船橋 1R 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。

1R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドリリー先行	野澤憲（船橋）	実101.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/28 船橋4R 7着/8頭+3.7秒 04/01 船橋1R 11着/12頭+3.1秒 03/10 船橋1R 9着/11頭+2.8秒 02/13 船橋2R 3着/9頭+0.4秒 01/23 船橋4R 9着/11頭+2.3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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 7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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
2	ユウユウスター	佐野遥（川崎）	実93.8	×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10走で勝ち無し）
前5走 08/24 船橋3R 6着/8頭+4.0秒 08/04 船橋2R 8着/11頭+3.5秒 07/17 浦和4R 7着/11頭+0.0秒 07/03 船橋1R 10着/10頭 06/25 浦和3R 4着/7頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し × 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 0.4% (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。
3	ヒューザー	野畑凌（川崎）	実1.8	◎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 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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 53.7% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	フォロミーアロング	西啓太（大井）	実59.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/04 船橋1R 3着/6頭+1.0秒 06/05 船橋1R 3着/11頭+7.0秒 05/08 船橋1R 5着/7頭+2.4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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
5	ミツゲツ逃げ	菅原吏（船橋）	実72.2	▽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11走で勝ち無し）
前5走 08/28 船橋4R 6着/8頭+2.9秒 08/04 船橋1R 4着/6頭+1.2秒 05/07 船橋1R 6着/12頭+2.1秒 04/03 船橋2R 7着/11頭+2.0秒 03/10 船橋1R 7着/11頭+1.5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 5.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
6	オールインアリス追込	沖響主（船橋）	実62.8	▽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7走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/04 船橋1R 11着/11頭+2.0秒 05/19 大井10R 13着/13頭+2.9秒 05/07 船橋1R 8着/12頭+2.8秒 04/07 川崎7R 11着/11頭+4.7秒 04/03 船橋1R 4着/9頭+0.9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 10.7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 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
7	エムワンシゲル	山口達（船橋）	実30.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（332日ぶりの実戦）
前5走 11/03 船橋1R 12着/12頭+8.4秒 08/30 船橋2R 2着/6頭+1.1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 7.0着 (不振) △ 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 332日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	テリオスヒナ	篠谷葵（船橋）	実4.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/19 名古屋5R 2着/3頭 07/30 名古屋1R 1着/11頭勝利 07/17 名古屋3R 2着/3頭 06/30 名古屋4R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	プリンセスジュリ	本田重（船橋）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 08/28 船橋4R 2着/8頭+0.4秒 08/06 船橋3R 5着/10頭 ― ― ―
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 3.5着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 15.8% (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	サキノクローバー先行	矢野貴（大井）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/28 船橋4R 3着/8頭+1.8秒 08/06 船橋3R 3着/10頭+74.0秒 05/08 船橋1R 6着/7頭+2.4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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (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。
11	アイディンラヴァー逃げ	笠野雄（船橋）	実110.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/07 船橋1R 10着/12頭+3.6秒 04/03 船橋2R 11着/11頭+6.8秒 03/10 船橋1R 10着/11頭+2.8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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (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。
12	キャッスルギフト自在	小杉亮（船橋）	実80.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 04/03 船橋1R 3着/9頭+0.8秒 01/23 船橋4R 7着/11頭+1.9秒 12/11 船橋2R 12着/12頭+3.8秒 11/07 船橋1R 9着/12頭+3.4秒 10/02 船橋2R 5着/8頭+2.8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 5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 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 181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 1.2% (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。

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

ヒューザー

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9プリンセスジュリ

3.9倍

EV -38%

▲8テリオスヒナ

4.1倍

EV -45%

出走馬全12頭

◎3

ヒューザー

野畑凌（川崎）

1.8倍

-3%

›

○9

プリンセスジュリ

本田重（船橋）

3.9倍

-38%

›

▲8

テリオスヒナ

篠谷葵（船橋）

4.1倍

-45%

›

△10

サキノクローバー

矢野貴（大井）

10.3倍

-34%

›

△7

エムワンシゲル

山口達（船橋）

30.4倍

+1%

›

△4

フォロミーアロング

西啓太（大井）

59.4倍

+42%

›

▽6

オールインアリス

沖響主（船橋）

62.8倍

-7%

›

▽12

キャッスルギフト

小杉亮（船橋）

80.7倍

-7%

›

▽5

ミツゲツ

菅原吏（船橋）

72.2倍

-46%

›

▽11

アイディンラヴァー

笠野雄（船橋）

110.8倍

-25%

›

▽1

レッドリリー

野澤憲（船橋）

101.1倍

-38%

›

×2

ユウユウスター

佐野遥（川崎）

93.8倍

-63%

›

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