船橋 5R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

5R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マットーネロッソ	本田重（船橋）	実25.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/20 園田7R 3着/10頭+0.7秒 07/16 園田7R 6着/9頭 07/03 園田6R 8着/12頭 06/04 園田6R 3着/10頭+4.0秒 05/07 園田7R 3着/9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 5.7着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	ケイアイインダラ先行	臼井健（船橋）	実221.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（178日ぶりの実戦）
前5走 04/03 船橋6R 6着/7頭+3.8秒 03/13 船橋9R 8着/11頭+2.0秒 02/26 浦和10R 8着/11頭+1.2秒 02/13 船橋9R 6着/11頭+1.4秒 01/23 船橋10R 7着/11頭+1.2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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ ローテーション 178日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 0.6% (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。
3	ジャストキングダム自在	山中悠（船橋）	実1.2	◎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9走で勝率44%と適性高／同距離帯9走で勝率44%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/26 船橋5R 1着/12頭勝利 08/03 船橋4R 1着/10頭勝利 06/29 船橋6R 4着/9頭 05/04 船橋7R 4着/12頭+0.7秒 03/31 船橋5R 2着/10頭+0.8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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 46.7% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
4	キャッスルレーヴ追込	小杉亮（船橋）	実247.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/24 船橋6R 10着/11頭+2.3秒 04/02 船橋4R 8着/10頭+2.7秒 10/03 船橋7R 8着/9頭+1.6秒 09/12 川崎9R 9着/13頭+2.1秒 08/31 船橋9R 9着/12頭+1.4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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
5	ザビッグマン差し	澤田龍（船橋）	実14.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率50%）
前5走 08/26 船橋10R 7着/12頭+1.2秒 08/02 船橋5R 6着/11頭+1.6秒 07/02 船橋6R 2着/10頭 06/01 船橋7R 3着/12頭+1.0秒 05/04 船橋5R 4着/12頭+0.9秒
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) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 36走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 35走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 4.0% (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。
6	ワンダードリーム逃げ	所　蛍（船橋）	実24.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/04 船橋8R 5着/11頭 05/05 船橋1R 1着/12頭勝利 03/09 船橋4R 7着/9頭+2.9秒 02/13 船橋2R 1着/9頭勝利 07/18 大井3R 4着/8頭+2.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
7	ラブシックボッサ	仲野光（船橋）	実81.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/24 船橋5R 6着/12頭+1.4秒 08/03 船橋5R 9着/12頭+1.0秒 07/03 船橋7R 6着/7頭 06/24 浦和9R 9着/11頭 06/02 船橋11R 14着/14頭
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) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 7% ▽ 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) -26% (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。
8	デルマネコダマシ	木間龍（船橋）	実40.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（80日ぶりの実戦）
前5走 07/10 川崎9R 9着/11頭+2.0秒 07/02 船橋6R 6着/10頭 06/03 船橋8R 6着/12頭 05/06 船橋7R 2着/12頭+0.2秒 04/21 浦和8R 1着/13頭勝利
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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
9	ミヤビモルタル	和田譲（大井）	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/24 船橋6R 4着/11頭+0.4秒 08/02 船橋8R 2着/9頭+0.3秒 06/28 船橋10R 4着/8頭 06/01 船橋7R 2着/12頭 05/06 船橋4R 2着/12頭+0.1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 3.3着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	ゴールドステージ逃げ推奨	野畑凌（川崎）	実11.6	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率20%）
前5走 06/02 船橋2R 1着/12頭 05/05 船橋1R 10着/12頭+1.6秒 04/01 船橋2R 2着/12頭+0.2秒 03/09 船橋1R 6着/10頭+2.5秒 02/12 船橋2R 2着/12頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 118日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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	フィリグラン先行	佐野遥（川崎）	実27.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/09 川崎6R 11着/12頭+2.6秒 08/19 川崎9R 4着/12頭+0.4秒 07/29 川崎8R 5着/7頭+1.3秒 07/09 川崎7R 2着/8頭 06/16 川崎4R 1着/12頭
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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 19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 1.9% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	テカポ自在	岡村健（船橋）	実12.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/24 船橋5R 7着/12頭+1.6秒 08/06 船橋4R 3着/8頭+0.6秒 06/28 船橋6R 3着/7頭 06/01 船橋5R 6着/11頭 05/05 船橋4R 3着/12頭+0.3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 4.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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

ジャストキングダム

騎手山中悠（船橋）

単勝オッズ

1.2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

○10ゴールドステージ

11.6倍

EV +55%

▲12テカポ

12.7倍

EV +41%

出走馬全12頭

◎3

ジャストキングダム

山中悠（船橋）

1.2倍

-43%

›

○10

ゴールドステージ

野畑凌（川崎）

11.6倍

+55%

›

▲12

テカポ

岡村健（船橋）

12.7倍

+41%

›

△9

ミヤビモルタル

和田譲（大井）

12.6倍

-4%

›

△6

ワンダードリーム

所　蛍（船橋）

24.0倍

+42%

›

△1

マットーネロッソ

本田重（船橋）

25.3倍

+36%

›

▽5

ザビッグマン

澤田龍（船橋）

14.2倍

-43%

›

▽11

フィリグラン

佐野遥（川崎）

27.4倍

-47%

›

▽8

デルマネコダマシ

木間龍（船橋）

40.3倍

-25%

›

▽7

ラブシックボッサ

仲野光（船橋）

81.4倍

-25%

›

▽2

ケイアイインダラ

臼井健（船橋）

221.2倍

+38%

›

▽4

キャッスルレーヴ

小杉亮（船橋）

247.2倍

+29%

›

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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 10 ゴールドステージ ¥100 実11.6倍期待値 +56% 不的中12着単勝 11.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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