船橋 12R 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

12R 船橋競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オリエンタルマック自在	西村栄（船橋）	実36.7	B▽ A×勝率1% EV-62% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/07 浦和5R 2着/8頭+0.2秒 07/29 川崎6R 6着/11頭+1.4秒 07/16 浦和6R 10着/12頭 06/22 浦和7R 4着/8頭 06/02 船橋5R 9着/12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 6.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 -62% ※ 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	ボニファシオ追込	本田重（船橋）	実6.9	B△ A△勝率9% EV-38% 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3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/03 船橋12R 1着/3頭 06/02 船橋9R 11着/14頭+0.0秒 05/08 船橋6R 7着/11頭+1.1秒 04/22 浦和4R 10着/11頭+2.4秒 03/31 船橋3R 9着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。
3	フェイスカワサキ差し	木間龍（船橋）	実6.3	B△ A△勝率8% EV-47% 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13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 08/02 船橋10R 4着/9頭+1.7秒 02/11 船橋12R 2着/14頭+0.2秒 01/19 船橋7R 7着/13頭+1.9秒 12/11 船橋12R 5着/13頭+2.4秒 06/05 船橋12R 5着/14頭+0.8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 4.3着 × 当競馬場適性 13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 26日の間隔 (理想的) × 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 9.4% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -47% ※ 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	ビューティビースト自在	實川純（船橋）	実54.3	B△ A×勝率1% EV-51% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/07 浦和9R 4着/10頭+0.9秒 07/29 川崎6R 10着/11頭+2.2秒 07/17 浦和8R 5着/10頭 06/23 浦和5R 4着/10頭 03/16 浦和5R 7着/11頭+1.7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 6.3着 ○ 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) +412% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 1.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -51% ※ 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	ニシノシャイニング	小杉亮（船橋）	実63.6	B× A×勝率0% 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 08/02 船橋10R 8着/9頭+3.0秒 07/16 浦和12R 8着/12頭 06/17 川崎7R 8着/10頭 06/02 船橋9R 9着/14頭 05/05 船橋12R 3着/12頭+0.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 26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 4% (やや苦戦) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.5% / 期待値 -70% ※ 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	オランジー追込	柿本量（船橋）	実39.3	B▽ A▽勝率2% EV-39% 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）
前5走 08/02 船橋10R 6着/9頭+2.0秒 07/13 浦和10R 7着/10頭+1.0秒 06/28 船橋9R 7着/10頭 03/31 船橋12R 13着/14頭+2.7秒 03/16 浦和12R 12着/12頭+3.2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 6.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
7	タカオスマイル推奨	山口達（船橋）	実18.9	B◎ A▽勝率5% EV-3% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率28% × オッズ18.9倍で期待値+431%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/04 船橋12R 11着/14頭+3.8秒 06/28 船橋7R 7着/9頭+1.0秒 06/02 船橋9R 12着/14頭 05/05 船橋12R 4着/12頭+0.3秒 03/30 船橋10R 6着/14頭+1.3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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 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 24日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +431% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 28.1% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 期待値 -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。
8	アンティシパル先行	沖響主（船橋）	実17.7	B× A△勝率6% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（151日ぶりの実戦）
前5走 03/30 船橋10R 11着/14頭+2.1秒 02/23 浦和6R 2着/12頭+0.2秒 01/19 船橋6R 4着/12頭+1.2秒 12/08 船橋6R 2着/13頭+0.7秒 10/13 川崎12R 5着/13頭+2.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 151日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.0% / 期待値 +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	ファイアーサイン自在	野澤憲（船橋）	実34.0	B× A▽勝率3% EV+14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/02 船橋10R 7着/9頭+2.7秒 06/29 船橋12R 9着/12頭 06/02 船橋11R 13着/14頭+1.0秒 05/07 船橋12R 8着/13頭+2.6秒 03/31 船橋12R 11着/14頭+2.7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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 期待値 +15% ※ 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	シュヴァルツナーガ	岡村健（船橋）	実19.8	B× A▽勝率3% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/04 船橋12R 8着/14頭+2.8秒 07/28 川崎7R 7着/12頭+1.5秒 07/13 浦和7R 9着/12頭 06/28 船橋7R 4着/9頭+0.0秒 05/13 川崎6R 10着/14頭+1.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.1% / 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。
11	ノーヴヒーロー	庄司大（船橋）	実3.5	B○ A◎勝率29% EV0% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/02 船橋10R 3着/9頭+1.1秒 07/04 船橋12R 1着/3頭 06/17 川崎4R 6着/12頭 06/04 船橋5R 5着/12頭 05/08 船橋6R 9着/11頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 28.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.5% / 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。
12	ユウオウマイシン差し	川島正（船橋）	実5.4	B× A▲勝率9% EV-51% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/07 浦和10R 10着/12頭+2.8秒 07/16 浦和12R 3着/12頭 05/05 船橋12R 6着/12頭+1.1秒 04/21 浦和6R 9着/12頭+2.7秒 04/06 川崎12R 9着/13頭+1.6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 6.3着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 -51% ※ 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	ヨルノチョウ差し	張田昂（船橋）	実4.9	B▲ A○勝率24% EV+15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/12 浦和9R 2着/10頭+0.9秒 07/09 川崎7R 7着/8頭+1.0秒 06/28 船橋9R 8着/10頭 05/04 船橋6R 4着/12頭+1.4秒 10/31 浦和8R 2着/8頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.6% / 期待値 +16% ※ 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

