船橋 10R 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

10R 船橋競馬場ダ1000m ダート1000m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーセンヴィオラ逃げ推奨	笹川翼（大井）	実6.1	B○ A○勝率17% EV+0% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+77%の中穴候補（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/10 浦和10R 5着/11頭+0.4秒 07/03 大井11R 6着/10頭 05/20 大井12R 5着/14頭 03/25 大井7R 5着/8頭+1.6秒 02/12 船橋10R 7着/12頭+1.4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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 29.1% (オッズ暗示: 16.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.5% / 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。
2	エスシーレベッカ	和田譲（大井）	実19.2	B× A▽勝率3% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/03 船橋7R 8着/8頭+3.2秒 06/29 船橋10R 7着/8頭+1.0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 7.5着 (不振) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 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。
3	クラレーヴ	本橋孝（船橋）	実16.1	B△ A▽勝率4% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/12 浦和10R 3着/11頭+0.4秒 07/17 浦和10R 1着/11頭 07/03 船橋7R 3着/7頭 06/03 船橋6R 12着/13頭 10/03 船橋8R 7着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.3% / 期待値 -31% ※ 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	オルタスグロウ逃げ	岡村健（船橋）	実10.2	B▲ A△勝率7% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/02 船橋7R 2着/9頭+0.4秒 07/02 船橋10R 7着/12頭+0.0秒 06/04 船橋11R 7着/12頭+1.0秒 05/04 船橋10R 1着/9頭勝利 04/02 船橋5R 1着/7頭勝利
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 5.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 3.3% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。
5	シンヒダカゴールド	川島正（船橋）	実52.2	B× A▽勝率1% EV-39% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/03 船橋8R 8着/10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戦の調子平均 8.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 期待値 -39% ※ 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	ジェネシスミザール自在	仲野光（船橋）	実36.8	B× A▽勝率2% EV-41% 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12R 4着/10頭+1.1秒 06/03 船橋10R 2着/13頭 05/25 浦和11R 10着/12頭 05/05 船橋10R 8着/14頭+1.1秒 04/20 浦和10R 12着/12頭+4.1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 33走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21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 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -42% ※ 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	ポアゾンボス逃げ	山本大（船橋）	実17.8	B△ A△勝率5% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/17 大井5R 5着/8頭+1.2秒 07/21 大井11R 10着/13頭+1.4秒 07/02 船橋10R 8着/12頭 06/05 船橋11R 4着/10頭+0.0秒 05/08 船橋9R 8着/12頭+1.1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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% × 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 0.7% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 -18% ※ 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	エメラルアポロン追込	西村栄（船橋）	実54.4	B× A×勝率1% EV-53% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 08/06 船橋12R 3着/10頭+0.9秒 06/17 川崎9R 7着/11頭+1.0秒 05/06 船橋10R 12着/12頭+3.2秒 01/22 船橋10R 14着/14頭+2.2秒 12/10 船橋10R 5着/13頭+0.3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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 -53% ※ 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	ビスマルク追込	佐野遥（川崎）	実54.8	B× A×勝率1% EV-65% 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12R 6着/10頭+1.2秒 06/03 船橋10R 5着/13頭 05/06 船橋10R 10着/12頭+1.3秒 03/31 船橋10R 3着/14頭+0.3秒 03/11 船橋10R 13着/14頭+2.1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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 7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 14位 / 勝率 0.6% / 期待値 -65% ※ 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	ヒーサマウィン自在	中山遥（浦和）	実30.8	B× A▽勝率2% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/03 船橋8R 7着/10頭+1.5秒 07/02 船橋12R 2着/3頭 06/02 船橋6R 6着/9頭+0.0秒 05/05 船橋10R 3着/14頭+0.5秒 03/30 船橋8R 4着/12頭+0.3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 5.0着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 25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 0.5% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -43% ※ 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	サポーズドトゥキル自在	ゴンサ（船橋）	実43.0	B× A▽勝率1% EV-36% 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12R 5着/10頭+1.1秒 02/13 船橋10R 10着/12頭+2.9秒 01/22 船橋9R 8着/8頭+2.4秒 12/10 船橋12R 11着/11頭+6.5秒 07/29 船橋12R 9着/10頭+1.8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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 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) -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 1.5% / 期待値 -36% ※ 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	レイシン先行	本田重（船橋）	実8.0	B× A△勝率8% EV-33% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯13走で勝率31%／同馬場状態で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/03 船橋7R 5着/8頭+1.6秒 06/03 船橋10R 3着/13頭 05/05 船橋10R 1着/14頭勝利 03/31 船橋10R 6着/14頭+0.4秒 03/12 船橋6R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 31% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 25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 0.5% (オッズ暗示: 12.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -33% ※ 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。
13	フォーティチュード自在	杉山海（大井）	実3.5	B🌟◎ A🌟◎勝率38% EV+32% 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（同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/21 川崎11R 2着/8頭+0.3秒 08/10 浦和10R 2着/11頭+0.1秒 07/16 浦和11R 1着/11頭 06/23 浦和10R 3着/11頭+0.0秒 05/29 浦和5R 1着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 40% ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 62.6% (オッズ暗示: 28.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.9% / 期待値 +33% ※ 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。
14	プレストガウディー差し	山中悠（船橋）	実3.6	B△ A▲勝率11% EV-61% 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31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/06 船橋12R 2着/10頭+0.1秒 07/02 船橋12R 3着/3頭 06/03 船橋10R 8着/13頭 05/05 船橋10R 4着/14頭+0.6秒 03/31 船橋10R 10着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 27.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 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 ◎

