船橋 3R 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。

3R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テセラグラディウス	佐野遥（川崎）	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/07 川崎7R 10着/11頭+4.7秒 08/20 川崎12R 3着/3頭 07/31 川崎7R 2着/3頭 07/06 川崎7R 7着/12頭 03/11 312R 9着/12頭+2.9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 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (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。
2	エイシンジンジャー	野畑凌（川崎）	実17.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/07 川崎7R 5着/11頭+3.6秒 08/24 船橋4R 3着/11頭+1.3秒 08/06 船橋4R 7着/8頭+2.4秒 07/15 浦和9R 11着/12頭 06/28 船橋5R 2着/10頭+2.0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 5.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 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 2.7% (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。
3	キチョウ	櫻井光（川崎）	実91.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/08 川崎7R 10着/12頭+3.2秒 07/29 川崎3R 8着/9頭+3.0秒 06/15 川崎7R 5着/13頭 06/01 船橋5R 10着/11頭 05/13 川崎3R 3着/14頭+0.7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 7.7着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
4	モーニンジェーピー	菅原吏（船橋）	実109.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/10 浦和2R 5着/9頭+0.8秒 07/17 浦和2R 4着/12頭 07/04 船橋8R 11着/11頭+3.0秒 06/26 浦和4R 7着/7頭+0.0秒 05/29 浦和4R 1着/11頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
5	ワンダージャーニー逃げ	篠谷葵（船橋）	実4.5	▲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／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/31 船橋2R 1着/12頭勝利 03/11 船橋1R 1着/11頭勝利 12/12 船橋2R 4着/7頭+0.7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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 182日休養明け × 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 12.6% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
6	ボンシャンス先行	沖響主（船橋）	実31.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/24 船橋4R 6着/11頭+2.1秒 08/03 船橋2R 1着/11頭勝利 07/02 船橋1R 2着/11頭+2.0秒 06/04 船橋2R 5着/12頭 02/12 船橋2R 5着/12頭+1.3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 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 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 2.1% (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。
7	ギガントマキア	古岡勇（川崎）	実15.5	▽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／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/11 川崎8R 6着/12頭+0.9秒 08/19 川崎1R 3着/11頭+0.3秒 07/27 川崎3R 7着/11頭+0.6秒 07/06 川崎3R 2着/12頭 06/15 川崎1R 2着/12頭+1.0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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	イニシエート差し	笠野雄（船橋）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/24 船橋4R 2着/11頭+1.0秒 08/02 船橋4R 2着/7頭+0.2秒 06/28 船橋5R 7着/10頭 06/01 船橋2R 6着/11頭 05/05 船橋4R 12着/12頭+2.8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 3.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 7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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
9	アメリカンサンデー	中越琉（川崎）	実169.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/09 川崎1R 9着/13頭+2.6秒 07/10 川崎6R 5着/9頭+1.0秒 06/18 川崎1R 1着/12頭 05/14 川崎1R 3着/8頭+1.2秒 04/10 川崎1R 2着/10頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	スマイルフレイヤ	木間龍（船橋）	実8.2	△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／前走勝利の勢い）
前5走 08/02 船橋4R 1着/7頭勝利 07/02 名古屋9R 9着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋10R 12着/12頭+3.0秒 05/21 名古屋9R 8着/10頭 05/05 名古屋11R 8着/11頭+7.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
11	マリノレーヴェ	本橋孝（船橋）	実4.9	○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 08/25 船橋3R 1着/3頭 08/03 船橋2R 4着/11頭+0.7秒 06/02 船橋1R 5着/10頭+0.0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 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 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	ミコディパーチャ自在	笹川翼（大井）	実3.0	◎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25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/10 浦和2R 1着/9頭勝利 12/10 船橋6R 11着/12頭+2.3秒 11/04 船橋8R 4着/12頭+1.1秒 10/03 船橋4R 7着/7頭+2.3秒 08/30 船橋3R 1着/5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 40.7% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。

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

ミコディパーチャ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

+22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11マリノレーヴェ

4.9倍

EV -1%

▲5ワンダージャーニー

4.5倍

EV -43%

出走馬全12頭

◎12

ミコディパーチャ

笹川翼（大井）

3.0倍

+22%

›

○11

マリノレーヴェ

本橋孝（船橋）

4.9倍

-1%

›

▲5

ワンダージャーニー

篠谷葵（船橋）

4.5倍

-43%

›

△10

スマイルフレイヤ

木間龍（船橋）

8.2倍

-53%

›

△1

テセラグラディウス

佐野遥（川崎）

9.9倍

-51%

›

△8

イニシエート

笠野雄（船橋）

10.3倍

-51%

›

▽7

ギガントマキア

古岡勇（川崎）

15.5倍

-44%

›

×2

エイシンジンジャー

野畑凌（川崎）

17.6倍

-52%

›

▽6

ボンシャンス

沖響主（船橋）

31.6倍

-34%

›

▽3

キチョウ

櫻井光（川崎）

91.5倍

+3%

›

▽9

アメリカンサンデー

中越琉（川崎）

169.8倍

+67%

›

▽4

モーニンジェーピー

菅原吏（船橋）

109.5倍

-22%

›

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