船橋 11R 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。

11R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 20:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブライトビギニング逃げ	野畑凌（川崎）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/26 船橋7R 1着/11頭勝利 08/02 船橋12R 1着/9頭勝利 03/10 船橋7R 1着/12頭勝利 02/11 船橋3R 1着/12頭勝利 01/20 船橋3R 1着/12頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 100% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.4% (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。
2	ボルドーリスクレス自在	所　蛍（船橋）	実53.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/10 川崎12R 5着/14頭+1.8秒 08/24 船橋11R 6着/14頭+0.9秒 08/02 船橋11R 5着/9頭+1.1秒 07/15 浦和8R 4着/12頭 06/03 名古屋10R 11着/12頭+1.0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 5.3着 ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	セントレガーロ	沖響主（船橋）	実117.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/05 船橋12R 9着/12頭+3.1秒 07/15 浦和12R 11着/12頭 06/29 船橋12R 5着/12頭 06/02 船橋11R 3着/14頭 05/08 船橋10R 9着/12頭+1.7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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 49走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (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。
4	ダートレイジング	古岡勇（川崎）	実65.9	▽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 09/10 川崎12R 9着/14頭+2.5秒 08/20 川崎10R 8着/9頭+0.9秒 07/27 川崎12R 6着/11頭+0.7秒 07/06 川崎10R 6着/11頭+1.0秒 06/04 船橋10R 3着/11頭+0.0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 7.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
5	リュウノエッセンス	山中悠（船橋）	実22.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/28 船橋9R 2着/13頭+0.2秒 08/05 船橋6R 9着/10頭+1.9秒 07/15 浦和10R 5着/11頭 06/24 浦和10R 6着/11頭 06/03 船橋3R 5着/8頭+4.0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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
6	エイシンダズル	木間龍（船橋）	実9.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/04 船橋7R 1着/9頭勝利 07/04 船橋9R 3着/3頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
7	チェリスト自在	岡村健（船橋）	実1.6	◎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5走で勝率80%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/24 船橋11R 3着/14頭+0.2秒 08/04 船橋8R 1着/8頭勝利 07/02 船橋7R 1着/9頭 12/08 船橋12R 1着/14頭勝利 11/05 船橋4R 1着/11頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 46.5% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
8	カムバック	臼井健（船橋）	実28.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/28 船橋9R 3着/13頭+0.3秒 08/05 船橋6R 10着/10頭+2.5秒 06/28 船橋12R 3着/3頭 05/26 浦和10R 1着/13頭 05/06 船橋9R 8着/12頭+1.5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 5.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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: 3.5%) ※ 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	アルメールヴェント差し	庄司大（船橋）	実128.4	▽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 08/03 船橋8R 4着/10頭+0.3秒 05/04 船橋11R 10着/12頭+3.0秒 04/10 川崎12R 8着/11頭+1.3秒 03/20 浦和10R 4着/9頭+0.6秒 03/05 川崎12R 8着/11頭+1.3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 7.3着 (不振) ▽ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
10	ウォークアップ自在	ゴンサ（船橋）	実13.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（145日ぶりの実戦）
前5走 05/06 船橋11R 8着/14頭+2.6秒 04/01 船橋7R 3着/5頭+1.8秒 01/21 船橋11R 8着/13頭+4.3秒 12/26 大井9R 7着/10頭+0.7秒 12/05 大井7R 1着/10頭勝利
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 6.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 145日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
11	ネライウチ差し	笠野雄（船橋）	実19.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/22 浦和11R 2着/12頭+0.0秒 08/24 船橋11R 12着/14頭+1.7秒 08/10 浦和11R 4着/12頭+0.7秒 07/29 川崎10R 5着/13頭+0.9秒 07/15 浦和8R 5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 6.0着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (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

チェリスト

騎手岡村健（船橋）

単勝オッズ

1.6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

○1ブライトビギニング

3.4倍

EV -20%

▲6エイシンダズル

9.9倍

EV -11%

出走馬全11頭

◎7

チェリスト

岡村健（船橋）

1.6倍

-25%

›

○1

ブライトビギニング

野畑凌（川崎）

3.4倍

-20%

›

▲6

エイシンダズル

木間龍（船橋）

9.9倍

-11%

›

△10

ウォークアップ

ゴンサ（船橋）

13.2倍

-19%

›

△11

ネライウチ

笠野雄（船橋）

19.7倍

+3%

›

△5

リュウノエッセンス

山中悠（船橋）

22.4倍

-2%

›

▽8

カムバック

臼井健（船橋）

28.6倍

-47%

›

▽2

ボルドーリスクレス

所　蛍（船橋）

53.2倍

-21%

›

▽4

ダートレイジング

古岡勇（川崎）

65.9倍

-18%

›

▽3

セントレガーロ

沖響主（船橋）

117.2倍

-37%

›

▽9

アルメールヴェント

庄司大（船橋）

128.4倍

-48%

›

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