船橋 11R 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。

11R 船橋競馬場平和賞ダ1600m 発走 20:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールドカレラ	和田譲（大井）	実13.7	△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 10/14 川崎3R 1着/7頭勝利 09/10 川崎11R 5着/11頭+1.8秒 07/27 川崎6R 1着/8頭勝利 06/18 川崎4R 2着/5頭+4.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 4.4% (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。
2	ニュースタンダード	望月洵（愛知）	実6.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 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 10.9% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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	トゥルーターゲット	本田重（船橋）	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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/30 船橋7R 1着/9頭勝利 08/28 船橋3R 1着/7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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.6% (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。
4	アンタレステソーロ	保園翔（浦和）	実28.6	▽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／前走2着）
前5走 10/20 浦和8R 2着/11頭+0.4秒 09/25 浦和8R 1着/7頭勝利 09/10 川崎4R 4着/10頭+1.3秒 07/14 浦和4R 2着/3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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	フライザフラッグ	篠谷葵（船橋）	実77.1	▽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33%と適性高／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3R 1着/10頭勝利 06/29 船橋3R 3着/5頭 06/05 船橋3R 2着/6頭+0.0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 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
6	ブレイブプラウド	張田昂（船橋）	実47.6	▽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50%と好調）
前5走 09/30 船橋7R 5着/9頭+2.8秒 08/05 船橋3R 1着/6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戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
7	プレミアムチーム	矢野貴（大井）	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率67%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/14 川崎11R 11着/11頭+8.1秒 08/03 船橋3R 1着/6頭勝利 07/03 船橋4R 1着/5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ナニワノベンケイ	川島正（船橋）	実46.7	▽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50%と好調／前走2着）
前5走 09/30 船橋7R 2着/9頭+0.5秒 08/06 船橋2R 1着/6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戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
9	ルースアグレッシブ先行	笹川翼（大井）	実4.8	▲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／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 10/14 川崎11R 8着/11頭+2.1秒 09/10 川崎11R 1着/11頭勝利 08/11 浦和11R 6着/10頭+2.1秒 07/17 浦和7R 1着/8頭 06/22 浦和3R 1着/5頭
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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (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。
10	ツイテユキタイ	岡村健（船橋）	実124.4	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/30 船橋7R 4着/9頭+1.8秒 08/24 船橋1R 1着/9頭勝利 08/06 船橋1R 2着/7頭+5.0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 3走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5%（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: 0.8%) ※ 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。
11	シフトチェンジ	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（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 35.1% (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。

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

シフトチェンジ

騎手吉原寛（金沢）

3.1倍

AI の勝率35%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11頭

◎11

シフトチェンジ

吉原寛（金沢）

3.1倍

勝率 35%

›

○3

トゥルーターゲット

本田重（船橋）

3.7倍

勝率 24%

›

▲9

ルースアグレッシブ

笹川翼（大井）

4.8倍

勝率 12%

›

△2

ニュースタンダード

望月洵（愛知）

6.2倍

勝率 11%

›

△7

プレミアムチーム

矢野貴（大井）

7.5倍

勝率 7%

›

△1

ゴールドカレラ

和田譲（大井）

13.7倍

勝率 4%

›

▽4

アンタレステソーロ

保園翔（浦和）

28.6倍

勝率 3%

›

▽8

ナニワノベンケイ

川島正（船橋）

46.7倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ブレイブプラウド

張田昂（船橋）

47.6倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ツイテユキタイ

岡村健（船橋）

124.4倍

対象外勝率 1%

›

▽5

フライザフラッグ

篠谷葵（船橋）

77.1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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