船橋 11R 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。

11R 船橋競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 20:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マリアナトレンチ	ゴンサ（船橋）	実23.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
2	アームズレイン先行	和田譲（大井）	実3.4	▲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67%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/08 川崎11R 1着/9頭勝利 04/09 川崎11R 7着/14頭+2.1秒 02/05 川崎8R 1着/5頭勝利 01/03 川崎11R 5着/11頭+2.8秒 12/10 船橋11R 6着/14頭+0.7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 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	フジユージーン	杉山海（大井）	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/26 船橋11R 8着/13頭+2.2秒 07/22 大井11R 6着/15頭+1.6秒 07/02 大井11R 6着/10頭 06/03 船橋11R 3着/14頭 04/28 大井11R 5着/16頭+1.9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 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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	ケンシレインボー差し	山中悠（船橋）	実142.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 04/02 船橋12R 8着/11頭+1.7秒 03/11 船橋11R 10着/12頭+6.9秒 01/28 大井11R 6着/15頭+2.1秒 01/02 川崎11R 6着/7頭+1.8秒 12/09 船橋11R 8着/8頭+2.2秒
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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% △ ローテーション 183日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	ヴィクトゥーラ差し	野畑凌（川崎）	実44.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯16走で勝率25%）
前5走 09/08 川崎11R 6着/9頭+1.6秒 08/19 川崎11R 8着/12頭+2.6秒 07/29 川崎11R 5着/10頭+1.4秒 04/02 船橋12R 4着/11頭+0.9秒 03/10 船橋11R 2着/9頭+0.1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 6.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	プラセボ先行	小杉亮（船橋）	実49.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率50%）
前5走 08/26 船橋11R 9着/13頭+2.5秒 08/04 船橋9R 5着/6頭+1.1秒 06/03 船橋11R 7着/14頭+2.0秒 05/07 船橋10R 1着/11頭勝利 04/02 船橋12R 7着/11頭+1.3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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (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	シシュフォス	矢野貴（大井）	実13.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/26 船橋11R 7着/13頭+2.0秒 08/04 船橋9R 2着/6頭+0.1秒 07/09 川崎11R 12着/14頭 06/03 船橋11R 4着/14頭+0.0秒 12/16 川崎11R 2着/10頭+1.8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	ヴィクティファルス自在	笹川翼（大井）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／128日ぶりの実戦）
前5走 05/27 浦和11R 3着/13頭+0.0秒 04/16 大井11R 8着/16頭+1.7秒 02/17 大井11R 1着/15頭勝利 01/22 船橋11R 2着/9頭+0.2秒 10/02 園田11R 2着/6頭+0.2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) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 128日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	サンテックス逃げ	西啓太（大井）	実18.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/20 大井11R 16着/16頭+2.0秒 07/21 名古屋7R 1着/12頭勝利 06/26 名古屋11R 4着/12頭+0.8秒 05/25 315R 4着/11頭 03/11 船橋11R 4着/10頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 135日休養明け × 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 3.6% (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。
10	ブラヴール追込	山口達（船橋）	実233.6	▽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3%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/28 船橋11R 7着/11頭+3.0秒 08/04 船橋10R 9着/10頭+5.2秒 07/02 船橋11R 8着/13頭 03/10 船橋11R 7着/9頭+1.9秒 02/13 船橋11R 10着/11頭+1.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
11	イーグルノワール差し	篠谷葵（船橋）	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/08 川崎11R 2着/9頭+0.4秒 07/22 大井11R 5着/15頭+1.5秒 08/27 船橋11R 9着/9頭+6.1秒 08/14 大井11R 6着/8頭+2.1秒 07/16 大井11R 5着/13頭+1.3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 5.3着 ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
12	ヴェールトゥマラン逃げ	藤本現（大井）	実110.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率57%と適性高／同距離帯12走で勝率42%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/09 川崎11R 9着/14頭 05/14 川崎11R 9着/9頭+1.7秒 04/02 船橋12R 11着/11頭+4.1秒 11/04 船橋11R 7着/14頭+1.4秒 04/02 船橋11R 1着/13頭勝利
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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
13	キャッスルブレイヴ追込	仲野光（船橋）	実173.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 07/02 船橋11R 9着/13頭 05/08 船橋11R 13着/14頭+4.4秒 04/23 浦和11R 10着/12頭+3.6秒 04/02 船橋12R 5着/11頭+0.9秒 03/13 大井11R 7着/10頭+2.1秒
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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 43走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 26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 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
14	カズプレスト逃げ	御神訓（大井）	実4.0	◎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24%）
前5走 08/16 大井9R 4着/9頭+0.4秒 06/29 大井11R 2着/14頭 04/16 大井11R 5着/16頭+1.4秒 03/13 大井11R 1着/10頭勝利 10/27 園田12R 1着/12頭勝利
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戦の調子平均 3.7着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.1% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。

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

カズプレスト

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ヴィクティファルス

3.4倍

EV -17%

▲2アームズレイン

3.4倍

EV -56%

出走馬全14頭

◎14

カズプレスト

御神訓（大井）

4.0倍

+0%

›

○8

ヴィクティファルス

笹川翼（大井）

3.4倍

-17%

›

▲2

アームズレイン

和田譲（大井）

3.4倍

-56%

›

△11

イーグルノワール

篠谷葵（船橋）

9.6倍

+5%

›

△3

フジユージーン

杉山海（大井）

12.5倍

-16%

›

△7

シシュフォス

矢野貴（大井）

13.9倍

-22%

›

▽9

サンテックス

西啓太（大井）

18.3倍

-33%

›

▽1

マリアナトレンチ

ゴンサ（船橋）

23.5倍

-27%

›

▽6

プラセボ

小杉亮（船橋）

49.0倍

+0%

›

▽5

ヴィクトゥーラ

野畑凌（川崎）

44.9倍

-8%

›

▽12

ヴェールトゥマラン

藤本現（大井）

110.2倍

+79%

›

▽4

ケンシレインボー

山中悠（船橋）

142.4倍

+62%

›

▽13

キャッスルブレイヴ

仲野光（船橋）

173.1倍

-9%

›

▽10

ブラヴール

山口達（船橋）

233.6倍

+9%

›

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