船橋 12R 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。

12R 船橋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レジーナチェリ	矢野貴（大井）	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/24 船橋6R 6着/11頭+0.7秒 08/02 船橋12R 5着/9頭+1.2秒 06/30 大井7R 3着/11頭 06/10 大井8R 5着/12頭 05/19 大井7R 9着/10頭+1.1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 4.7着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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	グラビティモデル逃げ	鷹見陸（大井）	実55.0	▽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／直近3走で勝率33%と好調／145日ぶりの実戦）
前5走 05/06 船橋9R 10着/12頭+2.2秒 03/30 船橋10R 1着/14頭勝利 03/09 船橋9R 10着/14頭+1.8秒 02/09 船橋6R 4着/14頭+1.8秒 01/19 船橋7R 3着/13頭+0.9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) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 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) △ ローテーション 145日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
3	バーンズベリー先行	藤本現（大井）	実123.8	▽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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/09 川崎6R 10着/12頭+2.2秒 08/24 船橋7R 8着/12頭+3.3秒 08/02 船橋5R 7着/11頭+1.7秒 07/02 船橋7R 6着/9頭 06/03 船橋8R 12着/12頭+0.0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 12走で勝率 8% ▽ 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) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
4	スマイルモンブラン自在	野畑凌（川崎）	実86.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/24 船橋7R 11着/12頭+4.2秒 03/31 船橋7R 9着/11頭+2.5秒 03/11 船橋9R 10着/11頭+4.0秒 02/26 浦和10R 6着/11頭+1.0秒 02/13 船橋9R 7着/11頭+1.4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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	ユウトザアシゲ逃げ	所　蛍（船橋）	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯22走で勝率27%／117日ぶりの実戦）
前5走 06/03 名古屋11R 8着/10頭+0.0秒 05/22 名古屋11R 11着/11頭 05/07 名古屋11R 3着/10頭+0.1秒 04/13 名古屋11R 5着/10頭+1.4秒 03/27 名古屋8R 4着/12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 7.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ ローテーション 117日休養明け × 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 4.1% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ゴールドパートナー先行	山口達（船橋）	実6.5	▲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／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/28 船橋7R 1着/9頭 06/02 船橋5R 1着/12頭 05/08 船橋6R 2着/11頭+0.1秒 04/03 船橋8R 5着/12頭+1.5秒 03/10 船橋7R 4着/12頭+1.5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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (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	マイキー逃げ	臼井健（船橋）	実22.1	×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7R 7着/12頭+3.0秒 05/04 船橋6R 2着/12頭+0.9秒 12/02 大井7R 9着/12頭+1.8秒 11/11 大井10R 10着/14頭+2.0秒 10/23 大井7R 5着/9頭+0.6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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
8	ゴールドトピアリー	ゴンサ（船橋）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 08/24 船橋6R 3着/11頭+0.1秒 08/02 船橋5R 5着/11頭+1.4秒 06/28 船橋6R 2着/7頭+4.0秒 06/01 船橋5R 3着/11頭+0.0秒 04/01 船橋2R 1着/12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 3.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.4% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	ヨルノチョウ	張田昂（船橋）	実15.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 08/28 船橋12R 3着/3頭 08/12 浦和9R 2着/10頭+0.9秒 07/09 川崎7R 7着/8頭+1.0秒 06/28 船橋9R 8着/10頭 05/04 船橋6R 4着/12頭+1.4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 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 2.1% (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。
10	コマサ追込	御神訓（大井）	実3.1	◎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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/25 船橋9R 2着/13頭+0.1秒 08/02 船橋6R 1着/10頭勝利 06/02 船橋2R 2着/12頭 05/08 船橋1R 1着/7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 53.0% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	バスターウルフ追込	木間龍（船橋）	実238.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/11 川崎10R 12着/12頭+4.4秒 08/26 船橋7R 11着/11頭+3.9秒 12/26 大井7R 8着/9頭+2.8秒 05/29 園田11R 8着/12頭+1.5秒 05/05 園田12R 7着/12頭+2.6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 10.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
12	ファイアーワルツ逃げ	川島正（船橋）	実3.4	○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0%と苦戦傾向／同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/24 船橋10R 2着/14頭+0.1秒 08/10 浦和5R 5着/11頭+2.1秒 03/30 船橋5R 2着/14頭+0.0秒 03/12 船橋5R 2着/12頭+0.7秒 02/27 浦和7R 2着/11頭+0.1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戦の調子平均 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 12.7% (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。
13	セザンバトラー先行	小杉亮（船橋）	実20.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着／179日ぶりの実戦）
前5走 04/02 船橋6R 2着/10頭+0.1秒 03/11 船橋6R 3着/10頭+0.4秒 02/12 船橋6R 5着/11頭+0.9秒 01/20 船橋6R 5着/9頭+2.2秒 12/10 船橋2R 1着/9頭勝利
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 3.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 179日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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

コマサ

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

+64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ファイアーワルツ

3.4倍

EV -56%

▲6ゴールドパートナー

6.5倍

EV -34%

出走馬全13頭

◎10

コマサ

御神訓（大井）

3.1倍

+64%

›

○12

ファイアーワルツ

川島正（船橋）

3.4倍

-56%

›

▲6

ゴールドパートナー

山口達（船橋）

6.5倍

-34%

›

△8

ゴールドトピアリー

ゴンサ（船橋）

8.6倍

-44%

›

△1

レジーナチェリ

矢野貴（大井）

8.9倍

-59%

›

△5

ユウトザアシゲ

所　蛍（船橋）

15.8倍

-35%

›

×9

ヨルノチョウ

張田昂（船橋）

15.6倍

-67%

›

×13

セザンバトラー

小杉亮（船橋）

20.4倍

-58%

›

×7

マイキー

臼井健（船橋）

22.1倍

-61%

›

▽2

グラビティモデル

鷹見陸（大井）

55.0倍

-17%

›

▽4

スマイルモンブラン

野畑凌（川崎）

86.4倍

-20%

›

▽3

バーンズベリー

藤本現（大井）

123.8倍

-28%

›

▽11

バスターウルフ

木間龍（船橋）

238.3倍

-8%

›

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