船橋 7R 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。

7R 船橋競馬場ダ1000m ダート1000m　発走 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リバーフロント差し	佐野遥（川崎）	実74.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（中6日以内の連戦）
前5走 09/24 浦和6R 6着/12頭+0.8秒 08/11 浦和4R 7着/9頭+1.8秒 07/14 浦和2R 10着/12頭+0.0秒 06/25 浦和6R 10着/12頭 05/28 浦和5R 5着/12頭
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 7.7着 (不振) × 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 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。
2	サチノマーシー追込	高橋利（船橋）	実110.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 船橋5R 5着/9頭+1.4秒 06/29 船橋1R 4着/7頭+1.0秒 11/27 船橋8R 9着/12頭+2.3秒 10/29 船橋7R 11着/12頭+1.7秒 09/24 船橋4R 3着/11頭+0.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
3	パイソン差し	室陽一（浦和）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／中6日以内の連戦）
前5走 09/22 浦和5R 3着/12頭+0.9秒 07/14 浦和2R 4着/12頭+2.0秒 06/25 浦和6R 3着/12頭 05/26 浦和2R 1着/12頭 04/24 浦和7R 8着/11頭+3.8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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.2% (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。
4	ルリール追込	藤本現（大井）	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/08 川崎3R 6着/12頭+0.4秒 08/18 川崎3R 4着/12頭+0.7秒 07/29 川崎1R 2着/12頭+0.5秒 07/09 川崎2R 5着/12頭 06/15 川崎4R 2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 4.0着 ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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	シュヴァルツボーイ先行	水沼元（JRA）	実34.8	▽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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/26 船橋4R 12着/12頭+5.9秒 08/02 船橋1R 8着/11頭+2.5秒 01/12 大井1R 5着/12頭+4.0秒 12/29 大井1R 6着/12頭+4.0秒 12/04 大井2R 13着/14頭+5.7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戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
6	マイアイガー先行	田中涼（川崎）	実80.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/07 川崎1R 6着/12頭+1.0秒 07/31 川崎1R 2着/9頭+2.1秒 05/26 浦和7R 6着/10頭+3.0秒 04/22 浦和6R 4着/11頭+1.6秒 03/20 浦和6R 6着/12頭+1.0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 4.7着 △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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	カルストンオリビア差し	増田充（川崎）	実26.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/08 川崎3R 4着/12頭+0.3秒 08/21 川崎2R 7着/11頭+1.9秒 07/30 川崎1R 3着/12頭+0.5秒 07/10 川崎12R 6着/10頭 05/15 川崎12R 13着/14頭+4.1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戦の調子平均 4.7着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
8	アマゴ先行	見越彬（浦和）	実38.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／中6日以内の連戦）
前5走 09/24 浦和6R 9着/12頭+1.1秒 08/11 浦和1R 7着/12頭+2.8秒 08/05 船橋1R 2着/7頭+0.3秒 07/14 浦和1R 7着/12頭 07/07 川崎1R 6着/12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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ブルーグリッター逃げ	沖響主（船橋）	実58.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 08/18 川崎3R 9着/12頭+1.4秒 08/11 浦和1R 2着/12頭+1.6秒 07/29 川崎1R 12着/12頭+2.8秒 07/14 浦和1R 10着/12頭+0.0秒 07/08 川崎1R 10着/11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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
10	フロレシミエント	高橋優（大井）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/08 川崎3R 3着/12頭+0.3秒 08/19 川崎4R 3着/9頭+0.5秒 07/30 川崎1R 8着/12頭+1.2秒 07/09 川崎2R 10着/12頭+0.0秒 06/18 川崎7R 9着/10頭
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 4.7着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
11	タケデンプリンセス追込	野澤憲（船橋）	実43.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/05 船橋1R 4着/7頭+1.2秒 07/03 船橋6R 6着/11頭+0.0秒 02/13 船橋4R 12着/12頭+5.0秒 01/23 船橋5R 12着/12頭+2.2秒 01/09 浦和8R 12着/13頭+2.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
12	イスラデルノルテ逃げ	ゴンサ（船橋）	実2.2	◎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11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/06 船橋5R 4着/9頭+0.9秒 07/15 浦和4R 2着/12頭 06/04 船橋4R 2着/11頭+0.0秒 05/06 船橋1R 2着/10頭+0.1秒 03/11 船橋2R 2着/10頭+0.0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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.8% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
13	ハーモニーホクト	木間龍（船橋）	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場17走で勝率47%と適性高／前走3着）
前5走 08/26 船橋6R 3着/3頭 08/06 船橋5R 6着/9頭+1.7秒 06/29 船橋4R 2着/10頭 06/04 船橋4R 5着/11頭 11/28 浦和4R 10着/10頭+2.7秒
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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 47% (得意) △ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
14	カナサンドー	本田紀（川崎）	実27.6	△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／前走勝利の勢い）
前5走 09/08 川崎3R 1着/12頭勝利 08/18 川崎3R 8着/12頭+1.2秒 07/30 川崎1R 6着/12頭+0.7秒 07/08 川崎1R 8着/11頭+0.0秒 06/15 川崎4R 7着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。

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

イスラデルノルテ

騎手ゴンサ（船橋）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3パイソン

3.4倍

EV -10%

▲13ハーモニーホクト

6.1倍

EV -18%

出走馬全14頭

◎12

イスラデルノルテ

ゴンサ（船橋）

2.2倍

-32%

›

○3

パイソン

室陽一（浦和）

3.4倍

-10%

›

▲13

ハーモニーホクト

木間龍（船橋）

6.1倍

-18%

›

△10

フロレシミエント

高橋優（大井）

14.4倍

-6%

›

△4

ルリール

藤本現（大井）

11.2倍

-34%

›

△14

カナサンドー

本田紀（川崎）

27.6倍

+34%

›

▽7

カルストンオリビア

増田充（川崎）

26.5倍

-19%

›

▽5

シュヴァルツボーイ

水沼元（JRA）

34.8倍

-9%

›

▽11

タケデンプリンセス

野澤憲（船橋）

43.1倍

-29%

›

▽8

アマゴ

見越彬（浦和）

38.1倍

-43%

›

▽9

ブルーグリッター

沖響主（船橋）

58.8倍

-28%

›

▽6

マイアイガー

田中涼（川崎）

80.9倍

-31%

›

▽2

サチノマーシー

高橋利（船橋）

110.8倍

-13%

›

▽1

リバーフロント

佐野遥（川崎）

74.2倍

-43%

›

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