船橋 1R 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。

1R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プリンセスダーク先行	臼井健（船橋）	実36.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し）
前5走 08/04 船橋4R 8着/9頭+2.2秒 01/07 浦和1R 7着/12頭+1.3秒 12/25 浦和2R 5着/11頭+0.5秒 12/10 船橋3R 7着/12頭+1.1秒 11/28 浦和3R 7着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し × 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 1.7% (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	グランツリッター自在	仲野光（船橋）	実42.3	▽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5走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/26 船橋3R 6着/11頭+2.1秒 08/02 船橋1R 11着/11頭+5.9秒 06/29 船橋4R 10着/10頭+3.0秒 06/03 船橋1R 10着/10頭 05/05 船橋2R 11着/12頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
3	エメラルアタック先行	山本大（船橋）	実96.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/26 船橋3R 9着/11頭+2.8秒 08/02 船橋1R 9着/11頭+3.4秒 06/29 船橋4R 8着/10頭 06/04 船橋4R 9着/11頭+1.0秒 05/06 船橋1R 10着/10頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
4	ブイブイエスワン	高橋利（船橋）	実159.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10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 08/26 船橋3R 7着/11頭+2.3秒 08/02 船橋1R 6着/11頭+2.1秒 07/07 川崎2R 6着/12頭+1.0秒 06/28 船橋4R 8着/10頭+1.0秒 06/01 船橋4R 9着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
5	バルドリア	笹川翼（大井）	実1.7	◎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（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 59.2% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
6	オヨメサンバ差し	濱田達（船橋）	実102.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／327日ぶりの実戦）
前5走 11/05 船橋2R 9着/9頭+12.6秒 10/03 船橋1R 10着/11頭+5.8秒 08/31 船橋1R 3着/12頭+2.8秒 08/01 船橋1R 8着/9頭+2.7秒 07/05 船橋1R 5着/8頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10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 327日休養明け × 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 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ハマサン	菅原吏（船橋）	実7.0	▲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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ギンレイ差し	野畑凌（川崎）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7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 08/26 船橋3R 5着/11頭+1.9秒 08/02 船橋1R 4着/11頭+0.8秒 01/03 川崎4R 11着/14頭+1.2秒 12/16 川崎5R 6着/12頭+0.6秒 12/09 船橋4R 3着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 4.0% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
9	グランミルトン逃げ	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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 03/10 船橋5R 3着/12頭+0.4秒 02/09 船橋1R 2着/12頭+0.0秒 01/19 船橋1R 2着/12頭+0.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 202日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.1% (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。
10	エースフラワー先行	西村栄（船橋）	実168.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場43走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は39走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/26 船橋3R 8着/11頭+2.7秒 08/02 船橋1R 7着/11頭+2.3秒 06/28 船橋4R 9着/10頭 06/01 船橋4R 8着/10頭 05/04 船橋2R 9着/10頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 43走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 39走で勝ち無し × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
11	マイキーマックイン	本橋孝（船橋）	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/26 船橋3R 4着/11頭+1.9秒 08/02 船橋1R 5着/11頭+0.9秒 07/07 川崎2R 7着/12頭+0.0秒 06/28 船橋8R 4着/6頭+3.0秒 06/02 船橋7R 9着/14頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 2.0% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	エイシンペリドット逃げ	沖響主（船橋）	実52.9	×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8走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/22 浦和1R 8着/12頭+1.2秒 08/26 船橋3R 10着/11頭+2.9秒 08/02 船橋9R 11着/11頭+3.1秒 07/13 浦和1R 7着/10頭+0.0秒 06/28 船橋8R 5着/6頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。

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

バルドリア

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9グランミルトン

3.8倍

EV -23%

▲7ハマサン

7.0倍

EV -39%

出走馬全12頭

◎5

バルドリア

笹川翼（大井）

1.7倍

+0%

›

○9

グランミルトン

本田重（船橋）

3.8倍

-23%

›

▲7

ハマサン

菅原吏（船橋）

7.0倍

-39%

›

△8

ギンレイ

野畑凌（川崎）

10.8倍

-57%

›

△11

マイキーマックイン

本橋孝（船橋）

14.2倍

-71%

›

△1

プリンセスダーク

臼井健（船橋）

36.4倍

-37%

›

▽2

グランツリッター

仲野光（船橋）

42.3倍

-42%

›

▽3

エメラルアタック

山本大（船橋）

96.8倍

-8%

›

×12

エイシンペリドット

沖響主（船橋）

52.9倍

-52%

›

▽6

オヨメサンバ

濱田達（船橋）

102.6倍

-36%

›

▽4

ブイブイエスワン

高橋利（船橋）

159.3倍

-49%

›

×10

エースフラワー

西村栄（船橋）

168.0倍

-52%

›

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