船橋 9R 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。

9R 船橋競馬場開成町ダ1800m ダート1800m　発走 19:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファミーユウルーズ	御神訓（大井）	実4.5	○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／237日ぶりの実戦）
前5走 02/04 川崎10R 2着/14頭+0.1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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 237日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.1% (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。
2	エーヴベリー差し	七夕裕（浦和）	実155.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 06/02 船橋10R 10着/11頭+2.0秒 05/26 浦和12R 7着/12頭 05/15 川崎10R 7着/12頭+1.5秒 05/06 船橋12R 7着/13頭+1.9秒 04/21 浦和12R 5着/12頭+1.5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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
3	イサチルクイーン	ゴンサ（船橋）	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (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。
4	クレシューズ差し	笠野雄（船橋）	実40.9	×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／同距離帯は7走で勝ち無し／137日ぶりの実戦）
前5走 05/15 川崎10R 10着/12頭+2.1秒 04/07 川崎10R 2着/12頭+0.6秒 03/31 船橋9R 5着/12頭+1.7秒 03/10 船橋10R 3着/11頭+0.4秒 02/12 船橋12R 5着/14頭+1.6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 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 137日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
5	メイショウコウベ	大野拓（JRA）	実6.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率33%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 33% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
6	メランポジューム差し	本田重（船橋）	実7.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率50%と適性高）
前5走 09/01 大井7R 5着/11頭+0.9秒 10/21 大井11R 3着/9頭+1.3秒 08/11 大井10R 7着/12頭+3.7秒 07/11 園田11R 3着/11頭+0.7秒 06/04 船橋9R 4着/9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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 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 5.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
7	タイセイデクスター	佐藤翔（JRA）	実4.3	◎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3.0着と安定／前走3着／105日ぶりの実戦）
前5走 06/16 川崎10R 3着/11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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 36.1% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
8	セレクティオ先行	笹川翼（大井）	実29.7	▽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／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 08/25 船橋11R 7着/13頭+1.4秒 06/02 船橋10R 5着/11頭+0.0秒 05/06 船橋12R 10着/13頭+4.6秒 04/21 浦和12R 2着/12頭+1.0秒 03/31 船橋9R 9着/12頭+4.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (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。
9	フィフティズ逃げ	川島正（船橋）	実25.6	▽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67%と好調／前走勝利の勢い／146日ぶりの実戦）
前5走 05/06 船橋12R 1着/13頭勝利 04/01 船橋12R 12着/13頭+6.2秒 03/11 船橋12R 1着/12頭勝利 02/10 船橋9R 2着/14頭+0.0秒 02/02 川崎9R 2着/12頭+0.1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 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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 146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 2.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
10	ホールドミーワンス	野畑凌（川崎）	実13.0	×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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/26 浦和9R 1着/11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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126日休養明け × 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 3.4% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
11	カイトキング差し	福原杏（浦和）	実89.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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）
前5走 08/11 浦和9R 9着/9頭+2.9秒 06/26 浦和11R 8着/10頭+1.0秒 02/28 浦和10R 2着/9頭+0.7秒 02/05 川崎11R 12着/12頭+2.4秒 01/07 浦和10R 2着/13頭+0.3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 6.3着 ◎ 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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
12	コスモフレディ逃げ	丹内祐（JRA）	実4.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／166日ぶりの実戦）
前5走 04/16 大井10R 4着/14頭+1.0秒 03/31 船橋9R 3着/12頭+1.0秒 12/11 船橋9R 3着/14頭+0.6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 3.3着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 166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 11.8% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。

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

タイセイデクスター

騎手佐藤翔（JRA）

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

+55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ファミーユウルーズ

4.5倍

EV 0%

▲12コスモフレディ

4.8倍

EV -43%

出走馬全12頭

◎7

タイセイデクスター

佐藤翔（JRA）

4.3倍

+55%

›

○1

ファミーユウルーズ

御神訓（大井）

4.5倍

›

▲12

コスモフレディ

丹内祐（JRA）

4.8倍

-43%

›

△5

メイショウコウベ

大野拓（JRA）

6.2倍

-41%

›

△6

メランポジューム

本田重（船橋）

7.4倍

-58%

›

△3

イサチルクイーン

ゴンサ（船橋）

8.9倍

-61%

›

×10

ホールドミーワンス

野畑凌（川崎）

13.0倍

-56%

›

▽8

セレクティオ

笹川翼（大井）

29.7倍

-19%

›

▽9

フィフティズ

川島正（船橋）

25.6倍

-42%

›

×4

クレシューズ

笠野雄（船橋）

40.9倍

-57%

›

▽11

カイトキング

福原杏（浦和）

89.7倍

-41%

›

▽2

エーヴベリー

七夕裕（浦和）

155.2倍

-18%

›

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