船橋 8R 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。

8R 船橋競馬場ダ1600m 発走 18:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウフソウ	野畑凌（川崎）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 10/23 浦和12R 2着/12頭+0.1秒 08/07 浦和10R 2着/12頭+0.4秒 07/16 浦和12R 1着/12頭 06/24 浦和6R 2着/10頭 05/29 浦和8R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
2	キタノドンカルロ	和田譲（大井）	実21.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/19 浦和7R 6着/10頭+0.5秒 09/24 浦和9R 6着/11頭+1.5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 6.0着 ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
3	マッドネスカズ自在	小杉亮（船橋）	実60.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/30 船橋8R 6着/10頭+2.5秒 08/26 船橋7R 7着/11頭+1.4秒 08/02 船橋12R 3着/9頭+0.9秒 07/02 船橋7R 3着/9頭 06/03 船橋8R 4着/12頭
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 5.3着 △ 当競馬場適性 42走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
4	マリフェイス逃げ推奨	本田重（船橋）	実5.6	◎詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+48%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率50%と適性高／前走2着で力を示す）
前5走 06/05 船橋5R 2着/10頭 05/04 船橋1R 2着/11頭+0.0秒 03/31 船橋1R 1着/12頭勝利 03/13 船橋1R 1着/8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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 152日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 26.5% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
5	オンクラウドナイン	西村栄（船橋）	実108.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/22 浦和12R 9着/12頭+2.7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 9.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11%（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: 0.9%) ※ 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	ドレアンティア逃げ	笹川翼（大井）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／321日ぶりの実戦）
前5走 12/18 川崎4R 1着/12頭勝利 11/19 川崎9R 3着/11頭+0.2秒 11/06 船橋12R 10着/14頭+2.5秒 07/06 船橋9R 2着/9頭+0.1秒 06/04 船橋10R 2着/11頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 321日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.9% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	マクアケ	山口達（船橋）	実4.7	△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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
8	タカミノガコイ差し	川島正（船橋）	実19.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 10/19 浦和7R 5着/10頭+0.5秒 08/25 船橋12R 9着/14頭+1.9秒 08/04 船橋8R 2着/8頭+1.2秒 07/02 船橋7R 2着/9頭+3.0秒 05/06 船橋9R 5着/12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 5.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	ゴールドブリーダー差し	篠谷葵（船橋）	実9.3	△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3走で勝ち無し）
前5走 10/02 船橋9R 6着/14頭+1.4秒 08/26 船橋7R 2着/11頭+0.4秒 08/02 船橋12R 2着/9頭+0.7秒 07/02 船橋7R 4着/9頭+0.0秒 05/04 船橋3R 1着/12頭勝利
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 3.3着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
10	マサノカトレア追込	西啓太（大井）	実47.1	▽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 10/21 浦和9R 5着/11頭+1.6秒 09/30 船橋8R 5着/10頭+2.4秒 08/26 船橋7R 5着/11頭+1.2秒 08/05 船橋10R 10着/12頭+3.0秒 07/03 船橋2R 2着/3頭
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 5.0着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 3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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
11	ビーチガール	杉山海（大井）	実182.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/21 浦和9R 11着/11頭+2.5秒 09/24 浦和12R 1着/12頭勝利 08/07 浦和10R 9着/12頭+1.9秒 07/16 浦和12R 6着/12頭 06/23 浦和7R 10着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +72%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (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。
12	エルバステラ	沖響主（船橋）	実31.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調／327日ぶりの実戦）
前5走 12/12 船橋7R 9着/11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 9.0着 (不振) △ ローテーション 327日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
13	ジオヴィグラス自在	小野俊（大井）	実105.3	▽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）
前5走 10/21 浦和9R 9着/11頭+1.9秒 09/29 船橋10R 3着/3頭 08/26 船橋7R 9着/11頭+3.1秒 08/10 浦和8R 7着/11頭+1.6秒 07/13 浦和12R 11着/12頭+1.0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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
14	バランスザブックス追込	張田昂（船橋）	実4.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/30 船橋8R 4着/10頭+2.1秒 08/24 船橋10R 1着/14頭勝利 08/02 船橋10R 1着/9頭勝利 07/08 川崎4R 8着/12頭 06/28 船橋7R 6着/9頭
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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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）

買うAI の推奨

マリフェイス

騎手本田重（船橋）

5.6倍

AI の勝率26%損益の分かれ目18%

AI の勝率 26% が損益の分かれ目 18%（1 ÷ 5.6倍）を上回り、期待値 +48% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

外れ（10着）

出走馬全14頭

◎4

マリフェイス

本田重（船橋）

5.6倍

勝率 26%

›

○6

ドレアンティア

笹川翼（大井）

3.7倍

勝率 22%

›

▲14

バランスザブックス

張田昂（船橋）

4.8倍

勝率 15%

›

△7

マクアケ

山口達（船橋）

4.7倍

勝率 9%

›

△1

メイショウフソウ

野畑凌（川崎）

10.8倍

勝率 7%

›

△9

ゴールドブリーダー

篠谷葵（船橋）

9.3倍

勝率 6%

›

▽8

タカミノガコイ

川島正（船橋）

19.9倍

勝率 3%

›

▽2

キタノドンカルロ

和田譲（大井）

21.3倍

勝率 3%

›

▽10

マサノカトレア

西啓太（大井）

47.1倍

対象外勝率 2%

›

▽12

エルバステラ

沖響主（船橋）

31.3倍

対象外勝率 2%

›

▽3

マッドネスカズ

小杉亮（船橋）

60.6倍

対象外勝率 1%

›

▽5

オンクラウドナイン

西村栄（船橋）

108.5倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ビーチガール

杉山海（大井）

182.9倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ジオヴィグラス

小野俊（大井）

105.3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4マリフェイス不的中 10着

オッズ5.6倍予測時点
期待値+48%
賭け金¥200

※ 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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