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	ヤマチョウミニヨン	笠野雄（船橋）	実104.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
2	カネトシライパー逃げ	及川烈（浦和）	実88.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/19 浦和2R 8着/8頭+3.1秒 09/10 川崎3R 12着/12頭+2.7秒 08/21 川崎6R 3着/9頭+2.0秒 07/28 川崎5R 3着/8頭+1.0秒 07/07 川崎4R 5着/9頭+0.0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 7.7着 (不振) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 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 1.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
3	トゥンカロン	藤本現（大井）	実82.0	▽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／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/16 川崎5R 9着/14頭+2.9秒 09/30 船橋2R 10着/12頭+2.5秒 08/26 船橋2R 10着/10頭+4.5秒 08/04 船橋5R 5着/10頭+1.4秒 07/16 浦和2R 6着/11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 9.7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 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (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。
4	メロウアンバー	和田譲（大井）	実14.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/19 浦和1R 4着/8頭+0.8秒 10/01 船橋4R 7着/12頭+0.9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 5.5着 ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 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 4.1% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
5	ヒューザー	澤田龍（船橋）	実1.5	◎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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 10/01 船橋1R 2着/12頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.7% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	エムワンワークス差し	山口達（船橋）	実84.8	×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6走で勝ち無し）
前5走 10/19 浦和1R 6着/8頭+1.4秒 10/01 船橋4R 6着/12頭+0.9秒 08/04 船橋2R 5着/11頭+2.0秒 07/16 浦和2R 7着/11頭 02/13 船橋1R 2着/8頭+0.0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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 15日の間隔 (理想的) × 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 0.5% (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。
7	ジーティーグレース逃げ	佐野遥（川崎）	実14.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 10/21 浦和2R 3着/12頭+0.9秒 07/16 浦和2R 4着/11頭 05/28 浦和3R 7着/9頭 03/16 浦和1R 3着/11頭+0.8秒 09/22 浦和5R 3着/7頭+0.4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 4.7着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 4.3% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	ニシノギャルズ	篠谷葵（船橋）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
9	メイナンファスト差し推奨	木間龍（船橋）	実9.0	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 09/30 名古屋4R 7着/11頭+2.0秒 09/07 名古屋12R 5着/11頭+0.8秒 08/20 名古屋1R 3着/11頭+0.4秒 07/31 名古屋6R 5着/12頭+0.8秒 07/15 名古屋11R 9着/12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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	エスケイドラゴン差し	山中悠（船橋）	実44.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（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8.3着と低調）
前5走 10/16 川崎5R 10着/14頭+4.2秒 09/30 船橋2R 11着/12頭+2.9秒 08/26 船橋2R 4着/10頭+3.5秒 08/04 船橋2R 3着/11頭+2.0秒 07/17 浦和4R 4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 8.3着 (不振) × 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 10着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
11	ペントハウス	張田昂（船橋）	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 10/21 浦和2R 2着/12頭+0.9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 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
12	ナンヨーラーク逃げ	吉留孝（浦和）	実101.3	▽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 4着/12頭+1.2秒 09/24 浦和1R 7着/12頭+3.7秒 08/10 浦和1R 12着/12頭+2.8秒 07/17 浦和1R 9着/12頭 07/02 船橋1R 9着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。

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

メイナンファスト

騎手木間龍（船橋）

9.0倍

AI の勝率16%損益の分かれ目11%

AI の勝率 16% が損益の分かれ目 11%（1 ÷ 9.0倍）を上回り、期待値 +43% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（3着）

出走馬全12頭

◎5

ヒューザー

澤田龍（船橋）

1.5倍

勝率 35%

›

○8

ニシノギャルズ

篠谷葵（船橋）

4.8倍

勝率 24%

›

▲9

メイナンファスト

木間龍（船橋）

9.0倍

勝率 16%

›

△11

ペントハウス

張田昂（船橋）

11.1倍

勝率 9%

›

△7

ジーティーグレース

佐野遥（川崎）

14.3倍

勝率 4%

›

△4

メロウアンバー

和田譲（大井）

14.9倍

勝率 4%

›

▽10

エスケイドラゴン

山中悠（船橋）

44.2倍

対象外勝率 2%

›

▽3

トゥンカロン

藤本現（大井）

82.0倍

対象外勝率 2%

›

▽2

カネトシライパー

及川烈（浦和）

88.4倍

対象外勝率 2%

›

▽1

ヤマチョウミニヨン

笠野雄（船橋）

104.6倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ナンヨーラーク

吉留孝（浦和）

101.3倍

対象外勝率 1%

›

×6

エムワンワークス

山口達（船橋）

84.8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　AI 期待値プラス判定

単勝9メイナンファスト不的中 3着

オッズ9.0倍予測時点
期待値+43%
賭け金¥100

※ 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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