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 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エコロマーズ自在	野畑凌（川崎）	実18.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／136日ぶりの実戦）
前5走 05/19 大井11R 7着/10頭+2.2秒 04/30 大井10R 12着/15頭+3.3秒 04/17 大井11R 12着/12頭+1.6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 10.3着 (不振) △ ローテーション 136日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	ドレッド先行	本田重（船橋）	実5.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率50%と適性高／同距離帯10走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 船橋9R 3着/8頭+0.2秒 07/04 船橋10R 3着/10頭 12/12 船橋11R 1着/11頭勝利 11/06 船橋9R 2着/11頭+0.5秒 10/02 船橋9R 3着/10頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 50% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.6% (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	ハセノエクスプレス逃げ	張田昂（船橋）	実42.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場30走で勝率27%と適性高／同距離帯32走で勝率25%）
前5走 09/11 川崎11R 6着/11頭+0.5秒 08/28 船橋5R 5着/5頭+1.6秒 08/06 船橋9R 8着/8頭+1.6秒 04/03 船橋7R 7着/9頭+2.6秒 09/12 川崎11R 11着/11頭+2.4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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 30走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 32走で勝率 25% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
4	ブルーメンガルテン	御神訓（大井）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/02 大井11R 9着/16頭+1.3秒 06/30 大井11R 16着/16頭 06/04 船橋11R 1着/12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) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	アンシール	矢野貴（大井）	実2.0	◎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（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.7% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
6	ベルウッドワン追込	笹川翼（大井）	実6.2	△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67%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 08/06 船橋9R 1着/8頭勝利 07/04 船橋5R 3着/12頭 05/08 船橋9R 1着/12頭勝利 04/01 船橋10R 7着/10頭+1.6秒 11/06 船橋9R 3着/11頭+1.2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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 6.0% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
7	ヒューゴ	和田譲（大井）	実37.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／192日ぶりの実戦）
前5走 03/24 園田11R 9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 9.0着 (不振) △ ローテーション 192日休養明け × 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 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
8	レーザーショー逃げ	本橋孝（船橋）	実15.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯12走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/07 船橋8R 3着/8頭+1.0秒 04/03 船橋7R 2着/9頭+0.9秒 03/12 船橋8R 1着/10頭勝利 02/13 船橋12R 9着/12頭+1.1秒 01/21 船橋9R 1着/11頭勝利
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 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (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	スピリットガイド先行	藤田凌（大井）	実40.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/17 大井7R 7着/7頭+2.8秒 07/23 大井11R 7着/10頭+1.9秒 06/05 船橋10R 1着/9頭 04/29 大井7R 5着/8頭+2.2秒 03/25 大井7R 1着/8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 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
10	トーセンサンダー追込	山中悠（船橋）	実11.8	△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）
前5走 08/11 浦和10R 4着/8頭+0.3秒 03/26 大井11R 5着/13頭+0.8秒 03/11 大井7R 4着/7頭+0.7秒 02/16 大井11R 5着/16頭+0.9秒 12/24 浦和11R 4着/12頭+1.0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 4.3着 ▽ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。

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

アンシール

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ドレッド

5.6倍

EV -1%

▲4ブルーメンガルテン

6.8倍

EV +11%

出走馬全10頭

◎5

アンシール

矢野貴（大井）

2.0倍

-10%

›

○2

ドレッド

本田重（船橋）

5.6倍

-1%

›

▲4

ブルーメンガルテン

御神訓（大井）

6.8倍

+11%

›

△6

ベルウッドワン

笹川翼（大井）

6.2倍

-62%

›

△10

トーセンサンダー

山中悠（船橋）

11.8倍

-29%

›

△8

レーザーショー

本橋孝（船橋）

15.0倍

-39%

›

▽9

スピリットガイド

藤田凌（大井）

40.7倍

-22%

›

▽7

ヒューゴ

和田譲（大井）

37.0倍

-38%

›

×3

ハセノエクスプレス

張田昂（船橋）

42.7倍

-58%

›

×1

エコロマーズ

野畑凌（川崎）

18.1倍

-84%

›

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