）	実81.1	B△ A▽勝率1% EV+20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/06 船橋5R 7着/9頭+2.2秒 07/17 浦和5R 7着/12頭 07/03 船橋9R 5着/9頭+1.0秒 06/26 浦和6R 4着/8頭+0.0秒 06/05 船橋8R 7着/12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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 0.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 期待値 +20% ※ 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	ゴールドボード先行	秋元耕（浦和）	実186.3	B× A▽勝率0% EV-40% 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 08/18 川崎3R 5着/12頭+1.0秒 08/11 浦和1R 5着/12頭+2.5秒 08/02 船橋1R 10着/11頭+4.9秒 07/14 浦和1R 12着/12頭 06/22 浦和1R 7着/7頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 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 0.3% / 期待値 -41% ※ 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	マリノテレージア自在	篠谷葵（船橋）	実5.3	B▲ A▲勝率10% EV-48% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/06 船橋5R 2着/9頭+0.2秒 07/03 船橋9R 7着/9頭 06/02 船橋8R 7着/14頭+0.0秒 05/06 船橋2R 2着/12頭+0.3秒 04/03 船橋4R 5着/12頭+3.2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 5.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.7% / 期待値 -48% ※ 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	クリノセノーテ逃げ	本田重（船橋）	実3.8	B🌟◎ A○勝率27% 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（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 02/11 船橋5R 1着/12頭勝利 01/22 船橋2R 3着/12頭+0.4秒 12/12 船橋4R 1着/5頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 198日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +138% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 62.9% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.5% / 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	セイダンシング	高橋利（船橋）	実145.1	B× A▽勝率1% EV-26% 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6R 6着/7頭+1.8秒 07/16 浦和4R 7着/12頭 07/03 船橋6R 5着/11頭 06/25 浦和4R 1着/8頭 06/05 船橋4R 6着/10頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42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 11位 / 勝率 0.5% / 期待値 -27% ※ 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	クラヴィウス先行	山中悠（船橋）	実2.1	B○ A🌟◎勝率48% EV0% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 05/07 船橋3R 4着/12頭+1.7秒 04/03 船橋4R 1着/12頭勝利 09/15 大井5R 2着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.6% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.6% / 期待値 -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。
9	デルマプラクリティ	岡田大（浦和）	実71.1	B× A▽勝率1% EV-4% 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1R 3着/8頭+1.3秒 07/13 浦和6R 8着/12頭 06/25 浦和1R 6着/9頭+0.0秒 05/27 浦和3R 10着/12頭 05/04 船橋12R 10着/11頭+3.7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 5.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -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 1.3% / 期待値 -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。
10	ウインコンパス	小杉亮（船橋）	実81.1	B× A▽勝率1% EV-28% 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6R 7着/7頭+3.0秒 07/17 浦和6R 7着/10頭 07/03 船橋9R 3着/9頭+3.0秒 06/04 船橋6R 11着/11頭 05/07 船橋6R 7着/12頭+1.6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 5.7着 × 当競馬場適性 12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 4% (やや苦戦) ○ 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 10位 / 勝率 0.9% / 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。
11	イグニススピリタス	山口達（船橋）	実5.5	B△ A△勝率4% EV-77% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/06 船橋8R 6着/9頭+1.5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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 0.2% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.2% / 期待値 -77% ※ 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	モズミラクル追込	西村栄（船橋）	実32.3	B× A△勝率2% EV-22% 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5R 3着/9頭+0.8秒 04/03 船橋5R 10着/12頭+2.2秒 02/12 船橋4R 8着/12頭+2.1秒 01/23 船橋6R 6着/12頭+2.3秒 12/10 船橋7R 10着/12頭+5.0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 ○ 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) -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 2.4% / 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。

