船橋 7R 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。

7R 船橋競馬場ダ1000m 発走 18:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラバエル追込	藤本現（大井）	実158.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/16 川崎7R 5着/10頭+0.9秒 09/30 船橋2R 6着/12頭+1.9秒 08/04 船橋5R 4着/10頭+0.6秒 07/15 浦和1R 6着/11頭 06/29 船橋2R 9着/10頭+3.0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 5.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +22%（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: 0.6%) ※ 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。
2	モーニンジェーピー逃げ	菅原吏（船橋）	実195.8	▽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／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/14 川崎5R 11着/12頭+2.3秒 09/29 船橋3R 11着/12頭+2.9秒 08/10 浦和2R 5着/9頭+0.8秒 07/17 浦和2R 4着/12頭 07/04 船橋8R 11着/11頭+3.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -21% (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。
3	エイシンジンジャー逃げ	山本大（船橋）	実101.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/19 浦和9R 6着/11頭+1.3秒 09/29 船橋3R 4着/12頭+1.0秒 09/07 川崎7R 5着/11頭+3.6秒 08/24 船橋4R 3着/11頭+1.3秒 08/06 船橋4R 7着/8頭+2.4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 5.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (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) +71%（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: 1.0%) ※ 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。
4	タカラバディウス逃げ	和田譲（大井）	実15.5	△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／前走2着）
前5走 10/22 浦和4R 2着/12頭+0.2秒 10/02 船橋7R 9着/12頭+1.3秒 08/26 船橋6R 2着/3頭 08/06 船橋8R 5着/9頭+1.3秒 07/14 浦和2R 3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 4.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
5	マリノレーヴェ	本橋孝（船橋）	実100.7	▽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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/19 浦和5R 12着/12頭+2.3秒 09/29 船橋3R 12着/12頭+3.8秒 08/25 船橋3R 1着/3頭 08/03 船橋2R 4着/11頭+0.7秒 06/02 船橋1R 5着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +35%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (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。
6	プレストシャドウ推奨	山中悠（船橋）	実14.1	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／238日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/10 船橋1R 1着/11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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 238日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
7	リュウノマキロイ差し	野澤憲（船橋）	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯9走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 10/02 船橋6R 2着/12頭+0.8秒 08/25 船橋7R 4着/12頭+0.5秒 08/06 船橋8R 1着/9頭勝利 01/23 船橋5R 2着/12頭+0.4秒 12/10 船橋5R 3着/14頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
8	チーフルガール	椿聡太（船橋）	実47.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/22 浦和5R 6着/11頭+0.6秒 09/30 船橋6R 10着/11頭+2.9秒 08/05 船橋7R 4着/9頭+0.7秒 06/29 船橋6R 1着/9頭 06/04 船橋6R 3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 6.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (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。
9	ハットリ先行	笠野雄（船橋）	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5走で勝率0%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率33%／154日ぶりの実戦）
前5走 06/02 船橋9R 6着/14頭 05/04 船橋9R 4着/12頭+1.1秒 12/09 船橋12R 10着/14頭+3.4秒 11/18 川崎7R 4着/12頭+0.5秒 11/03 船橋6R 4着/12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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.8% (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	ベルモンド	本田重（船橋）	実1.8	◎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（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 09/30 船橋6R 4着/11頭+0.4秒 09/04 大井4R 1着/5頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 32.7% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
11	バブリーヒーロー	秋元耕（浦和）	実91.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/12 川崎7R 10着/11頭+5.0秒 09/08 川崎8R 8着/8頭+5.4秒 07/15 浦和9R 5着/12頭+2.0秒 06/29 船橋7R 8着/8頭 06/15 川崎2R 2着/11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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +56%（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: 1.1%) ※ 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。
12	カウィバウィボ	川島正（船橋）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／127日ぶりの実戦）
前5走 06/29 船橋2R 1着/10頭 06/05 船橋1R 1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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.1% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
13	ロードサミット先行	木間龍（船橋）	実23.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/22 浦和5R 1着/11頭勝利 10/01 船橋10R 11着/14頭+2.7秒 06/25 浦和7R 5着/12頭 05/28 浦和5R 1着/12頭 05/12 川崎5R 7着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 4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 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
14	マイリトルロマンス逃げ	西村栄（船橋）	実386.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 10/01 船橋6R 12着/12頭+4.0秒 09/10 川崎1R 12着/12頭+5.4秒 08/19 川崎4R 7着/9頭+0.7秒 07/29 川崎1R 9着/12頭+1.6秒 05/26 浦和5R 9着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +97%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (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。

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

プレストシャドウ

騎手山中悠（船橋）

14.1倍

AI の勝率11%損益の分かれ目7%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 14.1倍）を上回り、期待値 +55% 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（9着）

出走馬全14頭

◎10

ベルモンド

本田重（船橋）

1.8倍

勝率 33%

›

○12

カウィバウィボ

川島正（船橋）

2.9倍

勝率 24%

›

▲6

プレストシャドウ

山中悠（船橋）

14.1倍

勝率 11%

›

△7

リュウノマキロイ

野澤憲（船橋）

8.5倍

勝率 9%

›

△4

タカラバディウス

和田譲（大井）

15.5倍

勝率 7%

›

△13

ロードサミット

木間龍（船橋）

23.3倍

勝率 4%

›

▽9

ハットリ

笠野雄（船橋）

63.6倍

対象外勝率 3%

›

▽8

チーフルガール

椿聡太（船橋）

47.8倍

対象外勝率 3%

›

▽11

バブリーヒーロー

秋元耕（浦和）

91.3倍

対象外勝率 2%

›

▽3

エイシンジンジャー

山本大（船橋）

101.1倍

対象外勝率 2%

›

▽5

マリノレーヴェ

本橋孝（船橋）

100.7倍

対象外勝率 1%

›

▽1

クラバエル

藤本現（大井）

158.4倍

対象外勝率 1%

›

▽14

マイリトルロマンス

西村栄（船橋）

386.8倍

対象外勝率 1%

›

▽2

モーニンジェーピー

菅原吏（船橋）

195.8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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝6プレストシャドウ不的中 9着

オッズ14.1倍予測時点
期待値+55%
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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