船橋 8R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

8R 船橋競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 18:28

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エースオーディン先行	長浜鴻（JRA）	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（107日ぶりの実戦）
前5走 06/14 313R 6着/9頭+2.3秒 05/31 311R 8着/11頭+2.1秒 05/17 311R 8着/11頭+4.7秒 05/03 315R 2着/8頭+1.9秒 04/19 318R 3着/10頭+0.8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 7.3着 (不振) △ ローテーション 107日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	エリセイラ	小野俊（大井）	実29.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/08 川崎4R 9着/12頭+2.3秒 08/24 船橋12R 2着/3頭 07/02 船橋3R 5着/8頭 06/15 川崎8R 8着/11頭+2.0秒 06/05 船橋8R 5着/12頭
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 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
3	オリエンタルマック追込	加藤雄（川崎）	実27.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／中6日以内の連戦）
前5走 09/22 浦和9R 6着/12頭+0.4秒 08/07 浦和5R 2着/8頭+0.2秒 07/29 川崎6R 6着/11頭+1.4秒 07/16 浦和6R 10着/12頭 06/22 浦和7R 4着/8頭
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 4.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.9% (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。
4	ヴァッツマン	杉山海（大井）	実2.7	◎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（直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 09/09 川崎4R 3着/14頭+0.6秒 08/20 川崎5R 2着/11頭+0.5秒 07/31 川崎8R 3着/10頭+1.1秒 07/07 川崎8R 6着/11頭+1.0秒 06/16 川崎8R 4着/10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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.4% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
5	ファイヤーボール逃げ	土田真（JRA）	実13.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/09 川崎4R 13着/14頭+4.6秒 08/20 川崎5R 6着/11頭+1.7秒 07/28 川崎7R 6着/12頭+1.3秒 04/08 川崎9R 13着/13頭+5.6秒 03/05 川崎5R 2着/10頭+0.6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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	エムリエール先行	佐野遥（川崎）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/11 浦和5R 5着/9頭+1.4秒 07/16 浦和6R 4着/12頭 05/28 浦和5R 7着/12頭 05/15 川崎7R 8着/10頭+1.9秒 04/23 浦和5R 4着/12頭+0.5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戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.1% (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。
7	グッドインディード逃げ	石田拓（JRA）	実29.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/07 川崎5R 7着/12頭+1.3秒 08/26 船橋5R 10着/12頭+2.2秒 08/05 船橋7R 9着/9頭+3.4秒 07/16 浦和5R 7着/11頭+0.0秒 06/26 浦和8R 9着/9頭
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
8	ニシノシャイニング	椿聡太（船橋）	実26.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/02 船橋10R 8着/9頭+3.0秒 07/16 浦和12R 8着/12頭 06/17 川崎7R 8着/10頭 06/02 船橋9R 9着/14頭 05/05 船橋12R 3着/12頭+0.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
9	セレニティ先行	中山遥（浦和）	実28.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/26 船橋5R 6着/12頭+1.4秒 08/06 船橋7R 4着/6頭+1.4秒 06/29 船橋5R 8着/9頭+2.0秒 06/03 船橋5R 9着/11頭+1.0秒 01/08 浦和8R 5着/12頭+0.8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 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
10	ボニファシオ追込	水沼元（JRA）	実13.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/03 船橋12R 1着/3頭 06/02 船橋9R 11着/14頭+0.0秒 05/08 船橋6R 7着/11頭+1.1秒 04/22 浦和4R 10着/11頭+2.4秒 03/31 船橋3R 9着/12頭+2.1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) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 3.2% (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	セクシーウィドー	高橋優（大井）	実36.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/18 川崎7R 8着/11頭+2.4秒 07/30 川崎7R 13着/14頭+3.0秒 07/06 川崎8R 7着/9頭+2.0秒 06/16 川崎8R 3着/10頭+2.0秒 05/26 浦和8R 9着/9頭+5.0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戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
12	アズベリー自在推奨	石神道（JRA）	実10.2	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率20% × オッズ10.2倍で期待値+101%の有力候補（当競馬場4走で勝率25%と適性高／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/07 川崎5R 8着/12頭+1.4秒 08/04 船橋12R 12着/14頭+4.0秒 08/08 川崎9R 13着/14頭+2.2秒 07/04 船橋8R 10着/12頭+1.1秒 06/19 川崎7R 11着/12頭+2.2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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 騎手近50戦勝率 5% (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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
13	テリオスボス	上里直（JRA）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 08/25 船橋4R 3着/12頭+0.8秒 08/03 船橋9R 10着/12頭+2.0秒 07/16 浦和6R 9着/12頭 07/02 船橋3R 2着/8頭 06/04 船橋5R 3着/12頭+0.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (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。
14	シュヴァルツナーガ	所　蛍（船橋）	実12.2	△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／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/04 船橋12R 8着/14頭+2.8秒 07/28 川崎7R 7着/12頭+1.5秒 07/13 浦和7R 9着/12頭 06/28 船橋7R 4着/9頭+0.0秒 05/13 川崎6R 10着/14頭+1.3秒
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戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。

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

ヴァッツマン

騎手杉山海（大井）

単勝オッズ

2.7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

○12アズベリー

10.2倍

EV +101%

▲13テリオスボス

6.5倍

EV -17%

出走馬全14頭

◎4

ヴァッツマン

杉山海（大井）

2.7倍

-25%

›

○12

アズベリー

石神道（JRA）

10.2倍

+101%

›

▲13

テリオスボス

上里直（JRA）

6.5倍

-17%

›

△6

エムリエール

佐野遥（川崎）

10.3倍

+24%

›

△1

エースオーディン

長浜鴻（JRA）

9.7倍

-7%

›

△14

シュヴァルツナーガ

所　蛍（船橋）

12.2倍

-49%

›

▽5

ファイヤーボール

土田真（JRA）

13.3倍

-48%

›

×10

ボニファシオ

水沼元（JRA）

13.1倍

-57%

›

▽3

オリエンタルマック

加藤雄（川崎）

27.5倍

-48%

›

▽2

エリセイラ

小野俊（大井）

29.1倍

-48%

›

×9

セレニティ

中山遥（浦和）

28.5倍

-63%

›

×7

グッドインディード

石田拓（JRA）

29.4倍

-74%

›

×11

セクシーウィドー

高橋優（大井）

36.6倍

-73%

›

×8

ニシノシャイニング

椿聡太（船橋）

26.0倍

-81%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 12 アズベリー ¥200 実10.2倍期待値 +101% 不的中10着単勝 10.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項