フォーティチュード

騎手杉山海（大井）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

+119%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1トーセンヴィオラ

6.1倍

EV +77%

▲A:△4オルタスグロウ

10.2倍

EV -66%

出走馬全14頭

◎A:◎13

フォーティチュード

杉山海（大井）

3.5倍

+119%

›

○A:○1

トーセンヴィオラ

笹川翼（大井）

6.1倍

+77%

›

▲A:△4

オルタスグロウ

岡村健（船橋）

10.2倍

-66%

›

△A:▽3

クラレーヴ

本橋孝（船橋）

16.1倍

-79%

›

△A:▲14

プレストガウディー

山中悠（船橋）

3.6倍

-97%

›

△A:△7

ポアゾンボス

山本大（船橋）

17.8倍

-88%

›

×A:▽5

シンヒダカゴールド

川島正（船橋）

52.2倍

-65%

›

×A:△12

レイシン

本田重（船橋）

8.0倍

-95%

›

×A:▽10

ヒーサマウィン

中山遥（浦和）

30.8倍

-83%

›

×A:×8

エメラルアポロン

西村栄（船橋）

54.4倍

-71%

›

×A:▽2

エスシーレベッカ

和田譲（大井）

19.2倍

-96%

›

×A:▽6

ジェネシスミザール

仲野光（船橋）

36.8倍

-99%

›

×A:▽11

サポーズドトゥキル

ゴンサ（船橋）

43.0倍

-99%

›

×A:×9

ビスマルク

佐野遥（川崎）

54.8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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 1 トーセンヴィオラ ¥300 実6.1倍期待値 +78% ❌不的中7着単勝 6.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 船橋競馬場ダ1000m ダート1000m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーセンヴィオラ逃げ推奨	笹川翼（大井）	実6.1	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/10 浦和10R 5着/11頭+0.4秒 07/03 大井11R 6着/10頭 05/20 大井12R 5着/14頭 03/25 大井7R 5着/8頭+1.6秒 02/12 船橋10R 7着/12頭+1.4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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
2	エスシーレベッカ	和田譲（大井）	実19.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/03 船橋7R 8着/8頭+3.2秒 06/29 船橋10R 7着/8頭+1.0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 7.5着 (不振) ○ ローテーション 25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 2.9% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
3	クラレーヴ	本橋孝（船橋）	実16.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/12 浦和10R 3着/11頭+0.4秒 07/17 浦和10R 1着/11頭 07/03 船橋7R 3着/7頭 06/03 船橋6R 12着/13頭 10/03 船橋8R 7着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	オルタスグロウ逃げ	岡村健（船橋）	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/02 船橋7R 2着/9頭+0.4秒 07/02 船橋10R 7着/12頭+0.0秒 06/04 船橋11R 7着/12頭+1.0秒 05/04 船橋10R 1着/9頭勝利 04/02 船橋5R 1着/7頭勝利
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 5.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 26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 7.1% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
5	シンヒダカゴールド	川島正（船橋）	実52.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/03 船橋8R 8着/10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戦の調子平均 8.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	ジェネシスミザール自在	仲野光（船橋）	実36.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場33走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 08/06 船橋12R 4着/10頭+1.1秒 06/03 船橋10R 2着/13頭 05/25 浦和11R 10着/12頭 05/05 船橋10R 8着/14頭+1.1秒 04/20 浦和10R 12着/12頭+4.1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 33走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	ポアゾンボス逃げ	山本大（船橋）	実17.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/17 大井5R 5着/8頭+1.2秒 07/21 大井11R 10着/13頭+1.4秒 07/02 船橋10R 8着/12頭 06/05 船橋11R 4着/10頭+0.0秒 05/08 船橋9R 8着/12頭+1.1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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	エメラルアポロン追込	西村栄（船橋）	実54.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 08/06 船橋12R 3着/10頭+0.9秒 06/17 川崎9R 7着/11頭+1.0秒 05/06 船橋10R 12着/12頭+3.2秒 01/22 船橋10R 14着/14頭+2.2秒 12/10 船橋10R 5着/13頭+0.3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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
