船橋 6R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

6R 船橋競馬場ダ1500m 発走 17:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レイディアントアイ自在	野畑凌（川崎）	実32.0	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/18 園田5R 1着/8頭勝利 08/28 園田1R 1着/8頭勝利 04/23 園田5R 7着/12頭+2.2秒 04/01 園田2R 1着/10頭勝利 ―
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) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% △ 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) +76%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	キョウエイアート推奨	西啓太（大井）	実13.9	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率19% × オッズ13.9倍で期待値+159%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 10/16 川崎5R 5着/14頭+1.7秒 09/11 川崎2R 2着/9頭+2.0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 3.5着 ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +159% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
3	スマートルヴァン	椿聡太（船橋）	実288.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（129日ぶりの実戦）
前5走 06/26 園田7R 7着/11頭 06/05 園田7R 2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 4.5着 △ ローテーション 129日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
4	サラサダンディー	ゴンサ（船橋）	実15.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/16 川崎5R 6着/14頭+1.8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戦の調子平均 6.0着 ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	ローレルクラウン	山口達（船橋）	実32.0	△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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +156%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
6	ピゲ	笹川翼（大井）	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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 10/01 名古屋3R 1着/3頭 09/18 名古屋2R 1着/10頭勝利 08/26 船橋8R 3着/3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 67% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 42.1% (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。
7	ウフール自在	佐野遥（川崎）	実33.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/16 川崎5R 13着/14頭+4.8秒 09/11 川崎2R 3着/9頭+2.1秒 08/21 川崎7R 9着/11頭+2.6秒 08/08 川崎2R 2着/7頭+0.1秒 07/11 川崎4R 6着/7頭+3.1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戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
8	ヤギリパール	張田昂（船橋）	実45.5	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 08/24 船橋3R 7着/8頭+4.1秒 08/03 船橋2R 7着/11頭+1.0秒 07/16 浦和2R 2着/11頭+8.0秒 07/03 船橋1R 3着/10頭 06/04 船橋1R 4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 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (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。
9	レイランディ	半澤慶（浦和）	実61.8	▽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2R 5着/12頭+1.5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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
10	カシノユメミヅキ	七夕裕（浦和）	実39.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/19 浦和1R 5着/8頭+1.2秒 09/24 浦和1R 3着/12頭+1.9秒 05/26 浦和9R 3着/11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戦の調子平均 3.7着 ▽ 距離適性同距離は 3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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
11	ベイビーメイビー	笠野雄（船橋）	実17.3	△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67%／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 09/29 船橋4R 2着/3頭 07/30 名古屋4R 1着/12頭勝利 06/30 名古屋2R 1着/12頭 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 8.0% (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。

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）

買うAI の推奨

キョウエイアート

騎手西啓太（大井）

13.9倍

AI の勝率19%損益の分かれ目7%

AI の勝率 19% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 13.9倍）を上回り、期待値 +159% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥300（AI の自信に応じて変えています）

外れ（7着）

出走馬全11頭

×6

ピゲ

笹川翼（大井）

1.1倍

勝率 42%

›

○2

キョウエイアート

西啓太（大井）

13.9倍

勝率 19%

›

▲4

サラサダンディー

ゴンサ（船橋）

15.1倍

勝率 11%

›

△11

ベイビーメイビー

笠野雄（船橋）

17.3倍

勝率 8%

›

△5

ローレルクラウン

山口達（船橋）

32.0倍

対象外勝率 8%

›

△1

レイディアントアイ

野畑凌（川崎）

32.0倍

対象外勝率 6%

›

▽10

カシノユメミヅキ

七夕裕（浦和）

39.3倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ウフール

佐野遥（川崎）

33.2倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ヤギリパール

張田昂（船橋）

45.5倍

対象外勝率 1%

›

▽9

レイランディ

半澤慶（浦和）

61.8倍

対象外勝率 1%

›

▽3

スマートルヴァン

椿聡太（船橋）

288.5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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝2キョウエイアート不的中 7着

オッズ13.9倍予測時点
期待値+159%
賭け金¥300

※ オッズの下の言葉: 確定 = 当たった買い目の払戻から出したオッズ・予測時点 = 予測した時のオッズ・推定 = 予測時点のオッズが取れず見込みの値。

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