船橋 3R 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。

3R 船橋競馬場ダ1500m 発走 15:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モリインビクタス	藤本現（大井）	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 10/14 川崎6R 3着/9頭+0.5秒 08/26 船橋2R 2着/10頭+0.9秒 08/04 船橋2R 2着/11頭+1.1秒 06/17 名古屋2R 2着/11頭 06/02 名古屋3R 6着/11頭
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 2.3着 (安定) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 7.6% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
2	ビューティビースト	七夕裕（浦和）	実88.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 10/22 浦和9R 6着/12頭+1.3秒 09/23 浦和5R 4着/12頭+1.1秒 08/07 浦和9R 4着/10頭+0.9秒 07/29 川崎6R 10着/11頭+2.2秒 07/17 浦和8R 5着/10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 4.7着 ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38%（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	ダンガリー追込	小杉亮（船橋）	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 10/16 川崎8R 2着/10頭+0.5秒 10/01 船橋6R 3着/12頭+0.4秒 06/04 船橋6R 5着/11頭 05/07 船橋5R 2着/12頭+0.1秒 04/02 船橋2R 3着/9頭+1.6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 13走で勝率 8% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	ウイングラドナス	櫻井光（川崎）	実39.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 10/22 浦和9R 9着/12頭+1.7秒 09/24 浦和7R 6着/12頭+1.3秒 08/10 浦和12R 2着/3頭 07/15 浦和5R 7着/12頭+6.0秒 06/26 浦和7R 8着/10頭+3.0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 5.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ウェカピポ自在	笹川翼（大井）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯10走で勝率30%／前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 10/02 船橋5R 2着/12頭+0.3秒 08/25 船橋4R 4着/12頭+1.1秒 08/02 船橋10R 5着/9頭+1.9秒 06/29 船橋8R 2着/5頭+0.0秒 06/04 船橋5R 6着/12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 3.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	スカーレットクロス差し	仲野光（船橋）	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 10/02 船橋5R 6着/12頭+1.6秒 08/25 船橋4R 2着/12頭+0.7秒 08/03 船橋9R 2着/12頭+0.3秒 07/03 船橋8R 1着/3頭 05/07 船橋5R 9着/12頭+1.6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 3.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% × 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 14.6% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
7	スコーレブロー	山中悠（船橋）	実33.1	▽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／前走3着）
前5走 10/15 川崎4R 3着/12頭+0.2秒 08/24 船橋3R 3着/8頭+1.3秒 08/02 船橋6R 4着/10頭+1.3秒 06/28 船橋3R 5着/9頭 06/04 船橋2R 6着/12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戦の調子平均 3.3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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	キタノマヒロ	山本大（船橋）	実104.1	▽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／同距離帯は6走で勝ち無し／72日ぶりの実戦）
前5走 08/24 船橋3R 5着/8頭+2.9秒 08/02 船橋6R 5着/10頭+1.7秒 06/29 船橋2R 5着/10頭 06/02 船橋1R 3着/10頭 05/07 船橋4R 7着/12頭+1.4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 5.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 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 0.6% (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。
9	ヴェントベローチェ	吉原寛（金沢）	実3.1	◎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3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/21 浦和6R 3着/11頭+1.0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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 40.6% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
10	テリオスリコ	篠谷葵（船橋）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 6.6% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
11	ルナーサウスポール差し	臼井健（船橋）	実24.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/02 船橋5R 5着/12頭+1.4秒 08/25 船橋4R 6着/12頭+1.2秒 08/04 船橋12R 6着/14頭+2.2秒 06/29 船橋8R 4着/5頭+3.0秒 05/04 船橋3R 6着/12頭+1.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 9% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	オニムシャ差し	所　蛍（船橋）	実119.9	×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9走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/21 浦和6R 8着/11頭+2.6秒 10/02 船橋5R 10着/12頭+3.1秒 08/25 船橋4R 7着/12頭+1.4秒 08/03 船橋9R 7着/12頭+1.6秒 06/23 浦和9R 8着/10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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。

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

ヴェントベローチェ

騎手吉原寛（金沢）

3.1倍

AI の勝率41%損益の分かれ目32%

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12頭

◎9

ヴェントベローチェ

吉原寛（金沢）

3.1倍

勝率 41%

›

○5

ウェカピポ

笹川翼（大井）

4.4倍

勝率 19%

›

▲6

スカーレットクロス

仲野光（船橋）

4.4倍

勝率 15%

›

△1

モリインビクタス

藤本現（大井）

7.9倍

勝率 8%

›

△10

テリオスリコ

篠谷葵（船橋）

9.5倍

勝率 7%

›

△3

ダンガリー

小杉亮（船橋）

7.7倍

勝率 4%

›

▽11

ルナーサウスポール

臼井健（船橋）

24.7倍

勝率 2%

›

▽7

スコーレブロー

山中悠（船橋）

33.1倍

対象外勝率 2%

›

▽2

ビューティビースト

七夕裕（浦和）

88.9倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ウイングラドナス

櫻井光（川崎）

39.7倍

対象外勝率 1%

›

▽8

キタノマヒロ

山本大（船橋）

104.1倍

対象外勝率 1%

›

×12

オニムシャ

所　蛍（船橋）

119.9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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