船橋 12R 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。

12R 船橋競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マリアッチ追込	野澤憲（船橋）	実151.6	▽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0%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/05 船橋12R 6着/12頭+1.6秒 05/15 川崎10R 8着/12頭+1.5秒 05/06 船橋12R 5着/13頭+1.6秒 04/01 船橋12R 6着/13頭+3.0秒 03/11 船橋12R 12着/12頭+2.7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 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
2	セイノスケ差し	福原杏（浦和）	実30.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率67%）
前5走 08/12 浦和12R 4着/10頭+0.8秒 07/30 川崎9R 6着/11頭+1.2秒 07/15 浦和12R 4着/12頭+3.0秒 05/25 浦和12R 3着/12頭 04/21 浦和6R 1着/12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戦の調子平均 4.7着 ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
3	プレヴナンス自在	中山遥（浦和）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/24 船橋11R 5着/14頭+0.8秒 08/03 船橋10R 6着/10頭+1.0秒 07/03 船橋11R 2着/13頭 06/04 船橋10R 7着/11頭 05/07 船橋11R 12着/14頭+3.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	シドニーホバート	ゴンサ（船橋）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 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 10.8% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	ビービーシャーンス自在	菅原吏（船橋）	実121.8	▽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／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/22 浦和10R 8着/12頭+1.4秒 08/25 船橋12R 10着/14頭+2.2秒 08/05 船橋11R 4着/10頭+1.6秒 07/28 川崎9R 5着/10頭+0.8秒 06/18 川崎8R 1着/10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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
6	ダイジェスト自在	張田昂（船橋）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 08/24 船橋11R 2着/14頭+0.0秒 08/05 船橋6R 2着/10頭+0.3秒 02/09 船橋11R 12着/14頭+2.8秒 01/19 船橋11R 10着/13頭+1.2秒 12/08 船橋11R 2着/12頭+0.2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戦の調子平均 5.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
7	マイキーマジック先行	濱田達（船橋）	実47.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯10走で勝率30%／前走3着）
前5走 08/05 船橋12R 3着/12頭+1.2秒 05/06 船橋12R 3着/13頭+1.5秒 04/01 船橋12R 8着/13頭+3.6秒 03/10 船橋12R 1着/11頭勝利 02/26 浦和10R 5着/11頭+0.5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 4.7着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% △ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
8	ボールドチャー差し	川島正（船橋）	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率27%と適性高／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/24 船橋11R 8着/14頭+1.2秒 08/05 船橋11R 3着/10頭+1.5秒 06/05 船橋9R 2着/14頭+0.0秒 05/08 船橋10R 2着/12頭+0.4秒 04/02 船橋10R 2着/14頭+0.0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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
9	リュウノレガシー	岡村健（船橋）	実19.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/05 船橋12R 4着/12頭+1.4秒 07/14 浦和10R 2着/3頭 06/22 浦和9R 3着/8頭+2.0秒 05/28 浦和8R 2着/11頭+2.0秒 05/06 船橋5R 6着/9頭+1.6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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
10	ナリノヴァニーユ追込	和田譲（大井）	実8.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場40走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/05 船橋12R 2着/12頭+0.5秒 06/04 船橋10R 10着/11頭 05/07 船橋11R 10着/14頭+1.9秒 12/11 船橋9R 11着/14頭+3.9秒 11/06 船橋10R 7着/13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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
11	ラファエラエンゼル	篠谷葵（船橋）	実15.0	▽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 08/25 船橋12R 5着/14頭+1.0秒 08/05 船橋11R 2着/10頭+0.9秒 07/14 浦和12R 1着/12頭 06/23 浦和7R 2着/10頭+0.0秒 06/02 船橋11R 5着/14頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
12	レジェンドマスター	藤本現（大井）	実3.6	◎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6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 09/10 川崎12R 2着/14頭+0.9秒 07/28 川崎11R 5着/14頭+0.8秒 07/03 船橋2R 1着/3頭 06/03 船橋7R 3着/10頭 05/07 船橋7R 4着/10頭+0.8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 6走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 34.8% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
13	アマノハバキリ	笠野雄（船橋）	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯3走で勝率33%）
前5走 08/24 船橋11R 7着/14頭+0.9秒 08/02 船橋11R 3着/9頭+0.7秒 07/16 浦和10R 2着/8頭 06/28 船橋11R 10着/11頭+0.0秒 06/01 船橋9R 3着/9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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (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。

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

レジェンドマスター

騎手藤本現（大井）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

+25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ダイジェスト

3.9倍

EV -25%

▲4シドニーホバート

3.9倍

EV -57%

出走馬全13頭

◎12

レジェンドマスター

藤本現（大井）

3.6倍

+25%

›

○6

ダイジェスト

張田昂（船橋）

3.9倍

-25%

›

▲4

シドニーホバート

ゴンサ（船橋）

3.9倍

-57%

›

△3

プレヴナンス

中山遥（浦和）

12.4倍

-14%

›

△10

ナリノヴァニーユ

和田譲（大井）

8.1倍

-48%

›

△13

アマノハバキリ

笠野雄（船橋）

18.2倍

-2%

›

▽11

ラファエラエンゼル

篠谷葵（船橋）

15.0倍

-21%

›

▽9

リュウノレガシー

岡村健（船橋）

19.1倍

-19%

›

▽2

セイノスケ

福原杏（浦和）

30.2倍

-24%

›

▽8

ボールドチャー

川島正（船橋）

33.9倍

-29%

›

▽7

マイキーマジック

濱田達（船橋）

47.4倍

-37%

›

▽5

ビービーシャーンス

菅原吏（船橋）

121.8倍

-14%

›

▽1

マリアッチ

野澤憲（船橋）

151.6倍

-8%

›

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