9	ビスマルク追込	佐野遥（川崎）	実54.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/06 船橋12R 6着/10頭+1.2秒 06/03 船橋10R 5着/13頭 05/06 船橋10R 10着/12頭+1.3秒 03/31 船橋10R 3着/14頭+0.3秒 03/11 船橋10R 13着/14頭+2.1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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 7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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
10	ヒーサマウィン自在	中山遥（浦和）	実30.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/03 船橋8R 7着/10頭+1.5秒 07/02 船橋12R 2着/3頭 06/02 船橋6R 6着/9頭+0.0秒 05/05 船橋10R 3着/14頭+0.5秒 03/30 船橋8R 4着/12頭+0.3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 5.0着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	サポーズドトゥキル自在	ゴンサ（船橋）	実43.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 船橋12R 5着/10頭+1.1秒 02/13 船橋10R 10着/12頭+2.9秒 01/22 船橋9R 8着/8頭+2.4秒 12/10 船橋12R 11着/11頭+6.5秒 07/29 船橋12R 9着/10頭+1.8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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
12	レイシン先行	本田重（船橋）	実8.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯13走で勝率31%／同馬場状態で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/03 船橋7R 5着/8頭+1.6秒 06/03 船橋10R 3着/13頭 05/05 船橋10R 1着/14頭勝利 03/31 船橋10R 6着/14頭+0.4秒 03/12 船橋6R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 31% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
13	フォーティチュード自在	杉山海（大井）	実3.5	🌟◎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（同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/21 川崎11R 2着/8頭+0.3秒 08/10 浦和10R 2着/11頭+0.1秒 07/16 浦和11R 1着/11頭 06/23 浦和10R 3着/11頭+0.0秒 05/29 浦和5R 1着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 40% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 37.9% (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。
14	プレストガウディー差し	山中悠（船橋）	実3.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/06 船橋12R 2着/10頭+0.1秒 07/02 船橋12R 3着/3頭 06/03 船橋10R 8着/13頭 05/05 船橋10R 4着/14頭+0.6秒 03/31 船橋10R 10着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フォーティチュード

騎手杉山海（大井）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

+32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1トーセンヴィオラ

6.1倍

EV +0%

▲14プレストガウディー

3.6倍

EV -61%

出走馬全14頭

◎13

フォーティチュード

杉山海（大井）

3.5倍

+32%

›

○1

トーセンヴィオラ

笹川翼（大井）

6.1倍

+0%

›

▲14

プレストガウディー

山中悠（船橋）

3.6倍

-61%

›

△12

レイシン

本田重（船橋）

8.0倍

-33%

›

△4

オルタスグロウ

岡村健（船橋）

10.2倍

-27%

›

△7

ポアゾンボス

山本大（船橋）

17.8倍

-17%

›

▽3

クラレーヴ

本橋孝（船橋）

16.1倍

-30%

›

▽2

エスシーレベッカ

和田譲（大井）

19.2倍

-44%

›

▽10

ヒーサマウィン

中山遥（浦和）

30.8倍

-43%

›

▽6

ジェネシスミザール

仲野光（船橋）

36.8倍

-41%

›

▽11

サポーズドトゥキル

ゴンサ（船橋）

43.0倍

-36%

›

▽5

シンヒダカゴールド

川島正（船橋）

52.2倍

-39%

›

×8

エメラルアポロン

西村栄（船橋）

54.4倍

-53%

›

×9

ビスマルク

佐野遥（川崎）

54.8倍

-65%

›

💡 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 1 トーセンヴィオラ ¥300 実6.1倍期待値 +1% ❌不的中7着単勝 6.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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