船橋 6R 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。

6R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スターガッツマン差し	川島正（船橋）	実39.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/25 船橋6R 8着/12頭+1.7秒 08/04 船橋6R 5着/10頭+0.6秒 03/31 船橋5R 7着/10頭+2.6秒 03/10 船橋6R 4着/11頭+1.1秒 02/12 船橋7R 2着/12頭+1.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	エウクレイア先行	木間龍（船橋）	実13.6	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/25 船橋7R 5着/12頭+0.5秒 08/03 船橋4R 5着/10頭+0.5秒 06/28 船橋7R 8着/9頭+3.0秒 06/04 船橋5R 1着/12頭 05/07 船橋3R 2着/12頭+1.5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 6.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (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。
3	ティロワール追込	神尾香（川崎）	実151.8	▽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10.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/15 川崎12R 10着/14頭+3.1秒 04/20 浦和7R 11着/12頭+3.0秒 03/16 浦和8R 10着/12頭+3.9秒 03/02 川崎5R 6着/11頭+1.9秒 02/03 川崎3R 8着/13頭+2.1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 10.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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 10着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
4	マジカルレインボー	山中悠（船橋）	実29.6	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/25 船橋6R 5着/12頭+1.4秒 08/04 船橋6R 4着/10頭+0.5秒 07/13 浦和9R 3着/11頭 07/03 船橋9R 2着/9頭 06/24 浦和4R 5着/8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 4.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	ヒロイックバイオ	山口達（船橋）	実19.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/25 船橋6R 3着/12頭+1.1秒 08/03 船橋4R 9着/10頭+1.4秒 06/29 船橋6R 7着/9頭+1.0秒 06/16 川崎4R 11着/12頭 06/02 船橋3R 4着/12頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
6	マケタラアカン	笠野雄（船橋）	実51.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/25 船橋6R 10着/12頭+2.2秒 08/04 船橋6R 10着/10頭+1.7秒 07/17 浦和8R 6着/10頭 06/29 船橋6R 6着/9頭 06/23 浦和6R 8着/9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.2% (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。
7	クリノセノーテ逃げ	本田重（船橋）	実1.2	◎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4走で勝率75%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/28 船橋8R 1着/12頭勝利 02/11 船橋5R 1着/12頭勝利 01/22 船橋2R 3着/12頭+0.4秒 12/12 船橋4R 1着/5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 64.0% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	コムダビチュード逃げ	仲野光（船橋）	実75.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/04 船橋12R 9着/14頭+3.2秒 07/13 浦和7R 5着/12頭+0.0秒 06/03 船橋4R 8着/11頭 05/06 船橋4R 8着/12頭+1.4秒 04/01 船橋5R 7着/12頭+2.0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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.5% (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。
9	モズノセイギ差し	佐野遥（川崎）	実15.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/08 川崎5R 11着/12頭+2.4秒 05/04 船橋7R 8着/12頭+1.3秒 04/07 川崎3R 2着/12頭+0.6秒 03/10 船橋8R 2着/12頭+0.6秒 03/03 川崎7R 3着/12頭+0.4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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	イクノオリンピア逃げ	増田充（川崎）	実55.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 09/08 川崎4R 8着/12頭+1.9秒 08/19 川崎5R 6着/11頭+1.6秒 05/14 川崎5R 3着/12頭+0.6秒 04/08 川崎5R 6着/12頭+1.9秒 03/05 川崎6R 4着/11頭+0.4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 5.7着 ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 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 1.2% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
11	メイショウユウモウ	藤江渉（川崎）	実66.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/19 川崎7R 9着/12頭+1.5秒 07/31 川崎9R 5着/12頭+2.0秒 07/06 川崎6R 7着/12頭 05/11 川崎7R 3着/12頭+1.3秒 04/09 川崎6R 3着/12頭+0.2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 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
12	リュウノマキロイ差し	野澤憲（船橋）	実9.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/25 船橋7R 4着/12頭+0.5秒 08/06 船橋8R 1着/9頭勝利 01/23 船橋5R 2着/12頭+0.4秒 12/10 船橋5R 3着/14頭+0.1秒 11/03 船橋5R 9着/14頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 11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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。

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

クリノセノーテ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2エウクレイア

13.6倍

EV +27%

▲12リュウノマキロイ

9.3倍

EV -12%

出走馬全12頭

◎7

クリノセノーテ

本田重（船橋）

1.2倍

-23%

›

○2

エウクレイア

木間龍（船橋）

13.6倍

+27%

›

▲12

リュウノマキロイ

野澤憲（船橋）

9.3倍

-12%

›

△9

モズノセイギ

佐野遥（川崎）

15.4倍

-24%

›

△5

ヒロイックバイオ

山口達（船橋）

19.4倍

-32%

›

△4

マジカルレインボー

山中悠（船橋）

29.6倍

-14%

›

▽1

スターガッツマン

川島正（船橋）

39.4倍

-32%

›

▽6

マケタラアカン

笠野雄（船橋）

51.2倍

-37%

›

▽10

イクノオリンピア

増田充（川崎）

55.2倍

-34%

›

▽11

メイショウユウモウ

藤江渉（川崎）

66.4倍

-36%

›

▽3

ティロワール

神尾香（川崎）

151.8倍

-23%

›

×8

コムダビチュード

仲野光（船橋）

75.6倍

-64%

›

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