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1000m 発走 17:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイドル逃げ	山本大（船橋）	実169.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 10/19 浦和11R 13着/14頭+3.6秒 09/28 船橋10R 11着/11頭+3.3秒 08/10 浦和10R 8着/11頭+1.2秒 08/02 船橋7R 9着/9頭+2.7秒 06/26 浦和11R 10着/10頭+2.0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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 16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 0.5% (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	スイッチオン先行	所　蛍（船橋）	実39.2	▽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0%と苦戦傾向／129日ぶりの実戦）
前5走 06/28 船橋11R 4着/11頭+0.0秒 06/02 船橋6R 2着/9頭+0.0秒 04/08 川崎7R 4着/12頭+1.0秒 04/02 船橋7R 2着/10頭+0.2秒 03/03 川崎12R 4着/12頭+0.9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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 129日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
3	ミルフルール逃げ	矢野貴（大井）	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走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/28 船橋10R 3着/11頭+0.2秒 03/03 川崎11R 3着/14頭+0.5秒 03/07 船橋8R 3着/11頭+1.1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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 34.1% (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。
4	クラレーヴ	吉原寛（金沢）	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3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/12 川崎12R 1着/3頭 08/28 船橋10R 14着/14頭+2.6秒 08/12 浦和10R 3着/11頭+0.4秒 07/17 浦和10R 1着/11頭 07/03 船橋7R 3着/7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (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。
5	シャドウダッチェス先行	古岡勇（川崎）	実154.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/29 船橋12R 7着/12頭+1.0秒 08/03 船橋5R 8着/12頭+0.8秒 06/03 船橋10R 7着/13頭 05/05 船橋10R 5着/14頭+0.8秒 03/31 船橋10R 5着/14頭+0.3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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (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。
6	ヒーサマウィン	張田昂（船橋）	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/29 船橋12R 5着/12頭+0.8秒 08/28 船橋10R 5着/14頭+0.5秒 08/03 船橋8R 7着/10頭+1.5秒 07/02 船橋12R 2着/3頭 06/02 船橋6R 6着/9頭+0.0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 5.7着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 4.6% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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	エメラルアポロン逃げ	望月洵（愛知）	実41.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 10/01 船橋9R 10着/10頭+5.4秒 08/28 船橋10R 13着/14頭+2.0秒 08/06 船橋12R 3着/10頭+0.9秒 06/17 川崎9R 7着/11頭+1.0秒 05/06 船橋10R 12着/12頭+3.2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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.7% (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。
8	フィレタン逃げ	山口達（船橋）	実24.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率67%）
前5走 09/29 船橋6R 7着/12頭+1.6秒 08/24 船橋8R 7着/12頭+1.4秒 08/03 船橋7R 6着/8頭+1.7秒 06/29 船橋9R 2着/8頭 04/01 船橋8R 2着/10頭+0.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
9	クリノウィリアム追込	櫻井光（川崎）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調）
前5走 10/12 川崎10R 5着/12頭+0.9秒 09/07 川崎12R 1着/3頭 08/11 浦和8R 1着/12頭勝利 07/31 川崎10R 1着/12頭勝利 05/04 船橋8R 2着/12頭+0.3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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
10	キャンディブーケ	ゴンサ（船橋）	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/09 川崎5R 1着/3頭 07/03 船橋7R 1着/7頭 06/03 船橋6R 7着/13頭 05/08 船橋8R 3着/14頭+0.9秒 03/12 船橋6R 5着/10頭+1.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	オルタスグロウ自在	岡村健（船橋）	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/28 船橋10R 1着/14頭勝利 08/02 船橋7R 2着/9頭+0.4秒 07/02 船橋10R 7着/12頭+0.0秒 06/04 船橋11R 7着/12頭+1.0秒 05/04 船橋10R 1着/9頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.2% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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）

見送りAI の 1 位の馬

ミルフルール

騎手矢野貴（大井）

1.8倍

AI の勝率34%損益の分かれ目56%

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

◎3

ミルフルール

矢野貴（大井）

1.8倍

勝率 34%

›

○11

オルタスグロウ

岡村健（船橋）

5.2倍

勝率 22%

›

▲9

クリノウィリアム

櫻井光（川崎）

5.7倍

勝率 16%

›

△10

キャンディブーケ

ゴンサ（船橋）

11.7倍

勝率 9%

›

△4

クラレーヴ

吉原寛（金沢）

11.1倍

勝率 6%

›

△6

ヒーサマウィン

張田昂（船橋）

13.7倍

勝率 5%

›

▽8

フィレタン

山口達（船橋）

24.7倍

勝率 3%

›

▽2

スイッチオン

所　蛍（船橋）

39.2倍

対象外勝率 2%

›

▽7

エメラルアポロン

望月洵（愛知）

41.1倍

対象外勝率 2%

›

▽5

シャドウダッチェス

古岡勇（川崎）

154.6倍

対象外勝率 1%

›

▽1

アイドル

山本大（船橋）

169.5倍

対象外勝率 0%

›

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