船橋 7R 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。

7R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チンプンカンプン逃げ	木間龍（船橋）	実55.7	▽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4走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/07 川崎10R 7着/12頭+0.6秒 08/24 船橋5R 9着/12頭+1.8秒 08/02 船橋12R 9着/9頭+2.6秒 07/17 浦和9R 5着/9頭+0.0秒 07/03 船橋7R 4着/7頭+4.0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 8.3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 4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 21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 1.0% (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。
2	マルヒロユートピア追込	仲野光（船橋）	実47.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/26 船橋10R 10着/12頭+1.9秒 08/02 船橋8R 3着/9頭+0.3秒 07/02 船橋6R 8着/10頭 06/03 船橋8R 7着/12頭 05/05 船橋6R 8着/12頭+1.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
3	アルムマッツ自在	沖響主（船橋）	実75.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 船橋7R 7着/9頭+2.2秒 06/28 船橋10R 6着/8頭+3.0秒 06/01 船橋7R 10着/12頭 05/06 船橋7R 7着/12頭+1.2秒 03/09 船橋6R 4着/11頭+0.4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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ブリックスラテ逃げ	笹川翼（大井）	実4.3	○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33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/02 船橋4R 9着/10頭+2.8秒 02/12 船橋8R 3着/12頭+0.1秒 01/22 船橋4R 1着/12頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ ローテーション 179日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
5	マイビリーブ追込	本田重（船橋）	実4.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/05 船橋2R 2着/6頭+0.4秒 06/28 船橋5R 5着/10頭 03/10 船橋4R 1着/11頭勝利 02/11 船橋1R 5着/12頭+2.0秒 01/20 船橋1R 9着/9頭+3.0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 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 11.7% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
6	テンタイカンソク逃げ	和田譲（大井）	実3.2	◎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8走で勝率25%と適性高／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/26 船橋5R 2着/12頭+0.7秒 06/28 船橋10R 3着/8頭+0.0秒 03/30 船橋6R 4着/11頭+0.8秒 03/12 船橋5R 3着/12頭+0.9秒 07/28 船橋5R 1着/10頭勝利
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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 31.7% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	キャッスルシャイン差し	小杉亮（船橋）	実14.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/02 船橋5R 8着/11頭+1.7秒 06/28 船橋10R 1着/8頭 06/03 船橋5R 2着/11頭 05/11 川崎9R 5着/10頭+1.5秒 03/12 船橋5R 9着/12頭+1.5秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 2.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
8	リンガスロシェ逃げ	笠野雄（船橋）	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率42%と適性高／同距離帯10走で勝率50%）
前5走 08/24 船橋5R 4着/12頭+0.8秒 08/02 船橋8R 8着/9頭+1.3秒 07/03 船橋7R 5着/7頭 08/27 船橋8R 1着/11頭勝利 07/31 船橋7R 1着/8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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 50% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	メイショウカンムリ先行	菅原吏（船橋）	実67.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/03 船橋5R 10着/12頭+1.2秒 06/01 船橋7R 7着/12頭+0.0秒 05/26 浦和6R 2着/12頭 05/04 船橋6R 6着/12頭+1.9秒 03/30 船橋7R 7着/12頭+0.4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 6.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ▽ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
10	ダブルシルバー	山中悠（船橋）	実68.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 08/24 船橋7R 12着/12頭+4.7秒 08/02 船橋5R 9着/11頭+2.1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 10.5着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
11	マサノヒーロー追込	岡村健（船橋）	実11.5	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/24 船橋6R 7着/11頭+0.7秒 11/19 川崎12R 14着/14頭+4.0秒 11/07 船橋12R 12着/12頭+4.4秒 10/03 船橋8R 10着/10頭+4.1秒 08/31 船橋7R 12着/12頭+3.1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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
12	フレンドシルバー	藤本現（大井）	実13.9	△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33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/24 船橋5R 5着/12頭+0.9秒 08/02 船橋8R 7着/9頭+1.1秒 06/29 船橋5R 1着/9頭 06/16 川崎5R 8着/12頭+0.0秒 06/03 船橋4R 2着/11頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% × 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 4.6% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。

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

テンタイカンソク

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ブリックスラテ

4.3倍

EV +2%

▲8リンガスロシェ

6.4倍

EV -17%

出走馬全12頭

◎6

テンタイカンソク

和田譲（大井）

3.2倍

+1%

›

○4

ブリックスラテ

笹川翼（大井）

4.3倍

+2%

›

▲8

リンガスロシェ

笠野雄（船橋）

6.4倍

-17%

›

△5

マイビリーブ

本田重（船橋）

4.1倍

-52%

›

△11

マサノヒーロー

岡村健（船橋）

11.5倍

-16%

›

△12

フレンドシルバー

藤本現（大井）

13.9倍

-35%

›

×7

キャッスルシャイン

小杉亮（船橋）

14.7倍

-61%

›

▽2

マルヒロユートピア

仲野光（船橋）

47.6倍

+3%

›

▽1

チンプンカンプン

木間龍（船橋）

55.7倍

-43%

›

▽3

アルムマッツ

沖響主（船橋）

75.3倍

-32%

›

▽10

ダブルシルバー

山中悠（船橋）

68.9倍

-48%

›

×9

メイショウカンムリ

菅原吏（船橋）

67.0倍

-63%

›

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