船橋 8R 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。

8R 船橋競馬場津久井やまＢ３一ダ1600m ダート1600m　発走 18:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルーラーオブダート自在	保園翔（浦和）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 08/25 船橋11R 3着/13頭+0.6秒 08/03 船橋10R 2着/10頭+0.0秒 03/30 船橋11R 7着/12頭+0.8秒 03/09 船橋11R 5着/10頭+1.1秒 02/11 船橋10R 8着/14頭+2.7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 4.0着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.0% (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。
2	マシュー逃げ	和田譲（大井）	実7.3	△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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/03 船橋11R 3着/13頭 05/12 川崎10R 4着/14頭+1.4秒 05/07 船橋11R 6着/14頭+1.4秒 04/08 川崎12R 2着/14頭+0.2秒 03/30 船橋11R 3着/12頭+0.4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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け × 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 8.5% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
3	ガーベランクイーン差し	岡村健（船橋）	実25.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/03 船橋10R 7着/10頭+1.2秒 07/14 浦和8R 9着/12頭 07/03 船橋11R 9着/13頭 08/31 船橋12R 4着/9頭+0.8秒 07/31 船橋10R 7着/11頭+1.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 15% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
4	ジョセフィーナ追込	高橋利（船橋）	実28.3	▽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6走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/08 川崎10R 7着/14頭+1.0秒 08/24 船橋11R 10着/14頭+1.7秒 08/12 浦和10R 1着/11頭勝利 08/02 船橋11R 7着/9頭+1.6秒 06/28 船橋12R 2着/3頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (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	ストゥディア逃げ	木間龍（船橋）	実13.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/24 船橋11R 9着/14頭+1.6秒 07/08 川崎9R 7着/10頭 06/04 船橋11R 4着/12頭+0.0秒 05/11 川崎10R 2着/6頭+0.1秒 05/04 船橋10R 4着/9頭+1.2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 6.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	プレストエマ先行	山中悠（船橋）	実4.5	◎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（当競馬場14走で勝率29%と適性高／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/24 船橋11R 4着/14頭+0.3秒 08/02 船橋11R 2着/9頭+0.3秒 07/03 船橋11R 4着/13頭+0.0秒 06/04 船橋10R 6着/11頭 02/09 船橋11R 5着/14頭+0.7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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ▽ 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 29.2% (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。
7	アナザーメイト差し	沖響主（船橋）	実102.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/24 船橋8R 9着/12頭+1.6秒 08/03 船橋10R 9着/10頭+1.7秒 07/03 船橋11R 11着/13頭 12/09 船橋10R 11着/14頭+4.2秒 11/03 船橋8R 11着/13頭+2.4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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 8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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (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。
8	キングオブカズ	小杉亮（船橋）	実41.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/25 船橋11R 8着/13頭+1.5秒 08/05 船橋12R 7着/12頭+2.2秒 07/27 川崎12R 10着/11頭+1.6秒 07/03 船橋11R 5着/13頭 06/04 船橋10R 8着/11頭
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (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 1.5% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	クレフェノー	西啓太（大井）	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率67%／同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/28 船橋9R 1着/13頭勝利 08/05 船橋6R 4着/10頭+0.7秒 04/06 3111R 3着/9頭+2.0秒 03/26 318R 1着/9頭 03/12 316R 4着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.6% (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。
10	オンザスクエア	ゴンサ（船橋）	実6.6	△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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/25 船橋11R 10着/13頭+2.1秒 08/03 船橋10R 5着/10頭+0.8秒 06/26 浦和10R 7着/12頭+1.0秒 06/02 船橋10R 7着/11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 7.3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 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 10.0% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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

プレストエマ

騎手山中悠（船橋）

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

+31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ルーラーオブダート

2.9倍

EV -33%

▲9クレフェノー

4.4倍

EV -27%

出走馬全10頭

◎6

プレストエマ

山中悠（船橋）

4.5倍

+31%

›

○1

ルーラーオブダート

保園翔（浦和）

2.9倍

-33%

›

▲9

クレフェノー

西啓太（大井）

4.4倍

-27%

›

△10

オンザスクエア

ゴンサ（船橋）

6.6倍

-33%

›

△2

マシュー

和田譲（大井）

7.3倍

-37%

›

△5

ストゥディア

木間龍（船橋）

13.5倍

-35%

›

▽4

ジョセフィーナ

高橋利（船橋）

28.3倍

-14%

›

▽3

ガーベランクイーン

岡村健（船橋）

25.0倍

-45%

›

▽8

キングオブカズ

小杉亮（船橋）

41.4倍

-38%

›

▽7

アナザーメイト

沖響主（船橋）

102.0倍

+17%

›

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