船橋 10R 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。

10R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タツノキングオー自在	佐野遥（川崎）	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／前走3着）
前5走 09/08 川崎9R 3着/9頭+0.5秒 02/12 船橋10R 9着/12頭+1.5秒 01/22 船橋9R 3着/8頭+0.7秒 12/09 船橋9R 2着/11頭+0.6秒 07/17 大井11R 5着/16頭+0.5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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
2	ピーターライズ	笹川翼（大井）	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3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 09/09 川崎9R 2着/12頭+0.0秒 08/18 川崎12R 4着/8頭+0.3秒 07/30 川崎12R 2着/3頭 07/08 川崎8R 1着/10頭 06/29 船橋9R 3着/8頭+0.0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 2.7着 (安定) ◎ 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 36% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (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。
3	セイショウフジ差し	所　蛍（船橋）	実75.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（145日ぶりの実戦）
前5走 05/06 船橋8R 4着/11頭+0.9秒 04/02 船橋9R 3着/9頭+0.5秒 01/20 船橋8R 7着/10頭+1.7秒 12/08 船橋9R 3着/12頭+0.6秒 09/29 船橋10R 3着/9頭+1.8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戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% △ ローテーション 145日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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	チェルカトローヴァ自在	木間龍（船橋）	実31.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/25 船橋8R 8着/12頭+1.8秒 08/29 船橋8R 3着/8頭+1.6秒 08/20 浦和10R 11着/12頭+2.5秒 07/31 船橋12R 4着/10頭+0.9秒 07/21 浦和10R 4着/7頭+0.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
5	レイシン追込	本田重（船橋）	実20.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/28 船橋10R 2着/14頭+0.3秒 08/03 船橋7R 5着/8頭+1.6秒 06/03 船橋10R 3着/13頭 05/05 船橋10R 1着/14頭勝利 03/31 船橋10R 6着/14頭+0.4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 3.3着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (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。
6	アイドル	中山遥（浦和）	実84.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/10 浦和10R 8着/11頭+1.2秒 08/02 船橋7R 9着/9頭+2.7秒 06/26 浦和11R 10着/10頭+2.0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 9.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.4% (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。
7	キャッスルシオン追込	和田譲（大井）	実23.1	▽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8R 6着/12頭+0.5秒 08/03 船橋8R 1着/10頭勝利 06/29 船橋10R 4着/8頭 05/06 船橋8R 3着/11頭+0.5秒 04/02 船橋9R 5着/9頭+1.1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 36走で勝率 6% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% × 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 2.5% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	ミルフルール	矢野貴（大井）	実2.3	◎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走平均3.0着と安定／前走3着／209日ぶりの実戦）
前5走 03/03 川崎11R 3着/14頭+0.5秒 03/07 船橋8R 3着/11頭+1.1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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 209日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.4% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	ナムラペルル	篠谷葵（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3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/24 船橋8R 1着/12頭勝利 08/02 船橋7R 3着/9頭+0.8秒 06/29 船橋9R 1着/8頭 ― ―
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 29.4% (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。
10	クラウンブラヴォー差し	西村栄（船橋）	実42.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（88日ぶりの実戦）
前5走 07/02 船橋10R 6着/12頭+1.0秒 06/03 船橋9R 7着/10頭 05/06 船橋10R 2着/12頭+0.1秒 03/31 船橋10R 8着/14頭+0.4秒 03/11 船橋10R 2着/14頭+0.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
11	ブレッザドリーム逃げ	川島正（船橋）	実19.6	△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8R 6着/12頭+1.3秒 08/03 船橋7R 4着/8頭+1.1秒 03/09 船橋8R 2着/12頭+0.3秒 02/23 浦和10R 2着/11頭+0.5秒 02/09 船橋8R 11着/12頭+1.6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 4.0着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。

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

ミルフルール

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ナムラペルル

3.6倍

EV +5%

▲1タツノキングオー

5.4倍

EV -43%

出走馬全11頭

◎8

ミルフルール

矢野貴（大井）

2.3倍

-25%

›

○9

ナムラペルル

篠谷葵（船橋）

3.6倍

+5%

›

▲1

タツノキングオー

佐野遥（川崎）

5.4倍

-43%

›

△2

ピーターライズ

笹川翼（大井）

6.5倍

-45%

›

△5

レイシン

本田重（船橋）

20.0倍

+27%

›

△11

ブレッザドリーム

川島正（船橋）

19.6倍

+21%

›

▽7

キャッスルシオン

和田譲（大井）

23.1倍

-42%

›

▽4

チェルカトローヴァ

木間龍（船橋）

31.0倍

-45%

›

▽10

クラウンブラヴォー

西村栄（船橋）

42.8倍

-48%

›

▽3

セイショウフジ

所　蛍（船橋）

75.5倍

-41%

›

×6

アイドル

中山遥（浦和）

84.6倍

-63%

›

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