船橋 9R 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。

9R 船橋競馬場ダ1200m 発走 18:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マルセルテソーロ	本田重（船橋）	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 10/19 浦和11R 4着/14頭+0.8秒 07/27 川崎12R 4着/11頭+0.4秒 07/17 浦和11R 5着/11頭 05/28 浦和10R 4着/11頭 08/25 川崎2R 1着/14頭勝利
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 4.3着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
2	ツェルニー自在	吉留孝（浦和）	実93.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/23 浦和10R 6着/12頭+0.8秒 09/22 浦和11R 8着/12頭+1.0秒 08/12 浦和10R 2着/11頭+0.4秒 07/15 浦和8R 6着/12頭 04/20 浦和10R 10着/12頭+2.2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 5.3着 ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (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	ソルジェンテポー逃げ	ゴンサ（船橋）	実1.3	◎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6走で勝率67%と適性高／同距離帯6走で勝率67%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 08/24 船橋9R 1着/3頭 06/04 船橋9R 1着/12頭 12/11 船橋6R 1着/12頭勝利 04/03 船橋10R 5着/11頭+1.1秒 02/12 船橋7R 2着/12頭+0.0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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.7% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
4	ビレッジスティール差し	矢野貴（大井）	実9.2	▲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 09/28 船橋9R 1着/12頭勝利 08/24 船橋8R 4着/12頭+1.1秒 05/04 船橋8R 6着/12頭+0.6秒 03/30 船橋8R 7着/12頭+0.4秒 03/09 船橋10R 3着/12頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 31走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 6.6% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	アイスリンディ差し	山本大（船橋）	実120.6	▽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 09/28 船橋9R 9着/12頭+1.7秒 08/06 船橋12R 9着/10頭+1.6秒 03/11 船橋10R 1着/14頭勝利 02/10 船橋10R 6着/14頭+0.7秒 01/23 船橋9R 3着/13頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) × 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 0.5% (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。
6	リブートパワー差し	秋元耕（浦和）	実34.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/19 浦和11R 7着/14頭+1.6秒 09/24 浦和10R 2着/12頭+0.3秒 02/25 浦和10R 3着/12頭+0.9秒 02/04 川崎8R 4着/12頭+0.8秒 01/07 浦和9R 4着/12頭+0.3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 4.0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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
7	セイショウフジ自在	所　蛍（船橋）	実23.1	△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33%）
前5走 09/28 船橋10R 4着/11頭+0.5秒 05/06 船橋8R 4着/11頭+0.9秒 04/02 船橋9R 3着/9頭+0.5秒 01/20 船橋8R 7着/10頭+1.7秒 12/08 船橋9R 3着/12頭+0.6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 3.7着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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。
8	コスタデラルス	岡村健（船橋）	実22.0	△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7走で勝ち無し）
前5走 10/19 浦和11R 9着/14頭+1.7秒 09/28 船橋9R 5着/12頭+0.8秒 08/25 船橋10R 2着/3頭 08/03 船橋8R 5着/10頭+0.3秒 07/16 浦和10R 1着/8頭
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 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
9	レイデルマール差し	山口達（船橋）	実57.5	▽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40%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/12 川崎10R 10着/12頭+1.8秒 10/01 船橋9R 8着/10頭+2.5秒 06/03 船橋10R 1着/13頭 05/05 船橋10R 11着/14頭+1.4秒 11/05 船橋9R 3着/9頭+1.9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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
10	イッシンフラン先行	木間龍（船橋）	実16.1	△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33%と好調）
前5走 09/29 船橋6R 6着/12頭+1.2秒 08/03 船橋7R 3着/8頭+1.1秒 06/28 船橋11R 1着/11頭 06/01 船橋8R 5着/9頭 05/05 船橋6R 3着/12頭+0.7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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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

ソルジェンテポー

騎手ゴンサ（船橋）

1.3倍

AI の勝率56%損益の分かれ目77%

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10頭

◎3

ソルジェンテポー

ゴンサ（船橋）

1.3倍

勝率 56%

›

○1

マルセルテソーロ

本田重（船橋）

6.1倍

勝率 19%

›

▲4

ビレッジスティール

矢野貴（大井）

9.2倍

勝率 7%

›

△10

イッシンフラン

木間龍（船橋）

16.1倍

勝率 6%

›

△7

セイショウフジ

所　蛍（船橋）

23.1倍

勝率 4%

›

△8

コスタデラルス

岡村健（船橋）

22.0倍

勝率 3%

›

▽6

リブートパワー

秋元耕（浦和）

34.9倍

対象外勝率 2%

›

▽9

レイデルマール

山口達（船橋）

57.5倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ツェルニー

吉留孝（浦和）

93.6倍

対象外勝率 1%

›

▽5

アイスリンディ

山本大（船橋）

120.6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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