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 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミラクルミッキー追込	西啓太（大井）	実10.8	×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／121日ぶりの実戦）
前5走 06/01 船橋7R 1着/12頭 05/04 船橋5R 3着/12頭+0.8秒 03/30 船橋6R 7着/11頭+1.3秒 03/09 船橋6R 5着/11頭+0.4秒 02/09 船橋5R 11着/12頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 121日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (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。
2	フェールブリエ	藤本現（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/26 船橋10R 4着/12頭+0.3秒 08/02 船橋5R 3着/11頭+1.2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 3.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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。
3	ヴィーケン自在	笹川翼（大井）	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（233日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 02/09 船橋5R 5着/12頭+1.1秒 01/21 船橋6R 3着/12頭+0.3秒 12/08 船橋7R 2着/11頭+0.5秒 11/05 船橋6R 1着/12頭勝利 09/30 船橋5R 4着/8頭+0.6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 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) △ ローテーション 233日休養明け × 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 11.5% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	ロクノレインボー先行	新原周（川崎）	実49.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/09 川崎7R 7着/12頭+1.1秒 07/29 川崎9R 3着/3頭 05/27 浦和8R 5着/7頭 05/11 川崎10R 5着/6頭+0.9秒 04/07 川崎7R 7着/11頭+2.1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 5.0着 ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
5	ライトカーテン	張田昂（船橋）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/09 川崎5R 3着/3頭 08/05 船橋2R 4着/6頭+1.4秒 07/04 船橋8R 10着/11頭 06/01 船橋5R 4着/11頭+1.0秒 05/04 船橋1R 11着/11頭+3.8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 5.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
6	スターゲット逃げ	沖響主（船橋）	実223.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10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11.7着と低調）
前5走 09/09 川崎6R 12着/12頭+3.8秒 08/26 船橋10R 12着/12頭+2.9秒 08/02 船橋5R 11着/11頭+3.3秒 07/02 船橋8R 7着/7頭+2.0秒 06/04 船橋9R 12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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 10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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
7	ゲンキイッパイ逃げ	山口達（船橋）	実8.7	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 08/24 船橋5R 2着/12頭+0.5秒 08/02 船橋8R 9着/9頭+1.4秒 07/02 船橋6R 3着/10頭 05/05 船橋7R 8着/12頭+1.4秒 03/30 船橋6R 1着/11頭勝利
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 △ 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 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
8	ノーブルウィスパー先行	岡村裕（川崎）	実37.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/09 川崎6R 4着/12頭+1.0秒 07/10 川崎9R 4着/11頭 05/15 川崎8R 9着/12頭+0.8秒 04/10 川崎8R 6着/11頭+0.5秒 03/04 川崎7R 2着/12頭+0.0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 5.7着 ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
9	リバースター逃げ	野澤憲（船橋）	実66.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯8走で勝率25%）
前5走 08/26 船橋10R 8着/12頭+1.6秒 08/04 船橋7R 5着/9頭+2.0秒 06/05 船橋5R 7着/10頭+2.0秒 05/04 船橋1R 1着/11頭勝利 04/21 浦和9R 6着/10頭+1.7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 6.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ポッドボウ	野畑凌（川崎）	実2.9	◎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9走で勝率44%と適性高／同距離帯9走で勝率44%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/24 船橋6R 2着/11頭+0.0秒 07/02 船橋6R 5着/10頭 06/03 船橋5R 1着/11頭 05/07 船橋9R 2着/12頭+0.6秒 03/31 船橋5R 1着/10頭勝利
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 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 45.9% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
11	ホースマンシップ先行	仲野光（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場15走で勝率33%と適性高／同距離帯21走で勝率29%）
前5走 08/26 船橋10R 5着/12頭+0.7秒 08/04 船橋7R 9着/9頭+4.8秒 03/31 船橋7R 5着/11頭+1.6秒 03/09 船橋6R 1着/11頭勝利 02/09 船橋5R 7着/12頭+1.6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 15走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 21走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% ※ 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	ジェバーダ	岡村健（船橋）	実5.5	△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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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

ポッドボウ

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ライトカーテン

4.2倍

EV -47%

▲3ヴィーケン

4.4倍

EV -49%

出走馬全12頭

◎10

ポッドボウ

野畑凌（川崎）

2.9倍

+33%

›

○5

ライトカーテン

張田昂（船橋）

4.2倍

-47%

›

▲3

ヴィーケン

笹川翼（大井）

4.4倍

-49%

›

△2

フェールブリエ

藤本現（大井）

—

›

△11

ホースマンシップ

仲野光（船橋）

—

›

△12

ジェバーダ

岡村健（船橋）

5.5倍

-75%

›

×1

ミラクルミッキー

西啓太（大井）

10.8倍

-55%

›

×7

ゲンキイッパイ

山口達（船橋）

8.7倍

-65%

›

▽8

ノーブルウィスパー

岡村裕（川崎）

37.7倍

-16%

›

▽4

ロクノレインボー

新原周（川崎）

49.8倍

-29%

›

▽9

リバースター

野澤憲（船橋）

66.2倍

-16%

›

▽6

スターゲット

沖響主（船橋）

223.0倍

-40%

›

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