船橋 1R 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。

1R 船橋競馬場ダ1200m 発走 14:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カンサッリス	室陽一（浦和）	実90.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/21 浦和3R 10着/12頭+2.3秒 09/24 浦和8R 10着/10頭+5.1秒 06/22 浦和4R 2着/6頭+2.0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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
2	アストロノヴァ	野畑凌（川崎）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/28 船橋3R 7着/10頭+2.4秒 08/28 船橋3R 2着/7頭+3.0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 4.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.8% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	サマローリ	本田重（船橋）	実8.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 10/01 船橋2R 2着/7頭+2.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
4	ワイズヴェリータ	岡村健（船橋）	実45.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／121日ぶりの実戦）
前5走 07/04 船橋2R 2着/3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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 121日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (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。
5	コパノハクシュウ	篠谷葵（船橋）	実4.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／153日ぶりの実戦）
前5走 06/02 船橋4R 3着/12頭+2.0秒 05/08 船橋3R 3着/6頭+0.4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 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 153日休養明け × 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 13.9% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
6	グランデアーリ	菅原吏（船橋）	実50.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着／92日ぶりの実戦）
前5走 08/02 船橋2R 3着/9頭+0.7秒 06/04 船橋3R 4着/5頭+5.0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 3.5着 △ 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 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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	モーニングチカラ	中山遥（浦和）	実26.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/22 浦和3R 4着/12頭+1.7秒 09/22 浦和2R 5着/11頭+1.3秒 08/07 浦和2R 4着/10頭+0.8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 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	トーケンジンフィズ	小杉亮（船橋）	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 10/22 浦和3R 3着/12頭+1.1秒 09/28 船橋2R 8着/12頭+2.8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 5.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (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。
9	ユウユウヒレシュ	保園翔（浦和）	実109.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/21 浦和3R 7着/12頭+1.9秒 09/25 浦和8R 7着/7頭+7.7秒 08/11 浦和6R 5着/7頭+1.9秒 07/16 浦和3R 3着/7頭+1.0秒 06/23 浦和2R 5着/7頭+1.0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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
10	エルモ	濱田達（船橋）	実31.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/28 船橋4R 3着/7頭+1.3秒 08/25 船橋1R 4着/7頭+2.0秒 08/06 船橋2R 5着/6頭+0.0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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
11	クニノアスコット	張田昂（船橋）	実2.3	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 10/02 船橋3R 2着/4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戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.4% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	サンダーアイ	木間龍（船橋）	実15.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 10/02 船橋2R 2着/6頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (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。

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）

見送りAI の 1 位の馬

クニノアスコット

騎手張田昂（船橋）

2.3倍

AI の勝率35%損益の分かれ目43%

オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで

出走馬全12頭

◎11

クニノアスコット

張田昂（船橋）

2.3倍

勝率 35%

›

○2

アストロノヴァ

野畑凌（川崎）

4.3倍

勝率 22%

›

▲5

コパノハクシュウ

篠谷葵（船橋）

4.9倍

勝率 14%

›

△3

サマローリ

本田重（船橋）

8.4倍

勝率 11%

›

△8

トーケンジンフィズ

小杉亮（船橋）

14.0倍

勝率 4%

›

△12

サンダーアイ

木間龍（船橋）

15.5倍

勝率 4%

›

▽10

エルモ

濱田達（船橋）

31.1倍

対象外勝率 3%

›

▽4

ワイズヴェリータ

岡村健（船橋）

45.7倍

対象外勝率 2%

›

▽7

モーニングチカラ

中山遥（浦和）

26.8倍

勝率 2%

›

▽6

グランデアーリ

菅原吏（船橋）

50.9倍

対象外勝率 2%

›

▽1

カンサッリス

室陽一（浦和）

90.4倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ユウユウヒレシュ

保園翔（浦和）

109.2倍

対象外勝率 1%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで。

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