船橋 6R 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。

6R 船橋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マオノハイジ追込	佐野遥（川崎）	実84.8	▽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／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/25 船橋9R 10着/13頭+2.0秒 08/02 船橋6R 2着/10頭+0.6秒 06/28 船橋1R 6着/9頭 06/02 船橋2R 6着/12頭 05/05 船橋1R 9着/12頭+1.3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 6.0着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	リプサリス先行	小杉亮（船橋）	実107.8	▽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6走で勝ち無し）
前5走 08/25 船橋9R 13着/13頭+2.7秒 06/28 船橋3R 2着/9頭 06/01 船橋6R 7着/9頭 05/05 船橋3R 9着/12頭+1.9秒 04/01 船橋3R 3着/10頭+1.1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 8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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
3	ウォールローゼ	達城龍（大井）	実35.7	▽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／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 09/07 川崎7R 6着/11頭+3.9秒 08/25 船橋9R 12着/13頭+2.2秒 08/03 船橋6R 3着/3頭 07/15 浦和9R 4着/12頭+1.0秒 06/28 船橋3R 3着/9頭
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
4	バブリーヒーロー	秋元耕（浦和）	実159.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9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 09/08 川崎8R 8着/8頭+5.4秒 07/15 浦和9R 5着/12頭+2.0秒 06/29 船橋7R 8着/8頭 06/15 川崎2R 2着/11頭 06/01 船橋1R 10着/11頭
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 20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 0.5% (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	コパノミラノ	篠谷葵（船橋）	実3.3	○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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 17.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
6	ラジスタンロイヤル自在	岡村健（船橋）	実49.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 09/23 浦和8R 5着/11頭+2.4秒 07/16 浦和9R 6着/11頭+0.0秒 07/10 川崎5R 5着/9頭 06/28 船橋5R 8着/10頭+0.0秒 04/07 川崎6R 10着/10頭+3.2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戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ツインドライヴ	ゴンサ（船橋）	実2.0	◎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
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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 48.2% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
8	ボーゲンモーント追込	山口達（船橋）	実49.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/25 船橋9R 7着/13頭+1.3秒 03/30 船橋3R 8着/11頭+1.6秒 03/12 船橋7R 7着/9頭+1.7秒 02/12 船橋6R 9着/11頭+2.3秒 01/20 船橋6R 6着/9頭+3.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	エルアン	所　蛍（船橋）	実18.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/25 船橋9R 9着/13頭+1.6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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (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。
10	オオイシフジノハナ差し	藤本現（大井）	実92.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/25 船橋9R 11着/13頭+2.0秒 04/22 浦和8R 8着/12頭+1.9秒 04/02 船橋6R 4着/10頭+1.5秒 03/11 船橋6R 5着/10頭+0.8秒 02/23 浦和4R 4着/12頭+2.7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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	オスマンサス追込	笹川翼（大井）	実5.1	▲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／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/25 船橋9R 4着/13頭+0.3秒 06/29 船橋7R 3着/8頭+0.0秒 06/02 船橋2R 3着/12頭 05/05 船橋1R 4着/12頭+0.6秒 02/10 船橋5R 6着/12頭+0.5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 3.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) × 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 9.6% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	レオソルジャー自在	仲野光（船橋）	実19.9	△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5走 08/25 船橋9R 6着/13頭+1.2秒 06/28 船橋3R 1着/9頭 06/03 船橋2R 3着/7頭 05/07 船橋2R 2着/12頭+1.6秒 04/03 船橋2R 3着/11頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
13	ナフセッド自在	川島正（船橋）	実15.7	△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25%と適性高／中6日以内の連戦）
前5走 09/23 浦和8R 4着/11頭+2.2秒 08/25 船橋9R 5着/13頭+0.9秒 06/29 船橋7R 6着/8頭+1.0秒 06/03 船橋2R 1着/7頭 05/06 船橋3R 3着/9頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 4走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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

ツインドライヴ

騎手ゴンサ（船橋）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5コパノミラノ

3.3倍

EV -42%

▲11オスマンサス

5.1倍

EV -51%

出走馬全13頭

◎7

ツインドライヴ

ゴンサ（船橋）

2.0倍

-3%

›

○5

コパノミラノ

篠谷葵（船橋）

3.3倍

-42%

›

▲11

オスマンサス

笹川翼（大井）

5.1倍

-51%

›

△13

ナフセッド

川島正（船橋）

15.7倍

+35%

›

△12

レオソルジャー

仲野光（船橋）

19.9倍

-18%

›

△9

エルアン

所　蛍（船橋）

18.8倍

-32%

›

▽8

ボーゲンモーント

山口達（船橋）

49.3倍

-7%

›

▽3

ウォールローゼ

達城龍（大井）

35.7倍

-33%

›

▽6

ラジスタンロイヤル

岡村健（船橋）

49.7倍

-9%

›

▽1

マオノハイジ

佐野遥（川崎）

84.8倍

-19%

›

▽10

オオイシフジノハナ

藤本現（大井）

92.3倍

-15%

›

▽4

バブリーヒーロー

秋元耕（浦和）

159.4倍

-12%

›

▽2

リプサリス

小杉亮（船橋）

107.8倍

-45%

›

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