船橋 5R 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。

5R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブロードヒーロー	岡村裕（川崎）	実206.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/10 川崎4R 8着/10頭+3.5秒 08/19 川崎3R 3着/8頭+1.8秒 07/27 川崎4R 5着/7頭+0.9秒 07/06 川崎4R 6着/10頭 06/18 川崎4R 5着/5頭+4.0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 5.3着 ○ 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	クレイジーロッカー	木間龍（船橋）	実5.4	○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 08/25 船橋1R 1着/7頭勝利 08/06 船橋1R 5着/7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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.3% (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。
3	ハッピーフェイス	本田重（船橋）	実10.3	△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／直近3走平均2.7着と安定／92日ぶりの実戦）
前5走 06/29 船橋3R 4着/5頭 06/02 船橋4R 2着/12頭+0.0秒 05/08 船橋3R 2着/6頭+0.2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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (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。
4	シェナシャングリラ	櫻井光（川崎）	実113.4	▽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 09/11 川崎7R 6着/7頭+5.5秒 08/20 川崎2R 1着/3頭 07/09 川崎3R 6着/6頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 1.2% (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	コパノベリーズ先行	小杉亮（船橋）	実85.8	▽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／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/07 川崎3R 4着/8頭+0.8秒 08/24 船橋2R 3着/6頭+1.2秒 08/02 船橋3R 5着/6頭+2.7秒 06/28 船橋2R 5着/5頭 06/23 浦和3R 6着/7頭
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 4.0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 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
6	ステルスハンター	岡村健（船橋）	実10.0	△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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/02 船橋3R 1着/6頭勝利 07/04 船橋3R 1着/5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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
7	モリケン	山中悠（船橋）	実2.0	◎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3走で勝率100%と適性高／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/11 浦和11R 5着/10頭+2.1秒 06/28 船橋2R 1着/5頭 06/02 船橋4R 1着/12頭 05/08 船橋3R 1着/6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 3走で勝率 100% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.0% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
8	ジョリージャイヴ	野畑凌（川崎）	実12.8	×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50%と好調／前走2着）
前5走 09/07 川崎3R 2着/8頭+0.4秒 07/30 川崎3R 1着/6頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
9	コーズマーサ	矢野貴（大井）	実10.0	△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50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/25 船橋2R 1着/9頭勝利 08/06 船橋1R 4着/7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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 5.8% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
10	オドゥーラ	ゴンサ（船橋）	実7.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/24 船橋1R 2着/9頭+0.8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戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	ウィズラブ	川島正（船橋）	実24.4	▽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100%と好調／前走勝利の勢い／116日ぶりの実戦）
前5走 06/05 船橋2R 1着/6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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 116日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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

モリケン

騎手山中悠（船橋）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2クレイジーロッカー

5.4倍

EV -17%

▲10オドゥーラ

7.6倍

EV -5%

出走馬全11頭

◎7

モリケン

山中悠（船橋）

2.0倍

-28%

›

○2

クレイジーロッカー

木間龍（船橋）

5.4倍

-17%

›

▲10

オドゥーラ

ゴンサ（船橋）

7.6倍

-5%

›

△6

ステルスハンター

岡村健（船橋）

10.0倍

+19%

›

△3

ハッピーフェイス

本田重（船橋）

10.3倍

-10%

›

△9

コーズマーサ

矢野貴（大井）

10.0倍

-42%

›

×8

ジョリージャイヴ

野畑凌（川崎）

12.8倍

-55%

›

▽11

ウィズラブ

川島正（船橋）

24.4倍

-38%

›

▽5

コパノベリーズ

小杉亮（船橋）

85.8倍

+61%

›

▽4

シェナシャングリラ

櫻井光（川崎）

113.4倍

+33%

›

▽1

ブロードヒーロー

岡村裕（川崎）

206.6倍

+58%

›

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