船橋 12R 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。

12R 船橋競馬場ダ1500m 発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デルマウチガケ逃げ	小杉亮（船橋）	実30.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/16 大井9R 10着/10頭+2.8秒 09/01 大井10R 10着/11頭+2.9秒 08/12 大井7R 2着/11頭+2.0秒 07/22 大井6R 4着/14頭+0.8秒 06/29 大井7R 3着/11頭
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 7.3着 (不振) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 2.2% (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。
2	フェニーチェドーロ	藤本現（大井）	実4.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 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 9.3% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
3	マットーネロッソ差し	笠野雄（船橋）	実159.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は8走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/20 浦和9R 9着/12頭+1.7秒 09/28 船橋5R 9着/12頭+2.3秒 08/20 園田7R 3着/10頭+0.7秒 07/16 園田7R 6着/9頭 07/03 園田6R 8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 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (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。
4	ファイアーワルツ逃げ	川島正（船橋）	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/23 浦和7R 8着/13頭+1.5秒 09/28 船橋12R 4着/13頭+2.3秒 08/24 船橋10R 2着/14頭+0.1秒 08/10 浦和5R 5着/11頭+2.1秒 03/30 船橋5R 2着/14頭+0.0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 4.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (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。
5	ハブル差し	見越彬（浦和）	実63.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／180日ぶりの実戦）
前5走 05/06 船橋9R 11着/12頭+2.2秒 04/21 浦和5R 4着/10頭+1.0秒 02/23 浦和7R 7着/13頭+1.8秒 01/08 浦和11R 12着/12頭+5.0秒 12/22 浦和10R 11着/11頭+2.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 180日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
6	ピリナマアナ逃げ	沖響主（船橋）	実10.0	△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6走で勝率67%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 07/02 船橋7R 7着/9頭 05/04 船橋9R 1着/12頭勝利 03/31 船橋3R 1着/12頭勝利 03/13 船橋5R 1着/11頭勝利 02/11 船橋3R 5着/12頭+1.5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 67% (得意) ◎ 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) △ ローテーション 123日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
7	ポップザットバディ自在	本田重（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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 03/30 船橋3R 3着/11頭+0.5秒 02/27 浦和8R 4着/9頭+0.9秒 02/09 船橋3R 2着/12頭+0.1秒 01/19 船橋3R 3着/13頭+0.2秒 11/07 船橋3R 1着/8頭勝利
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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 217日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 29.1% (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。
8	ゴールドパートナー	山口達（船橋）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/23 浦和6R 4着/12頭+1.4秒 09/28 船橋12R 6着/13頭+2.6秒 06/28 船橋7R 1着/9頭 06/02 船橋5R 1着/12頭 05/08 船橋6R 2着/11頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.1% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
9	ラウレア自在	加藤雄（川崎）	実24.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/23 浦和6R 8着/13頭+1.1秒 09/07 川崎10R 8着/12頭+0.6秒 08/20 川崎8R 12着/13頭+2.7秒 05/12 川崎12R 7着/14頭+0.6秒 04/07 川崎12R 2着/12頭+0.8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 9.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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	ラグーンリバティ先行	本橋孝（船橋）	実23.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 10/20 浦和9R 6着/12頭+1.5秒 09/23 浦和6R 10着/13頭+1.9秒 08/12 浦和9R 3着/10頭+1.0秒 07/13 浦和10R 4着/10頭 06/25 浦和5R 9着/10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 6.3着 ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し △ 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: 4.2%) ※ 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	オランジー先行	庄司大（船橋）	実34.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 10/20 浦和9R 5着/12頭+1.3秒 09/28 船橋8R 3着/8頭+0.1秒 08/02 船橋10R 6着/9頭+2.0秒 07/13 浦和10R 7着/10頭+1.0秒 06/28 船橋9R 7着/10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戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 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 1.8% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。

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

ポップザットバディ

騎手本田重（船橋）

3.8倍

AI の勝率29%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11頭

◎7

ポップザットバディ

本田重（船橋）

3.8倍

勝率 29%

›

○8

ゴールドパートナー

山口達（船橋）

3.0倍

勝率 29%

›

▲4

ファイアーワルツ

川島正（船橋）

5.1倍

勝率 11%

›

△2

フェニーチェドーロ

藤本現（大井）

4.9倍

勝率 9%

›

△6

ピリナマアナ

沖響主（船橋）

10.0倍

勝率 7%

›

△9

ラウレア

加藤雄（川崎）

24.6倍

勝率 5%

›

▽10

ラグーンリバティ

本橋孝（船橋）

23.6倍

勝率 3%

›

▽1

デルマウチガケ

小杉亮（船橋）

30.9倍

対象外勝率 2%

›

▽11

オランジー

庄司大（船橋）

34.8倍

対象外勝率 2%

›

▽5

ハブル

見越彬（浦和）

63.6倍

対象外勝率 1%

›

▽3

マットーネロッソ

笠野雄（船橋）

159.3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