船橋 9R 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。

9R 船橋競馬場ダ1200m 発走 19:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピノホホッア追込	秋元耕（浦和）	実212.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/23 浦和10R 10着/12頭+1.6秒 09/22 浦和11R 9着/12頭+1.5秒 09/09 川崎9R 10着/12頭+3.8秒 05/29 浦和10R 10着/13頭+0.0秒 05/04 船橋8R 11着/12頭+1.2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 9.7着 (不振) ▽ 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 0.4% (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。
2	フォースチルドレン先行	澤田龍（船橋）	実25.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 10/21 浦和10R 5着/11頭+1.4秒 09/28 船橋9R 6着/12頭+1.3秒 09/09 川崎9R 9着/12頭+3.7秒 08/02 船橋7R 8着/9頭+1.5秒 06/28 船橋11R 6着/11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 6.7着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
3	ポッドベッロ追込	ゴンサ（船橋）	実7.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/29 船橋6R 4着/12頭+1.1秒 08/06 船橋10R 6着/10頭+1.0秒 07/28 川崎9R 2着/10頭+0.2秒 07/08 川崎8R 4着/10頭 03/31 船橋7R 4着/11頭+0.8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 4.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% × 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 6.3% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
4	メルドーレ差し	本田重（船橋）	実1.7	◎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6走で勝率67%と適性高／同距離帯6走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 10/02 船橋10R 1着/12頭勝利 08/26 船橋10R 1着/12頭勝利 08/02 船橋5R 2着/11頭+0.3秒 06/28 船橋5R 1着/10頭 02/11 船橋2R 1着/10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 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 53.2% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
5	シナジーエフェクト差し	臼井健（船橋）	実60.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場35走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/29 船橋12R 11着/12頭+2.0秒 08/24 船橋8R 10着/12頭+1.8秒 08/06 船橋10R 3着/10頭+0.6秒 06/03 船橋6R 4着/13頭 05/05 船橋7R 7着/12頭+1.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ケンブレナム逃げ	藤本現（大井）	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/21 浦和7R 7着/13頭+1.3秒 09/22 浦和10R 4着/12頭+1.0秒 08/10 浦和11R 9着/12頭+1.3秒 11/27 浦和7R 3着/12頭+0.4秒 10/27 浦和10R 1着/12頭勝利
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 6.7着 ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% × 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 6.2% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
7	サダージ	野畑凌（川崎）	実6.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走2着）
前5走 10/14 川崎9R 2着/14頭+0.0秒 07/29 川崎10R 10着/13頭+2.0秒 07/09 川崎10R 7着/11頭 04/21 浦和7R 5着/10頭+0.2秒 04/06 川崎10R 3着/10頭+0.5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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	エコロカディス	矢野貴（大井）	実6.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.5着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/29 船橋6R 8着/12頭+1.7秒 08/24 船橋8R 11着/12頭+2.4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 9.5着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 10.1% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
9	ブライティアブエナ逃げ	沖響主（船橋）	実47.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/01 船橋10R 4着/14頭+0.7秒 08/06 船橋10R 9着/10頭+1.7秒 06/29 船橋9R 5着/8頭 06/01 船橋8R 7着/9頭+0.0秒 05/04 船橋8R 12着/12頭+1.9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 6.0着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
10	マルヒロナイト	仲野光（船橋）	実31.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着）
前5走 10/21 浦和7R 3着/13頭+0.8秒 09/28 船橋9R 11着/12頭+1.8秒 08/02 船橋7R 7着/9頭+1.5秒 06/29 船橋9R 8着/8頭 06/01 船橋8R 9着/9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 31走で勝率 13% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (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	アルニラム	川島正（船橋）	実29.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 09/28 船橋9R 12着/12頭+2.7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 12.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.3% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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

メルドーレ

騎手本田重（船橋）

1.7倍

AI の勝率53%損益の分かれ目59%

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11頭

◎4

メルドーレ

本田重（船橋）

1.7倍

勝率 53%

›

○7

サダージ

野畑凌（川崎）

6.4倍

勝率 15%

›

▲8

エコロカディス

矢野貴（大井）

6.7倍

勝率 10%

›

△3

ポッドベッロ

ゴンサ（船橋）

7.3倍

勝率 6%

›

△6

ケンブレナム

藤本現（大井）

9.8倍

勝率 6%

›

△2

フォースチルドレン

澤田龍（船橋）

25.3倍

勝率 4%

›

▽10

マルヒロナイト

仲野光（船橋）

31.2倍

対象外勝率 2%

›

×11

アルニラム

川島正（船橋）

29.4倍

勝率 1%

›

▽9

ブライティアブエナ

沖響主（船橋）

47.6倍

対象外勝率 1%

›

×5

シナジーエフェクト

臼井健（船橋）

60.6倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ピノホホッア

秋元耕（浦和）

212.7倍

対象外勝率 0%

›

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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