船橋 11R 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。

11R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 20:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヨルノテイオー	和田譲（大井）	実15.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/26 船橋9R 8着/10頭+1.0秒 08/05 船橋8R 3着/9頭+0.4秒 07/04 船橋10R 2着/10頭 06/05 船橋10R 3着/9頭+1.0秒 05/28 浦和11R 7着/13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 4.3着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
2	スイフトランナー自在	本田重（船橋）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率28%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/26 船橋9R 4着/10頭+0.3秒 08/05 船橋8R 4着/9頭+0.7秒 12/24 浦和11R 7着/12頭+1.5秒 12/12 船橋9R 5着/8頭+0.4秒 06/06 船橋9R 5着/10頭+0.8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 18走で勝率 28% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
3	クオレス先行	池谷匠（川崎）	実149.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/11 川崎11R 10着/11頭+1.3秒 08/21 川崎11R 6着/8頭+1.0秒 07/27 川崎11R 7着/7頭+1.7秒 07/10 川崎11R 9着/10頭 06/17 川崎9R 9着/11頭+0.0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) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	モデルハント逃げ	張田昂（船橋）	実14.6	△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40%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/05 船橋10R 6着/9頭+2.0秒 05/08 船橋9R 9着/12頭+3.0秒 04/24 浦和11R 10着/11頭+2.7秒 04/01 船橋10R 1着/10頭勝利 12/11 船橋11R 9着/10頭+3.1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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% △ ローテーション 116日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
5	モイラ差し	山中悠（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5走で勝率60%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/26 船橋9R 1着/10頭勝利 08/05 船橋9R 1着/9頭勝利 07/03 船橋10R 3着/3頭 02/11 船橋8R 9着/13頭+1.3秒 01/01 川崎8R 1着/14頭勝利
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 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (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	ストーンズ	ゴンサ（船橋）	実2.5	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 49.0% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	ワラ先行	笹川翼（大井）	実19.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率50%／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 08/26 船橋9R 7着/10頭+1.0秒 08/05 船橋8R 6着/9頭+2.0秒 07/04 船橋10R 10着/10頭 04/01 船橋10R 3着/10頭+0.3秒 03/12 船橋8R 8着/10頭+1.7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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
8	ケイズブラン自在	篠谷葵（船橋）	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率29%と適性高／同距離帯16走で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/26 船橋9R 3着/10頭+0.1秒 08/05 船橋9R 2着/9頭+0.3秒 07/03 船橋10R 1着/3頭 06/03 船橋9R 4着/10頭 05/06 船橋8R 2着/11頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 31% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.9% (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	キングスバリー逃げ	矢野貴（大井）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15走で勝率40%と適性高／同距離帯14走で勝率43%／前走2着）
前5走 08/26 船橋9R 2着/10頭+0.0秒 08/05 船橋8R 2着/9頭+0.1秒 07/04 船橋10R 6着/10頭 02/13 船橋10R 1着/12頭勝利 01/22 船橋9R 1着/8頭勝利
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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 43% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 17.4% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	オールフラッグ追込	西村栄（船橋）	実75.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/07 川崎11R 11着/11頭+3.7秒 03/12 船橋8R 9着/10頭+1.8秒 02/13 船橋12R 4着/12頭+0.1秒 01/21 船橋9R 4着/11頭+0.8秒 12/12 船橋11R 10着/11頭+2.2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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -42% (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。

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

ストーンズ

騎手ゴンサ（船橋）

単勝オッズ

2.5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

○9キングスバリー

3.9倍

EV -32%

▲5モイラ

4.5倍

EV -46%

出走馬全10頭

◎6

ストーンズ

ゴンサ（船橋）

2.5倍

+22%

›

○9

キングスバリー

矢野貴（大井）

3.9倍

-32%

›

▲5

モイラ

山中悠（船橋）

4.5倍

-46%

›

△2

スイフトランナー

本田重（船橋）

10.9倍

-26%

›

△4

モデルハント

張田昂（船橋）

14.6倍

-28%

›

△8

ケイズブラン

篠谷葵（船橋）

12.8倍

-49%

›

×1

ヨルノテイオー

和田譲（大井）

15.1倍

-53%

›

×7

ワラ

笹川翼（大井）

19.5倍

-62%

›

▽10

オールフラッグ

西村栄（船橋）

75.3倍

-42%

›

▽3

クオレス

池谷匠（川崎）

149.8倍

-42%

›

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