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 18:52

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エムティワイザー差し	古岡勇（川崎）	実7.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/25 船橋8R 3着/12頭+0.1秒 07/30 川崎12R 1着/3頭 07/09 川崎10R 3着/11頭 05/14 川崎12R 2着/12頭+0.3秒 04/10 川崎12R 3着/11頭+0.4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) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
2	ファストレーン先行	矢野貴（大井）	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/25 船橋8R 5着/12頭+0.4秒 08/05 船橋9R 4着/9頭+0.6秒 02/12 船橋10R 2着/12頭+0.5秒 01/22 船橋9R 2着/8頭+0.2秒 12/10 船橋12R 2着/11頭+1.4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 3.7着 × 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 ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) × 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 10.7% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
3	ポッドレオ差し	野畑凌（川崎）	実32.7	×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）
前5走 09/08 川崎9R 6着/9頭+0.8秒 08/21 川崎11R 5着/8頭+0.7秒 07/28 川崎10R 7着/12頭+1.2秒 07/10 川崎11R 7着/10頭 07/02 船橋10R 5着/12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 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
4	エイシンスコッティ先行	菅原吏（船橋）	実13.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率28%と適性高／同馬場状態で勝率50%）
前5走 08/26 船橋9R 5着/10頭+0.4秒 08/05 船橋9R 3着/9頭+0.5秒 07/17 浦和11R 3着/11頭+1.0秒 07/02 船橋10R 3着/12頭+0.0秒 06/03 船橋9R 5着/10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戦の調子平均 3.7着 ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 28% (得意) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% × 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 2.6% (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。
5	フミバレンタイン追込	岡村健（船橋）	実24.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／183日ぶりの実戦）
前5走 04/01 船橋10R 4着/10頭+0.4秒 03/12 船橋10R 5着/11頭+0.7秒 12/01 大井9R 5着/9頭+1.3秒 10/03 船橋10R 4着/9頭+0.8秒 06/04 船橋9R 7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 4.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ ローテーション 183日休養明け × 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 1.5% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
6	エコロレオナ	中山遥（浦和）	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／中6日以内の連戦）
前5走 09/25 浦和11R 6着/13頭+1.1秒 08/07 浦和11R 2着/9頭+0.3秒 07/14 浦和8R 1着/12頭 06/26 浦和10R 6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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (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。
7	マイレレイ逃げ	ゴンサ（船橋）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場21走で勝率38%と適性高／同距離帯20走で勝率35%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 03/12 船橋10R 1着/11頭勝利 02/13 船橋10R 2着/12頭+0.2秒 01/20 船橋8R 1着/10頭勝利 07/05 船橋10R 3着/10頭+0.3秒 06/03 船橋9R 3着/11頭+0.6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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 35% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 203日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% (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。
8	レイデルマール追込	山口達（船橋）	実28.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率44%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 船橋10R 1着/13頭 05/05 船橋10R 11着/14頭+1.4秒 11/05 船橋9R 3着/9頭+1.9秒 09/29 船橋11R 11着/14頭+2.3秒 08/31 船橋10R 5着/13頭+0.9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) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 120日休養明け × 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 1.2% (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。
9	デザーヴ逃げ	本田重（船橋）	実2.4	◎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67%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/25 船橋10R 1着/3頭 08/03 船橋8R 2着/10頭+0.0秒 03/30 船橋9R 1着/10頭勝利 03/13 船橋7R 1着/9頭勝利 02/09 船橋12R 1着/13頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 63.0% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	エメラルアポロン逃げ	本橋孝（船橋）	実91.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/28 船橋10R 13着/14頭+2.0秒 08/06 船橋12R 3着/10頭+0.9秒 06/17 川崎9R 7着/11頭+1.0秒 05/06 船橋10R 12着/12頭+3.2秒 01/22 船橋10R 14着/14頭+2.2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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 15% ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 0.6% (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。

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

デザーヴ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+51%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7マイレレイ

4.2倍

EV -52%

▲2ファストレーン

5.2倍

EV -44%

出走馬全10頭

◎9

デザーヴ

本田重（船橋）

2.4倍

+51%

›

○7

マイレレイ

ゴンサ（船橋）

4.2倍

-52%

›

▲2

ファストレーン

矢野貴（大井）

5.2倍

-44%

›

△1

エムティワイザー

古岡勇（川崎）

7.1倍

-69%

›

△6

エコロレオナ

中山遥（浦和）

10.8倍

-57%

›

△4

エイシンスコッティ

菅原吏（船橋）

13.5倍

-64%

›

×5

フミバレンタイン

岡村健（船橋）

24.2倍

-64%

›

×8

レイデルマール

山口達（船橋）

28.8倍

-64%

›

×3

ポッドレオ

野畑凌（川崎）

32.7倍

-72%

›

▽10

エメラルアポロン

本橋孝（船橋）

91.3倍

-43%

›

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