船橋 6R 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。

6R 船橋競馬場ダ1500m 発走 17:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テンダリー逃げ	及川烈（浦和）	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8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/23 浦和12R 12着/12頭+2.4秒 05/12 川崎12R 2着/14頭+0.1秒 02/03 川崎9R 1着/14頭勝利 01/04 川崎9R 3着/13頭+0.2秒 12/17 川崎12R 1着/13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 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (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	キャッスルレーヴ差し	仲野光（船橋）	実35.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 10/12 川崎8R 2着/12頭+0.8秒 09/28 船橋5R 5着/12頭+1.4秒 08/24 船橋6R 10着/11頭+2.3秒 04/02 船橋4R 8着/10頭+2.7秒 10/03 船橋7R 8着/9頭+1.6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 5.7着 × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
3	フォートウィリアム	室陽一（浦和）	実45.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/23 浦和12R 5着/12頭+0.8秒 08/25 船橋12R 8着/14頭+1.7秒 08/07 浦和10R 11着/12頭+2.9秒 07/14 浦和12R 7着/12頭+0.0秒 06/29 船橋12R 4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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% × 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 1.3% (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。
4	メイショウカンムリ	中山遥（浦和）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／前走2着）
前5走 10/16 川崎9R 2着/10頭+0.0秒 09/28 船橋7R 12着/12頭+2.5秒 08/03 船橋5R 10着/12頭+1.2秒 06/01 船橋7R 7着/12頭+0.0秒 05/26 浦和6R 2着/12頭
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
5	ボルドーダゲール	増田充（川崎）	実77.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/14 川崎12R 9着/13頭+2.3秒 08/21 川崎9R 9着/12頭+2.1秒 07/31 川崎12R 6着/10頭+1.0秒 06/18 川崎8R 6着/10頭+1.0秒 06/02 船橋11R 7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
6	ケイアイワカポノ先行	岡村健（船橋）	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/28 船橋8R 1着/8頭勝利 08/26 船橋5R 5着/12頭+1.4秒 08/05 船橋7R 3着/9頭+0.4秒 06/29 船橋5R 3着/9頭 06/03 船橋4R 4着/11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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
7	コパノミラノ	篠谷葵（船橋）	実1.3	◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/28 船橋6R 1着/3頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 57.1% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
8	ニシノジーク	國分祐（浦和）	実218.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 10/20 浦和10R 10着/11頭+2.1秒 09/25 浦和10R 11着/11頭+2.2秒 08/10 浦和8R 11着/11頭+4.1秒 07/17 浦和10R 10着/11頭+2.0秒 06/23 浦和8R 6着/6頭+0.0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 10.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -8% (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。
9	ユウトザアシゲ	所　蛍（船橋）	実8.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯23走で勝率26%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/28 船橋12R 5着/13頭+2.6秒 06/03 名古屋11R 8着/10頭+0.0秒 05/22 名古屋11R 11着/11頭 05/07 名古屋11R 3着/10頭+0.1秒 04/13 名古屋11R 5着/10頭+1.4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 8.0着 (不振) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 26% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
10	シトロンヴェール	加藤雄（川崎）	実42.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯14走で勝率36%／同馬場状態で勝率38%／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 10/16 川崎12R 10着/11頭+3.0秒 09/11 川崎10R 9着/12頭+3.7秒 08/21 川崎9R 12着/12頭+2.7秒 07/30 川崎8R 10着/11頭+1.1秒 06/01 船橋10R 1着/12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 10.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ▽ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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	セザンバトラー先行	小杉亮（船橋）	実11.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/28 船橋12R 9着/13頭+3.6秒 04/02 船橋6R 2着/10頭+0.1秒 03/11 船橋6R 3着/10頭+0.4秒 02/12 船橋6R 5着/11頭+0.9秒 01/20 船橋6R 5着/9頭+2.2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 4.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (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。

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

コパノミラノ

騎手篠谷葵（船橋）

1.3倍

AI の勝率57%損益の分かれ目77%

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

コパノミラノ

篠谷葵（船橋）

1.3倍

勝率 57%

›

○9

ユウトザアシゲ

所　蛍（船橋）

8.2倍

勝率 13%

›

▲11

セザンバトラー

小杉亮（船橋）

11.1倍

勝率 8%

›

△6

ケイアイワカポノ

岡村健（船橋）

15.9倍

勝率 7%

›

△4

メイショウカンムリ

中山遥（浦和）

10.8倍

勝率 6%

›

△1

テンダリー

及川烈（浦和）

32.0倍

対象外勝率 3%

›

▽2

キャッスルレーヴ

仲野光（船橋）

35.9倍

対象外勝率 2%

›

▽10

シトロンヴェール

加藤雄（川崎）

42.8倍

対象外勝率 1%

›

▽3

フォートウィリアム

室陽一（浦和）

45.8倍

対象外勝率 1%

›

×5

ボルドーダゲール

増田充（川崎）

77.4倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ニシノジーク

國分祐（浦和）

218.3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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