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 ○

クリノセノーテ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

+138%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8クラヴィウス

2.1倍

EV -29%

▲A:▲5マリノテレージア

5.3倍

EV -83%

出走馬全12頭

◎A:○6

クリノセノーテ

本田重（船橋）

3.8倍

+138%

›

○A:◎8

クラヴィウス

山中悠（船橋）

2.1倍

-29%

›

▲A:▲5

マリノテレージア

篠谷葵（船橋）

5.3倍

-83%

›

△A:△11

イグニススピリタス

山口達（船橋）

5.5倍

-98%

›

△A:△1

マサノプレジオーソ

野畑凌（川崎）

20.9倍

-95%

›

△A:▽3

レイワエポック

本橋孝（船橋）

81.1倍

-94%

›

×A:△12

モズミラクル

西村栄（船橋）

32.3倍

-99%

›

×A:▽2

フェアリオンアイス

中山遥（浦和）

44.3倍

-99%

›

×A:▽9

デルマプラクリティ

岡田大（浦和）

71.1倍

-99%

›

×A:▽10

ウインコンパス

小杉亮（船橋）

81.1倍

-99%

›

×A:▽7

セイダンシング

高橋利（船橋）

145.1倍

-99%

›

×A:▽4

ゴールドボード

秋元耕（浦和）

186.3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

8R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マサノプレジオーソ	野畑凌（川崎）	実20.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/06 船橋6R 5着/7頭+1.2秒 07/02 船橋4R 3着/7頭 06/24 浦和4R 8着/8頭 06/04 船橋7R 8着/12頭 05/15 川崎6R 1着/12頭勝利
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 5.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (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	フェアリオンアイス逃げ	中山遥（浦和）	実44.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/04 船橋3R 6着/8頭+0.7秒 06/04 船橋7R 11着/12頭+0.0秒 03/13 船橋4R 9着/9頭+2.5秒 02/26 浦和2R 11着/11頭+4.3秒 02/12 船橋4R 10着/12頭+3.6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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 8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 22% (好調) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
3	レイワエポック	本橋孝（船橋）	実81.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/06 船橋5R 7着/9頭+2.2秒 07/17 浦和5R 7着/12頭 07/03 船橋9R 5着/9頭+1.0秒 06/26 浦和6R 4着/8頭+0.0秒 06/05 船橋8R 7着/12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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	ゴールドボード先行	秋元耕（浦和）	実186.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/18 川崎3R 5着/12頭+1.0秒 08/11 浦和1R 5着/12頭+2.5秒 08/02 船橋1R 10着/11頭+4.9秒 07/14 浦和1R 12着/12頭 06/22 浦和1R 7着/7頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	マリノテレージア自在	篠谷葵（船橋）	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/06 船橋5R 2着/9頭+0.2秒 07/03 船橋9R 7着/9頭 06/02 船橋8R 7着/14頭+0.0秒 05/06 船橋2R 2着/12頭+0.3秒 04/03 船橋4R 5着/12頭+3.2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 5.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
6	クリノセノーテ逃げ	本田重（船橋）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 02/11 船橋5R 1着/12頭勝利 01/22 船橋2R 3着/12頭+0.4秒 12/12 船橋4R 1着/5頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 198日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 26.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
7	セイダンシング	高橋利（船橋）	実145.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は42走で勝ち無し）
前5走 08/06 船橋6R 6着/7頭+1.8秒 07/16 浦和4R 7着/12頭 07/03 船橋6R 5着/11頭 06/25 浦和4R 1着/8頭 06/05 船橋4R 6着/10頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
8	クラヴィウス先行	山中悠（船橋）	実2.1	🌟◎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（直近3走で勝率33%と好調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/07 船橋3R 4着/12頭+1.7秒 04/03 船橋4R 1着/12頭勝利 09/15 大井5R 2着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 47.6% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	デルマプラクリティ	岡田大（浦和）	実71.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 08/07 浦和1R 3着/8頭+1.3秒 07/13 浦和6R 8着/12頭 06/25 浦和1R 6着/9頭+0.0秒 05/27 浦和3R 10着/12頭 05/04 船橋12R 10着/11頭+3.7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 5.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
10	ウインコンパス	小杉亮（船橋）	実81.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12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 08/06 船橋6R 7着/7頭+3.0秒 07/17 浦和6R 7着/10頭 07/03 船橋9R 3着/9頭+3.0秒 06/04 船橋6R 11着/11頭 05/07 船橋6R 7着/12頭+1.6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 5.7着 × 当競馬場適性 12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 4% (やや苦戦) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
11	イグニススピリタス	山口達（船橋）	実5.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/06 船橋8R 6着/9頭+1.5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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
12	モズミラクル追込	西村栄（船橋）	実32.3	△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／前走3着）
前5走 08/06 船橋5R 3着/9頭+0.8秒 04/03 船橋5R 10着/12頭+2.2秒 02/12 船橋4R 8着/12頭+2.1秒 01/23 船橋6R 6着/12頭+2.3秒 12/10 船橋7R 10着/12頭+5.0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 ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

クラヴィウス

騎手山中悠（船橋）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6クリノセノーテ

3.8倍

EV +0%

▲5マリノテレージア

5.3倍

EV -48%

出走馬全12頭

◎8

クラヴィウス

山中悠（船橋）

2.1倍

›

○6

クリノセノーテ

本田重（船橋）

3.8倍

+0%

›

▲5

マリノテレージア

篠谷葵（船橋）

5.3倍

-48%

›

△11

イグニススピリタス

山口達（船橋）

5.5倍

-77%

›

△1

マサノプレジオーソ

野畑凌（川崎）

20.9倍

-28%

›

△12

モズミラクル

西村栄（船橋）

32.3倍

-22%

›

▽2

フェアリオンアイス

中山遥（浦和）

44.3倍

-28%

›

▽3

レイワエポック

本橋孝（船橋）

81.1倍

+20%

›

▽9

デルマプラクリティ

岡田大（浦和）

71.1倍

-4%

›

▽10

ウインコンパス

小杉亮（船橋）

81.1倍

-28%

›

▽7

セイダンシング

高橋利（船橋）

145.1倍

-26%

›

▽4

ゴールドボード

秋元耕（浦和）

186.3倍

-40%

›

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