船橋 1R 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。

1R 船橋競馬場ダ1200m 発走 14:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エムワンシゲル	山口達（船橋）	実93.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/01 船橋1R 6着/12頭+2.1秒 11/03 船橋1R 12着/12頭+8.4秒 08/30 船橋2R 2着/6頭+1.1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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
2	ジーティーバレンチ	岡村健（船橋）	実41.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／125日ぶりの実戦）
前5走 07/02 船橋1R 11着/11頭 06/05 船橋1R 2着/11頭+2.0秒 05/08 船橋1R 4着/7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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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 11着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	サキノクローバー先行	矢野貴（大井）	実23.5	△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4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 10/01 船橋1R 4着/12頭+1.5秒 08/28 船橋4R 3着/8頭+1.8秒 08/06 船橋3R 3着/10頭+74.0秒 05/08 船橋1R 6着/7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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
4	アルウラメファ	沖響主（船橋）	実2.0	◎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／62日ぶりの実戦）
前5走 09/03 名古屋1R 1着/11頭勝利 08/18 名古屋4R 1着/12頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) △ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.8% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
5	ルージュシャラポワ	和田譲（大井）	実38.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	プリンセスジュリ	椿聡太（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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/01 船橋1R 3着/12頭+1.5秒 08/28 船橋4R 2着/8頭+0.4秒 08/06 船橋3R 5着/10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戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (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	デアトゥノウ	佐野遥（川崎）	実9.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/16 大井10R 10着/14頭+1.8秒 05/12 川崎6R 2着/12頭+0.5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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 6.8% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
8	ケイジ推奨	張田昂（船橋）	実7.0	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（騎手の手腕も後押し）
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) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ダイレンジャー差し	ゴンサ（船橋）	実62.6	▽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／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/02 船橋1R 3着/11頭+72.9秒 08/28 船橋1R 2着/8頭+0.9秒 08/06 船橋3R 7着/10頭+75.4秒 07/04 船橋1R 8着/8頭 06/05 船橋1R 10着/11頭+5.0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 4.0着 × 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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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。
10	レイナデルアレーナ逃げ	小杉亮（船橋）	実181.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/10 川崎3R 8着/12頭+2.0秒 08/21 川崎7R 11着/11頭+3.5秒 07/10 川崎2R 6着/9頭+0.0秒 04/10 川崎2R 5着/10頭+0.8秒 01/03 川崎1R 5着/9頭+1.4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 8.3着 (不振) △ 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 1.0% (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。
11	ナムラキングダム自在	笹川翼（大井）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（62日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/03 名古屋3R 5着/12頭+0.7秒 08/20 名古屋4R 4着/12頭+1.9秒 07/29 名古屋4R 5着/11頭+1.0秒 04/24 名古屋2R 1着/12頭勝利 04/08 名古屋2R 2着/12頭+0.2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 ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.3% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
12	フェスティヴニーサ自在	中山遥（浦和）	実23.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/01 名古屋12R 6着/12頭+1.3秒 09/16 名古屋4R 5着/10頭+0.9秒 09/03 名古屋3R 11着/12頭+1.6秒 07/30 名古屋5R 2着/12頭+0.0秒 07/14 名古屋3R 3着/12頭+2.0秒
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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (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。

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

ケイジ

騎手張田昂（船橋）

7.0倍

AI の勝率19%損益の分かれ目14%

AI の勝率 19% が損益の分かれ目 14%（1 ÷ 7.0倍）を上回り、期待値 +32% 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（2着）

出走馬全12頭

◎4

アルウラメファ

沖響主（船橋）

2.0倍

勝率 30%

›

○11

ナムラキングダム

笹川翼（大井）

4.1倍

勝率 23%

›

▲8

ケイジ

張田昂（船橋）

7.0倍

勝率 19%

›

△7

デアトゥノウ

佐野遥（川崎）

9.4倍

勝率 7%

›

△6

プリンセスジュリ

椿聡太（船橋）

10.0倍

勝率 6%

›

△3

サキノクローバー

矢野貴（大井）

23.5倍

勝率 4%

›

▽12

フェスティヴニーサ

中山遥（浦和）

23.9倍

勝率 3%

›

▽5

ルージュシャラポワ

和田譲（大井）

38.4倍

対象外勝率 2%

›

▽2

ジーティーバレンチ

岡村健（船橋）

41.9倍

対象外勝率 2%

›

▽9

ダイレンジャー

ゴンサ（船橋）

62.6倍

対象外勝率 1%

›

▽10

レイナデルアレーナ

小杉亮（船橋）

181.6倍

対象外勝率 1%

›

×1

エムワンシゲル

山口達（船橋）

93.8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。

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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8ケイジ不的中 2着

オッズ7.0倍予測時点
期待値+32%
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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