船橋 4R 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。

4R 船橋競馬場ダ1200m 発走 16:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エッグスクランブル追込	仲野光（船橋）	実23.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 09/29 船橋2R 3着/12頭+1.8秒 06/28 船橋1R 3着/9頭+2.0秒 03/09 船橋4R 3着/9頭+1.2秒 02/10 船橋2R 2着/12頭+0.9秒 01/21 船橋1R 2着/10頭+0.2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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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 3.2% (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	バルカロール逃げ	佐野遥（川崎）	実139.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 10/19 浦和6R 10着/11頭+3.1秒 09/22 浦和7R 13着/13頭+4.2秒 08/11 浦和3R 9着/11頭+2.8秒 07/17 浦和2R 9着/12頭+0.0秒 06/26 浦和2R 7着/9頭
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 10.7着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
3	セキテイジュウオー逃げ	張田昂（船橋）	実11.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/30 船橋6R 7着/11頭+1.3秒 08/25 船橋7R 2着/12頭+0.2秒 08/03 船橋4R 3着/10頭+0.4秒 07/16 浦和6R 7着/12頭 06/02 船橋3R 6着/12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戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
4	クリノセノーテ自在	本田重（船橋）	実1.1	◎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（当競馬場5走で勝率80%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 10/02 船橋6R 1着/12頭勝利 08/28 船橋8R 1着/12頭勝利 02/11 船橋5R 1着/12頭勝利 01/22 船橋2R 3着/12頭+0.4秒 12/12 船橋4R 1着/5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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 60.5% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
5	ドジッコ追込	山本大（船橋）	実27.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/21 浦和5R 2着/11頭+0.7秒 09/30 船橋2R 2着/12頭+0.4秒 08/25 船橋3R 3着/3頭 08/03 船橋2R 6着/11頭+1.0秒 06/29 船橋2R 7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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
6	ハクアイゴブレイ自在	和田譲（大井）	実17.2	△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／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/30 船橋2R 1着/12頭勝利 08/28 船橋4R 1着/8頭勝利 08/06 船橋3R 2着/10頭+73.9秒 07/04 船橋1R 6着/8頭+1.0秒 06/05 船橋1R 8着/11頭+3.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
7	ラストショット先行	笹川翼（大井）	実7.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/30 船橋5R 2着/11頭+0.5秒 06/03 船橋5R 7着/11頭 05/04 船橋7R 1着/12頭勝利 04/03 船橋9R 2着/10頭+0.0秒 03/10 船橋8R 3着/12頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
8	エターナルフィズ自在	ゴンサ（船橋）	実46.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 10/19 浦和5R 8着/12頭+0.7秒 09/29 船橋2R 10着/12頭+3.2秒 08/25 船橋5R 3着/12頭+0.7秒 08/11 浦和2R 3着/9頭+0.4秒 07/15 浦和1R 2着/11頭
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
9	シャイニーライフ	小杉亮（船橋）	実85.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（70日ぶりの実戦）
前5走 08/24 船橋4R 8着/11頭+2.3秒 07/15 浦和9R 7着/12頭 06/29 船橋7R 5着/8頭 06/01 船橋1R 5着/11頭 05/26 浦和1R 3着/9頭
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 6.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。

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

クリノセノーテ

騎手本田重（船橋）

1.1倍

AI の勝率61%損益の分かれ目91%

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9頭

◎4

クリノセノーテ

本田重（船橋）

1.1倍

勝率 61%

›

○7

ラストショット

笹川翼（大井）

7.4倍

勝率 17%

›

▲3

セキテイジュウオー

張田昂（船橋）

11.8倍

勝率 9%

›

△6

ハクアイゴブレイ

和田譲（大井）

17.2倍

勝率 7%

›

△1

エッグスクランブル

仲野光（船橋）

23.3倍

勝率 3%

›

△5

ドジッコ

山本大（船橋）

27.2倍

勝率 2%

›

▽8

エターナルフィズ

ゴンサ（船橋）

46.3倍

対象外勝率 1%

›

▽9

シャイニーライフ

小杉亮（船橋）

85.2倍

対象外勝率 1%

›

▽2

バルカロール

佐野遥（川崎）

139.5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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