船橋 9R 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。

9R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コスタデラルス	岡村健（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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/25 船橋10R 2着/3頭 08/03 船橋8R 5着/10頭+0.3秒 07/16 浦和10R 1着/8頭 06/29 船橋9R 6着/8頭 10/24 大井10R 10着/10頭+2.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 2.4% (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。
2	トゥナシ逃げ	西啓太（大井）	実3.4	◎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／中6日以内の連戦）
前5走 09/23 浦和11R 3着/12頭+0.3秒 06/26 浦和4R 1着/7頭 05/13 川崎2R 2着/12頭+0.2秒 02/26 浦和3R 1着/10頭勝利 01/08 浦和9R 11着/13頭+2.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 38.2% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	ビレッジスティール先行	矢野貴（大井）	実17.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/24 船橋8R 4着/12頭+1.1秒 05/04 船橋8R 6着/12頭+0.6秒 03/30 船橋8R 7着/12頭+0.4秒 03/09 船橋10R 3着/12頭+0.2秒 02/09 船橋10R 8着/12頭+1.3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 5.7着 ○ 当競馬場適性 30走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 28走で勝率 18% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
4	プレストエンペラー逃げ	本橋孝（船橋）	実3.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯8走で勝率25%）
前5走 08/24 船橋8R 5着/12頭+1.2秒 04/02 船橋5R 3着/7頭+1.5秒 03/13 船橋6R 2着/8頭+0.2秒 02/11 船橋9R 2着/11頭+1.2秒 01/20 船橋7R 3着/10頭+0.9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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	フォースチルドレン逃げ	木間龍（船橋）	実125.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 09/09 川崎9R 9着/12頭+3.7秒 08/02 船橋7R 8着/9頭+1.5秒 06/28 船橋11R 6着/11頭 06/02 船橋6R 4着/9頭 05/05 船橋7R 2着/12頭+0.6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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 12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 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	トラペジウム自在	川島正（船橋）	実6.5	△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7走で勝率29%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/28 船橋7R 3着/10頭+0.2秒 08/06 船橋4R 1着/8頭勝利 07/14 浦和9R 4着/12頭 07/04 船橋8R 6着/11頭 05/04 船橋1R 4着/11頭+0.9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 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
7	ザーシッダレイ先行	濱田達（船橋）	実35.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率29%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／前走3着）
前5走 08/24 船橋8R 3着/12頭+0.9秒 08/02 船橋7R 4着/9頭+0.9秒 06/29 船橋10R 5着/8頭 06/02 船橋6R 8着/9頭 05/04 船橋8R 5着/12頭+0.5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戦の調子平均 4.0着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.1% (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。
8	アルニラム	野畑凌（川崎）	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	サラサエンペラー推奨	張田昂（船橋）	実10.4	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+62%の中穴候補（前走3着で力を示す）
前5走 08/20 川崎9R 3着/10頭+0.4秒 07/29 川崎10R 7着/13頭+1.1秒 07/07 川崎9R 2着/3頭 05/11 川崎12R 3着/12頭+1.0秒 04/08 川崎7R 2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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
10	リトルハバナ逃げ	中山遥（浦和）	実11.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 06/28 船橋11R 2着/11頭 06/01 船橋9R 8着/9頭+0.0秒 05/06 船橋5R 7着/9頭+1.6秒 04/01 船橋7R 2着/5頭+0.4秒 03/11 船橋6R 2着/10頭+0.1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 5.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け × 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 3.7% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	アイスリンディ差し	山中悠（船橋）	実13.2	×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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 船橋12R 9着/10頭+1.6秒 03/11 船橋10R 1着/14頭勝利 02/10 船橋10R 6着/14頭+0.7秒 01/23 船橋9R 3着/13頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	マルヒロナイト逃げ	仲野光（船橋）	実109.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/02 船橋7R 7着/9頭+1.5秒 06/29 船橋9R 8着/8頭 06/01 船橋8R 9着/9頭 05/05 船橋8R 8着/12頭+1.0秒 04/01 船橋8R 1着/10頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 12% △ 距離適性同距離 30走で勝率 13% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。

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

トゥナシ

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9サラサエンペラー

10.4倍

EV +62%

▲4プレストエンペラー

3.6倍

EV -45%

出走馬全12頭

◎2

トゥナシ

西啓太（大井）

3.4倍

+29%

›

○9

サラサエンペラー

張田昂（船橋）

10.4倍

+62%

›

▲4

プレストエンペラー

本橋孝（船橋）

3.6倍

-45%

›

△6

トラペジウム

川島正（船橋）

6.5倍

-14%

›

△8

アルニラム

野畑凌（川崎）

9.1倍

-58%

›

△10

リトルハバナ

中山遥（浦和）

11.8倍

-56%

›

×11

アイスリンディ

山中悠（船橋）

13.2倍

-68%

›

×1

コスタデラルス

岡村健（船橋）

15.7倍

-62%

›

×3

ビレッジスティール

矢野貴（大井）

17.4倍

-63%

›

×7

ザーシッダレイ

濱田達（船橋）

35.3倍

-61%

›

▽12

マルヒロナイト

仲野光（船橋）

109.7倍

-9%

›

▽5

フォースチルドレン

木間龍（船橋）

125.1倍

-15%

›

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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 9 サラサエンペラー ¥100 実10.4倍期待値 +62% 不的中7着単勝 10.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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