B推奨Aモデル ▽

タカオスマイル

騎手山口達（船橋）

単勝オッズ

18.9倍

AI期待値

+431%

買い目

¥600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎11ノーヴヒーロー

3.5倍

EV -33%

▲A:○13ヨルノチョウ

4.9倍

EV -20%

出走馬全13頭

◎A:▽7

タカオスマイル

山口達（船橋）

18.9倍

+431%

›

○A:◎11

ノーヴヒーロー

庄司大（船橋）

3.5倍

-33%

›

▲A:○13

ヨルノチョウ

張田昂（船橋）

4.9倍

-20%

›

△A:△3

フェイスカワサキ

木間龍（船橋）

6.3倍

-40%

›

△A:×4

ビューティビースト

實川純（船橋）

54.3倍

+412%

›

△A:△2

ボニファシオ

本田重（船橋）

6.9倍

-42%

›

▽A:×1

オリエンタルマック

西村栄（船橋）

36.7倍

-12%

›

×A:△8

アンティシパル

沖響主（船橋）

17.7倍

-66%

›

×A:▲12

ユウオウマイシン

川島正（船橋）

5.4倍

-91%

›

×A:▽10

シュヴァルツナーガ

岡村健（船橋）

19.8倍

-70%

›

▽A:▽6

オランジー

柿本量（船橋）

39.3倍

-41%

›

×A:▽9

ファイアーサイン

野澤憲（船橋）

34.0倍

-82%

›

×A:×5

ニシノシャイニング

小杉亮（船橋）

63.6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 7 タカオスマイル ¥600 実18.9倍期待値 +431% ❌不的中2着単勝 18.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 船橋競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オリエンタルマック自在	西村栄（船橋）	実36.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/07 浦和5R 2着/8頭+0.2秒 07/29 川崎6R 6着/11頭+1.4秒 07/16 浦和6R 10着/12頭 06/22 浦和7R 4着/8頭 06/02 船橋5R 9着/12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 6.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	ボニファシオ追込	本田重（船橋）	実6.9	△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3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/03 船橋12R 1着/3頭 06/02 船橋9R 11着/14頭+0.0秒 05/08 船橋6R 7着/11頭+1.1秒 04/22 浦和4R 10着/11頭+2.4秒 03/31 船橋3R 9着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	フェイスカワサキ差し	木間龍（船橋）	実6.3	△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13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 08/02 船橋10R 4着/9頭+1.7秒 02/11 船橋12R 2着/14頭+0.2秒 01/19 船橋7R 7着/13頭+1.9秒 12/11 船橋12R 5着/13頭+2.4秒 06/05 船橋12R 5着/14頭+0.8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 4.3着 × 当競馬場適性 13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 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
4	ビューティビースト自在	實川純（船橋）	実54.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/07 浦和9R 4着/10頭+0.9秒 07/29 川崎6R 10着/11頭+2.2秒 07/17 浦和8R 5着/10頭 06/23 浦和5R 4着/10頭 03/16 浦和5R 7着/11頭+1.7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 6.3着 ○ 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) -51% (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。
5	ニシノシャイニング	小杉亮（船橋）	実63.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/02 船橋10R 8着/9頭+3.0秒 07/16 浦和12R 8着/12頭 06/17 川崎7R 8着/10頭 06/02 船橋9R 9着/14頭 05/05 船橋12R 3着/12頭+0.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 26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 4% (やや苦戦) ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	オランジー追込	柿本量（船橋）	実39.3	▽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）
前5走 08/02 船橋10R 6着/9頭+2.0秒 07/13 浦和10R 7着/10頭+1.0秒 06/28 船橋9R 7着/10頭 03/31 船橋12R 13着/14頭+2.7秒 03/16 浦和12R 12着/12頭+3.2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 6.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
