船橋 2R 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。

2R 船橋競馬場ダ1200m 発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クアダングル	和田譲（大井）	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.5着と安定／前走3着）
前5走 10/21 浦和3R 3着/12頭+0.4秒 09/24 浦和3R 2着/5頭+0.0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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	アマルフィディオ差し	野畑凌（川崎）	実7.8	△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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/28 船橋2R 4着/12頭+1.5秒 08/24 船橋1R 3着/9頭+1.1秒 08/02 船橋2R 5着/9頭+1.5秒 06/29 船橋3R 5着/5頭+5.0秒 06/05 船橋3R 3着/6頭+7.0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 4.0着 × 当競馬場適性 5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 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
3	オーキッドティアラ	笹川翼（大井）	実9.3	△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50%と好調／108日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 07/17 浦和7R 7着/8頭 05/26 浦和3R 1着/7頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ ローテーション 108日休養明け × 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 4.7% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
4	バニラビーンズ	沖響主（船橋）	実45.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/30 船橋1R 1着/9頭勝利 08/25 船橋1R 6着/7頭+4.4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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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	コパノベリーズ先行	小杉亮（船橋）	実66.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 10/20 浦和8R 8着/11頭+1.8秒 09/29 船橋5R 6着/11頭+2.1秒 09/07 川崎3R 4着/8頭+0.8秒 08/24 船橋2R 3着/6頭+1.2秒 08/02 船橋3R 5着/6頭+2.7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 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
6	キャプテンクィーン	本橋孝（船橋）	実3.8	◎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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/01 船橋2R 1着/7頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 44.3% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
7	ラクリメ	木間龍（船橋）	実51.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
8	ハッピーフェイス	本田重（船橋）	実5.1	△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4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/29 船橋5R 9着/11頭+2.8秒 06/29 船橋3R 4着/5頭 06/02 船橋4R 2着/12頭+0.0秒 05/08 船橋3R 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戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 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 9.4% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
9	シナノファボリ	七夕裕（浦和）	実99.8	▽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 5着/12頭+1.4秒 08/07 浦和3R 4着/9頭+3.2秒 07/13 浦和3R 3着/7頭+0.0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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
10	トウヤレイク	西啓太（大井）	実18.0	×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50%と好調）
前5走 10/20 浦和8R 10着/11頭+2.4秒 09/24 浦和3R 1着/5頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
11	トップオブトップ	仲野光（船橋）	実79.7	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 08/02 船橋3R 6着/6頭+4.6秒 06/28 船橋2R 3着/5頭 06/04 船橋3R 2着/5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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
12	ハクサンフナバシ	ゴンサ（船橋）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/28 船橋2R 2着/12頭+0.6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 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.6% (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。

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

キャプテンクィーン

騎手本橋孝（船橋）

3.8倍

AI の勝率44%損益の分かれ目26%

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

◎6

キャプテンクィーン

本橋孝（船橋）

3.8倍

勝率 44%

›

○12

ハクサンフナバシ

ゴンサ（船橋）

3.4倍

勝率 20%

›

▲1

クアダングル

和田譲（大井）

7.1倍

勝率 10%

›

△8

ハッピーフェイス

本田重（船橋）

5.1倍

勝率 9%

›

△3

オーキッドティアラ

笹川翼（大井）

9.3倍

勝率 5%

›

△2

アマルフィディオ

野畑凌（川崎）

7.8倍

勝率 4%

›

×10

トウヤレイク

西啓太（大井）

18.0倍

勝率 3%

›

▽7

ラクリメ

木間龍（船橋）

51.3倍

対象外勝率 1%

›

▽4

バニラビーンズ

沖響主（船橋）

45.2倍

対象外勝率 1%

›

▽5

コパノベリーズ

小杉亮（船橋）

66.1倍

対象外勝率 1%

›

▽9

シナノファボリ

七夕裕（浦和）

99.8倍

対象外勝率 1%

›

▽11

トップオブトップ

仲野光（船橋）

79.7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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項