船橋 9R 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。

9R 船橋競馬場ダ1000m 発走 19:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サベージラヴ	藤本現（大井）	実8.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/29 船橋12R 2着/12頭+0.3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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 7.1% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
2	ジェネシスミザール	仲野光（船橋）	実48.2	▽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23走で勝ち無し）
前5走 09/29 船橋12R 6着/12頭+0.8秒 08/28 船橋10R 10着/14頭+1.3秒 08/06 船橋12R 4着/10頭+1.1秒 06/03 船橋10R 2着/13頭 05/25 浦和11R 10着/12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 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 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) +35%（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: 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。
3	チェルカトローヴァ自在	木間龍（船橋）	実63.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/28 船橋10R 10着/11頭+2.5秒 08/25 船橋8R 8着/12頭+1.8秒 08/29 船橋8R 3着/8頭+1.6秒 08/20 浦和10R 11着/12頭+2.5秒 07/31 船橋12R 4着/10頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 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) +18%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (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。
4	メイメイメファ自在	岡村健（船橋）	実63.0	▽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／同馬場状態で勝率50%）
前5走 09/29 船橋12R 9着/12頭+1.6秒 05/25 浦和11R 4着/12頭 05/05 船橋10R 9着/14頭+1.3秒 03/31 船橋10R 9着/14頭+0.6秒 03/09 船橋10R 4着/12頭+0.4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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
5	タツノマッハ逃げ	庄司大（船橋）	実111.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/12 川崎10R 12着/12頭+2.2秒 09/25 浦和11R 13着/13頭+5.2秒 09/08 川崎9R 8着/9頭+1.7秒 08/21 川崎11R 7着/8頭+1.8秒 10/16 川崎10R 8着/11頭+1.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +25%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
6	プレストガウディー差し	所　蛍（船橋）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/28 船橋10R 4着/14頭+0.5秒 08/06 船橋12R 2着/10頭+0.1秒 07/02 船橋12R 3着/3頭 06/03 船橋10R 8着/13頭 05/05 船橋10R 4着/14頭+0.6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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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 11.3% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	アイグレース差し推奨	張田昂（船橋）	実25.9	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ25.9倍で期待値+101%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場8走で勝率25%と適性高／同馬場と相性良）
前5走 09/23 浦和11R 12着/12頭+6.9秒 09/08 川崎9R 5着/9頭+0.8秒 08/10 浦和10R 1着/11頭勝利 07/16 浦和11R 8着/11頭 10/29 浦和12R 2着/9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 8走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ベニシア	和田譲（大井）	実8.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/19 浦和11R 11着/14頭+3.1秒 05/21 大井11R 11着/13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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (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。
9	ツツウラウラ差し	本田重（船橋）	実2.4	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/08 大井11R 13着/14頭+1.7秒 09/23 浦和11R 5着/12頭+0.7秒 07/27 川崎11R 2着/7頭+0.7秒 07/10 川崎11R 4着/10頭 07/02 船橋10R 2着/12頭+2.0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 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 26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 26.6% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
10	ビスマルク追込	濱田達（船橋）	実30.6	▽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／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/30 船橋12R 12着/12頭+4.4秒 08/28 船橋10R 9着/14頭+1.2秒 08/06 船橋12R 6着/10頭+1.2秒 06/03 船橋10R 5着/13頭 05/06 船橋10R 10着/12頭+1.3秒
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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ミホノキセキ逃げ	椿聡太（船橋）	実3.4	◎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13走で勝率31%と適性高／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 10/01 船橋10R 3着/14頭+0.6秒 05/05 船橋10R 2着/14頭+0.3秒 04/02 船橋7R 3着/10頭+0.4秒 03/12 船橋6R 9着/10頭+1.8秒 02/11 船橋6R 9着/13頭+1.0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 2.7着 (安定) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 31% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.8% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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）

買うAI の推奨

アイグレース

騎手張田昂（船橋）

25.9倍

AI の勝率8%損益の分かれ目4%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 4%（1 ÷ 25.9倍）を上回り、期待値 +102% 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（4着）

出走馬全11頭

◎11

ミホノキセキ

椿聡太（船橋）

3.4倍

勝率 28%

›

○9

ツツウラウラ

本田重（船橋）

2.4倍

勝率 27%

›

▲6

プレストガウディー

所　蛍（船橋）

5.5倍

勝率 11%

›

△8

ベニシア

和田譲（大井）

8.2倍

勝率 9%

›

△7

アイグレース

張田昂（船橋）

25.9倍

勝率 8%

›

△1

サベージラヴ

藤本現（大井）

8.4倍

勝率 7%

›

▽10

ビスマルク

濱田達（船橋）

30.6倍

対象外勝率 3%

›

▽2

ジェネシスミザール

仲野光（船橋）

48.2倍

対象外勝率 3%

›

▽3

チェルカトローヴァ

木間龍（船橋）

63.6倍

対象外勝率 2%

›

▽4

メイメイメファ

岡村健（船橋）

63.0倍

対象外勝率 1%

›

▽5

タツノマッハ

庄司大（船橋）

111.0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7アイグレース不的中 4着

オッズ25.9倍予測時点
期待値+102%
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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