船橋 5R 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。

5R 船橋競馬場ダ1200m 発走 16:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビービープリメーロ逃げ	本田重（船橋）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 10/02 船橋7R 1着/12頭勝利 05/08 船橋7R 1着/12頭勝利 04/03 船橋5R 4着/12頭+1.1秒 03/13 船橋3R 2着/12頭+0.3秒 02/13 船橋7R 2着/12頭+0.1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 4走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	グリンネル先行	菅原吏（船橋）	実207.1	▽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8走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/19 浦和6R 8着/11頭+2.0秒 09/29 船橋2R 9着/12頭+3.1秒 08/24 船橋4R 11着/11頭+3.2秒 08/11 浦和3R 8着/11頭+2.3秒 08/02 船橋4R 3着/7頭+1.9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 9.3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 8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 14日の間隔 (理想的) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
3	メルシークーリア自在	福原杏（浦和）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/14 川崎4R 4着/12頭+1.9秒 09/22 浦和4R 3着/11頭+0.3秒 08/11 浦和2R 5着/9頭+1.3秒 07/13 浦和4R 4着/11頭 08/18 浦和2R 1着/5頭勝利
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 ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
4	ハイスピードバイオ自在	野畑凌（川崎）	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（当競馬場4走で勝率75%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 03/31 船橋6R 1着/11頭勝利 03/11 船橋4R 3着/11頭+0.5秒 12/10 船橋1R 1着/10頭勝利 11/05 船橋2R 1着/9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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 216日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 57.6% (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。
5	シタパンツ逃げ	七夕裕（浦和）	実54.8	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/19 浦和6R 5着/11頭+1.2秒 10/12 川崎7R 11着/11頭+5.4秒 09/24 浦和12R 12着/12頭+8.1秒 08/10 浦和9R 8着/10頭+2.9秒 07/03 大井10R 13着/14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 9.3着 (不振) ▽ 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) +49%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ウィルスカイ先行	小杉亮（船橋）	実11.7	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/29 船橋2R 6着/12頭+2.5秒 08/25 船橋5R 5着/12頭+1.1秒 08/03 船橋2R 2着/11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 4.3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 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (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。
7	スマイルプラス自在	椿聡太（船橋）	実3.9	▲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2着）
前5走 10/02 船橋7R 2着/12頭+0.2秒 06/04 船橋6R 1着/11頭 05/08 船橋7R 4着/12頭+0.7秒 04/03 船橋9R 5着/10頭+0.7秒 03/10 船橋6R 5着/11頭+1.1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 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (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。
8	マデイニスルー追込	所　蛍（船橋）	実47.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/19 浦和6R 9着/11頭+2.0秒 09/25 浦和7R 12着/12頭+3.2秒 08/10 浦和9R 9着/10頭+3.7秒 03/30 船橋5R 10着/14頭+1.3秒 03/10 船橋9R 4着/14頭+0.6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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
9	ソルヴェイ差し	川島正（船橋）	実156.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/20 浦和5R 10着/12頭+0.9秒 09/29 船橋2R 8着/12頭+2.6秒 08/24 船橋4R 9着/11頭+2.8秒 08/02 船橋4R 4着/7頭+1.9秒 07/13 浦和5R 10着/10頭+2.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (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。

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

ハイスピードバイオ

騎手野畑凌（川崎）

2.3倍

AI の勝率58%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9頭

◎4

ハイスピードバイオ

野畑凌（川崎）

2.3倍

勝率 58%

›

○1

ビービープリメーロ

本田重（船橋）

3.1倍

勝率 18%

›

▲7

スマイルプラス

椿聡太（船橋）

3.9倍

勝率 9%

›

△3

メルシークーリア

福原杏（浦和）

8.6倍

勝率 7%

›

△6

ウィルスカイ

小杉亮（船橋）

11.7倍

勝率 4%

›

△5

シタパンツ

七夕裕（浦和）

54.8倍

対象外勝率 3%

›

▽8

マデイニスルー

所　蛍（船橋）

47.8倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ソルヴェイ

川島正（船橋）

156.8倍

対象外勝率 1%

›

▽2

グリンネル

菅原吏（船橋）

207.1倍

対象外勝率 0%

›

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