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1600m ダート1600m　発走 19:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノッテストラータ先行	中越琉（川崎）	実221.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 07/31 川崎12R 9着/10頭+1.7秒 06/16 川崎9R 10着/14頭 05/12 川崎10R 6着/14頭+2.1秒 04/08 川崎12R 12着/14頭+2.9秒 03/20 浦和10R 7着/9頭+2.1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 8.3着 (不振) ▽ 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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	エイシンキャロッツ	木間龍（船橋）	実13.2	▽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／前走3着）
前5走 09/09 川崎8R 3着/12頭+0.6秒 08/26 船橋10R 3着/12頭+0.1秒 08/02 船橋5R 1着/11頭勝利 ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
3	ゴールドブリーダー差し	篠谷葵（船橋）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 08/26 船橋7R 2着/11頭+0.4秒 08/02 船橋12R 2着/9頭+0.7秒 07/02 船橋7R 4着/9頭+0.0秒 05/04 船橋3R 1着/12頭勝利 03/31 船橋8R 7着/12頭+1.1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 2.7着 (安定) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	ミヤビクライ逃げ	新原周（川崎）	実21.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/11 川崎10R 4着/12頭+1.5秒 05/14 川崎9R 10着/13頭+1.9秒 04/09 川崎9R 1着/14頭勝利 03/06 川崎8R 5着/12頭+1.4秒 02/03 川崎3R 1着/13頭勝利
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% ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
5	ハイタイド	矢野貴（大井）	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/05 船橋11R 5着/10頭+1.7秒 06/05 船橋9R 7着/14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 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	トップランカー	岡村健（船橋）	実2.2	◎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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/26 船橋8R 2着/3頭 07/28 川崎11R 7着/14頭+1.0秒 06/28 船橋6R 1着/7頭 06/01 船橋1R 2着/11頭 05/09 船橋3R 1着/5頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.5% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
7	グランドマーメイド自在	増田充（川崎）	実19.1	×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67%と好調／前走3着）
前5走 08/19 川崎10R 3着/12頭+0.7秒 07/28 川崎8R 1着/12頭勝利 07/08 川崎5R 1着/11頭 06/15 川崎1R 1着/12頭 05/15 川崎4R 1着/9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) △ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (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。
8	ミスサラワク差し	庄司大（船橋）	実198.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/09 川崎8R 10着/12頭+2.2秒 04/08 川崎9R 8着/13頭+1.9秒 03/05 川崎8R 6着/10頭+2.6秒 02/02 川崎9R 1着/12頭勝利 01/03 川崎9R 6着/14頭+2.5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	ムチャスエルテ	本田重（船橋）	実8.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 09/11 川崎10R 2着/12頭+0.5秒 08/25 船橋12R 2着/14頭+0.1秒 08/05 船橋11R 7着/10頭+2.2秒 06/29 船橋12R 3着/12頭+2.0秒 06/18 川崎8R 3着/10頭+2.0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 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.6% (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。
10	アレグリアシチー	高橋利（船橋）	実184.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/25 船橋12R 12着/14頭+3.0秒 08/05 船橋6R 7着/10頭+1.3秒 07/15 浦和10R 10着/11頭 06/23 浦和8R 5着/6頭 06/05 船橋9R 6着/14頭+3.0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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
11	ソリスレガーロ先行	本橋孝（船橋）	実14.0	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/28 船橋9R 6着/13頭+1.4秒 08/05 船橋6R 3着/10頭+0.6秒 04/08 川崎12R 8着/14頭+2.0秒 03/09 船橋11R 7着/10頭+1.8秒 02/13 船橋9R 4着/11頭+1.2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 5.7着 × 当競馬場適性 13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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
12	スーパーロゴ自在	臼井健（船橋）	実158.0	▽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／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/28 船橋9R 12着/13頭+5.2秒 07/15 浦和10R 11着/11頭 05/05 船橋6R 7着/12頭+1.6秒 03/16 浦和10R 9着/11頭+1.4秒 02/28 浦和11R 4着/11頭+1.4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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
13	シューボーイ逃げ	中山遥（浦和）	実98.3	▽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 09/10 川崎9R 8着/12頭+1.7秒 08/28 船橋7R 10着/10頭+2.8秒 08/04 船橋7R 7着/9頭+2.5秒 07/15 浦和10R 9着/11頭 06/10 大井7R 11着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
14	グリオット差し	ゴンサ（船橋）	実11.4	△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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/03 船橋2R 3着/3頭 06/01 船橋6R 1着/9頭 05/04 船橋10R 5着/9頭+1.5秒 03/30 船橋4R 5着/9頭+1.8秒 01/19 船橋4R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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

トップランカー

騎手岡村健（船橋）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ゴールドブリーダー

4.7倍

EV -23%

▲9ムチャスエルテ

8.6倍

EV +16%

出走馬全14頭

◎6

トップランカー

岡村健（船橋）

2.2倍

-37%

›

○3

ゴールドブリーダー

篠谷葵（船橋）

4.7倍

-23%

›

▲9

ムチャスエルテ

本田重（船橋）

8.6倍

+16%

›

△5

ハイタイド

矢野貴（大井）

9.1倍

-8%

›

△14

グリオット

ゴンサ（船橋）

11.4倍

+8%

›

△11

ソリスレガーロ

本橋孝（船橋）

14.0倍

+20%

›

▽2

エイシンキャロッツ

木間龍（船橋）

13.2倍

-38%

›

×7

グランドマーメイド

増田充（川崎）

19.1倍

-51%

›

×4

ミヤビクライ

新原周（川崎）

21.7倍

-54%

›

▽13

シューボーイ

中山遥（浦和）

98.3倍

-4%

›

▽10

アレグリアシチー

高橋利（船橋）

184.7倍

+73%

›

▽1

ノッテストラータ

中越琉（川崎）

221.0倍

+92%

›

▽12

スーパーロゴ

臼井健（船橋）

158.0倍

+26%

›

▽8

ミスサラワク

庄司大（船橋）

198.4倍

+24%

›

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