船橋 4R 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。

4R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハリッサ差し	中山遥（浦和）	実84.4	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 09/23 浦和8R 8着/11頭+4.2秒 08/25 船橋5R 8着/12頭+2.3秒 08/11 浦和2R 4着/9頭+0.7秒 07/31 川崎3R 9着/12頭+1.6秒 07/13 浦和4R 8着/11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 6.7着 × 当競馬場適性 4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 4% (やや苦戦) × 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 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。
2	ウィングス	御神訓（大井）	実1.1	◎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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/26 船橋2R 1着/10頭勝利 08/06 船橋3R 1着/10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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 67.7% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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	ナックナック逃げ	木間龍（船橋）	実125.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/25 船橋5R 10着/12頭+2.8秒 08/02 船橋4R 7着/7頭+3.6秒 07/17 浦和2R 11着/12頭 07/03 船橋5R 2着/3頭 06/26 浦和1R 2着/10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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
4	ホワイトナイル	矢野貴（大井）	実10.8	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/04 船橋2R 4着/11頭+2.0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 ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
5	アセレラドール自在	野澤憲（船橋）	実108.7	▽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3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/01 船橋1R 11着/11頭 01/19 船橋4R 12着/12頭+4.6秒 12/11 船橋1R 1着/11頭勝利 11/06 船橋2R 5着/7頭+3.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 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 121日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
6	ゴッドブラウン	本田重（船橋）	実19.4	△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／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 08/25 船橋3R 2着/3頭 08/04 船橋5R 2着/10頭+0.0秒 07/03 船橋5R 3着/3頭 06/04 船橋1R 5着/11頭 05/08 船橋1R 3着/7頭+0.8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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ピサンザプラ逃げ	佐野遥（川崎）	実29.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/10 川崎5R 5着/12頭+1.1秒 08/18 川崎2R 12着/12頭+3.7秒 07/27 川崎8R 5着/11頭+0.6秒 07/09 川崎1R 4着/11頭 02/05 川崎1R 12着/12頭+2.6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 7.3着 (不振) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (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	フレイムキャット逃げ	笹川翼（大井）	実35.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／120日ぶりの実戦）
前5走 06/02 船橋2R 9着/12頭 05/07 船橋4R 2着/12頭+0.7秒 04/03 船橋2R 2着/11頭+0.2秒 03/11 船橋1R 5着/11頭+2.1秒 02/13 船橋1R 3着/8頭+1.0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 4.3着 × 当競馬場適性 8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 36% (好調) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	タイセイゼスティ	篠谷葵（船橋）	実10.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
10	ラヴィエベル先行	所　蛍（船橋）	実116.8	×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 08/25 船橋5R 9着/12頭+2.4秒 08/02 船橋4R 5着/7頭+2.2秒 07/03 船橋1R 1着/10頭 03/10 船橋1R 6着/11頭+1.1秒 02/12 船橋1R 7着/9頭+1.9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 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 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 0.3% (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。
11	グアピシマ差し	加藤雄（川崎）	実78.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/10 川崎7R 8着/14頭+2.0秒 08/19 川崎8R 5着/13頭+1.8秒 07/27 川崎8R 4着/11頭+0.5秒 05/11 川崎2R 8着/10頭+2.0秒 04/06 川崎2R 3着/10頭+0.5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 5.7着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
12	リュウノカローラ追込	藤本現（大井）	実49.7	▽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／同距離帯は6走で勝ち無し／121日ぶりの実戦）
前5走 06/01 船橋1R 8着/11頭 05/05 船橋1R 3着/12頭+0.3秒 03/31 船橋1R 11着/12頭+2.3秒 03/10 船橋3R 5着/11頭+1.2秒 02/10 船橋2R 5着/12頭+1.8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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 121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 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。

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

ウィングス

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.1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

○4ホワイトナイル

10.8倍

EV +1%

▲9タイセイゼスティ

10.8倍

EV -4%

出走馬全12頭

◎2

ウィングス

御神訓（大井）

1.1倍

-25%

›

○4

ホワイトナイル

矢野貴（大井）

10.8倍

+1%

›

▲9

タイセイゼスティ

篠谷葵（船橋）

10.8倍

-4%

›

△7

ピサンザプラ

佐野遥（川崎）

29.7倍

+3%

›

△6

ゴッドブラウン

本田重（船橋）

19.4倍

-38%

›

△8

フレイムキャット

笹川翼（大井）

35.6倍

+4%

›

▽11

グアピシマ

加藤雄（川崎）

78.3倍

-2%

›

▽12

リュウノカローラ

藤本現（大井）

49.7倍

-42%

›

▽1

ハリッサ

中山遥（浦和）

84.4倍

-32%

›

▽5

アセレラドール

野澤憲（船橋）

108.7倍

-26%

›

×10

ラヴィエベル

所　蛍（船橋）

116.8倍

-60%

›

×3

ナックナック

木間龍（船橋）

125.5倍

-73%

›

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