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	アンジェロピッコロ逃げ	菅原吏（船橋）	実11.9	×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8.0着と低調）
前5走 08/04 船橋2R 7着/11頭+3.2秒 07/17 浦和4R 10着/11頭 06/04 船橋1R 7着/11頭+1.0秒 05/08 船橋2R 3着/9頭+0.7秒 04/03 船橋1R 6着/9頭+1.2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 8.0着 (不振) × 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 × 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 3.0% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
2	メロウアンバー	和田譲（大井）	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	レオセラフィム	實川純（船橋）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/28 船橋1R 1着/8頭勝利 08/06 船橋3R 8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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 13.1% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	ルゼンチ逃げ	野畑凌（川崎）	実28.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調／102日ぶりの実戦）
前5走 06/21 313R 7着/11頭+2.5秒 06/07 315R 7着/9頭 05/23 3111R 11着/12頭+3.0秒 04/25 3111R 7着/12頭+1.0秒 04/12 313R 9着/10頭+4.1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) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ ローテーション 102日休養明け × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
5	エムワンワークス追込	山口達（船橋）	実25.9	×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）
前5走 08/04 船橋2R 5着/11頭+2.0秒 07/16 浦和2R 7着/11頭 02/13 船橋1R 2着/8頭+0.0秒 01/23 船橋2R 6着/7頭+2.3秒 12/11 船橋1R 10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 4.7着 × 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 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
6	グリーンアンシェル	西啓太（大井）	実74.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/26 船橋2R 6着/10頭+3.8秒 08/04 船橋5R 10着/10頭+2.4秒 07/10 川崎2R 5着/9頭 07/02 船橋1R 6着/11頭 06/18 川崎1R 9着/12頭
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 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 0.8% (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。
7	ピタカゲ差し	本橋孝（船橋）	実75.7	▽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6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/04 船橋2R 6着/11頭+2.2秒 07/02 船橋1R 10着/11頭+0.0秒 06/04 船橋2R 8着/12頭+0.0秒 05/07 船橋2R 7着/12頭+3.2秒 02/11 船橋2R 10着/10頭+3.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 8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 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (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。
8	シェナスーパー追込	岡村健（船橋）	実14.9	△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／同距離帯は3走で勝ち無し／205日ぶりの実戦）
前5走 03/10 船橋3R 10着/11頭+1.9秒 02/11 船橋1R 4着/12頭+1.5秒 01/22 船橋1R 4着/12頭+1.9秒 12/11 船橋1R 3着/11頭+0.7秒 11/06 船橋3R 6着/6頭+3.4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 6.0着 × 当競馬場適性 5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 10着 (大敗) △ ローテーション 205日休養明け × 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: 6.7%) ※ 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	タイセイスタナー	澤田龍（船橋）	実2.8	◎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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 53.7% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
10	ストックテイキング先行	張田昂（船橋）	実8.6	△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6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8.0着と低調）
前5走 08/26 船橋2R 9着/10頭+4.5秒 08/02 船橋6R 10着/10頭+4.6秒 02/27 浦和3R 5着/12頭+1.6秒 02/10 船橋3R 6着/12頭+0.6秒 01/22 船橋3R 8着/13頭+2.0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 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
11	ルーチェアバンティ	庄司大（船橋）	実136.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 08/24 船橋3R 8着/8頭+4.7秒 08/04 船橋2R 9着/11頭+3.5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 8.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (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。
12	サラサチャーミング差し	伊藤裕（川崎）	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/11 川崎6R 4着/12頭+2.9秒 08/21 川崎7R 4着/11頭+0.4秒 01/14 園田10R 6着/11頭+2.2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 4.7着 ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。

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

タイセイスタナー

騎手澤田龍（船橋）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3レオセラフィム

3.6倍

EV -52%

▲2メロウアンバー

5.6倍

EV -43%

出走馬全12頭

◎9

タイセイスタナー

澤田龍（船橋）

2.8倍

+50%

›

○3

レオセラフィム

實川純（船橋）

3.6倍

-52%

›

▲2

メロウアンバー

和田譲（大井）

5.6倍

-43%

›

△10

ストックテイキング

張田昂（船橋）

8.6倍

-43%

›

△12

サラサチャーミング

伊藤裕（川崎）

12.6倍

-47%

›

△8

シェナスーパー

岡村健（船橋）

14.9倍

-53%

›

×1

アンジェロピッコロ

菅原吏（船橋）

11.9倍

-64%

›

▽4

ルゼンチ

野畑凌（川崎）

28.3倍

-41%

›

×5

エムワンワークス

山口達（船橋）

25.9倍

-63%

›

▽7

ピタカゲ

本橋孝（船橋）

75.7倍

-12%

›

▽6

グリーンアンシェル

西啓太（大井）

74.6倍

-38%

›

▽11

ルーチェアバンティ

庄司大（船橋）

136.1倍

+1%

›

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