7	タカオスマイル推奨	山口達（船橋）	実18.9	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/04 船橋12R 11着/14頭+3.8秒 06/28 船橋7R 7着/9頭+1.0秒 06/02 船橋9R 12着/14頭 05/05 船橋12R 4着/12頭+0.3秒 03/30 船橋10R 6着/14頭+1.3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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 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 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
8	アンティシパル先行	沖響主（船橋）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（151日ぶりの実戦）
前5走 03/30 船橋10R 11着/14頭+2.1秒 02/23 浦和6R 2着/12頭+0.2秒 01/19 船橋6R 4着/12頭+1.2秒 12/08 船橋6R 2着/13頭+0.7秒 10/13 川崎12R 5着/13頭+2.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 151日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (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。
9	ファイアーサイン自在	野澤憲（船橋）	実34.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/02 船橋10R 7着/9頭+2.7秒 06/29 船橋12R 9着/12頭 06/02 船橋11R 13着/14頭+1.0秒 05/07 船橋12R 8着/13頭+2.6秒 03/31 船橋12R 11着/14頭+2.7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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
10	シュヴァルツナーガ	岡村健（船橋）	実19.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/04 船橋12R 8着/14頭+2.8秒 07/28 川崎7R 7着/12頭+1.5秒 07/13 浦和7R 9着/12頭 06/28 船橋7R 4着/9頭+0.0秒 05/13 川崎6R 10着/14頭+1.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
11	ノーヴヒーロー	庄司大（船橋）	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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/02 船橋10R 3着/9頭+1.1秒 07/04 船橋12R 1着/3頭 06/17 川崎4R 6着/12頭 06/04 船橋5R 5着/12頭 05/08 船橋6R 9着/11頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.5% (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。
12	ユウオウマイシン差し	川島正（船橋）	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/07 浦和10R 10着/12頭+2.8秒 07/16 浦和12R 3着/12頭 05/05 船橋12R 6着/12頭+1.1秒 04/21 浦和6R 9着/12頭+2.7秒 04/06 川崎12R 9着/13頭+1.6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 6.3着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ヨルノチョウ差し	張田昂（船橋）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/12 浦和9R 2着/10頭+0.9秒 07/09 川崎7R 7着/8頭+1.0秒 06/28 船橋9R 8着/10頭 05/04 船橋6R 4着/12頭+1.4秒 10/31 浦和8R 2着/8頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ノーヴヒーロー

騎手庄司大（船橋）

単勝オッズ

3.5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

○13ヨルノチョウ

4.9倍

EV +15%

▲12ユウオウマイシン

5.4倍

EV -51%

出走馬全13頭

◎11

ノーヴヒーロー

庄司大（船橋）

3.5倍

›

○13

ヨルノチョウ

張田昂（船橋）

4.9倍

+15%

›

▲12

ユウオウマイシン

川島正（船橋）

5.4倍

-51%

›

△2

ボニファシオ

本田重（船橋）

6.9倍

-38%

›

△3

フェイスカワサキ

木間龍（船橋）

6.3倍

-47%

›

△8

アンティシパル

沖響主（船橋）

17.7倍

+5%

›

▽7

タカオスマイル

山口達（船橋）

18.9倍

-3%

›

▽9

ファイアーサイン

野澤憲（船橋）

34.0倍

+14%

›

▽10

シュヴァルツナーガ

岡村健（船橋）

19.8倍

-38%

›

▽6

オランジー

柿本量（船橋）

39.3倍

-39%

›

×1

オリエンタルマック

西村栄（船橋）

36.7倍

-62%

›

×4

ビューティビースト

實川純（船橋）

54.3倍

-51%

›

×5

ニシノシャイニング

小杉亮（船橋）

63.6倍

-69%

›

💡 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 7 タカオスマイル ¥600 実18.9倍期待値 -3% ❌不的中2着単勝 18.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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