船橋 1R 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。

1R 船橋競馬場ダ1200m 発走 14:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミツゲツ逃げ	菅原吏（船橋）	実102.1	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 10/01 船橋1R 12着/12頭+4.4秒 08/28 船橋4R 6着/8頭+2.9秒 08/04 船橋1R 4着/6頭+1.2秒 05/07 船橋1R 6着/12頭+2.1秒 04/03 船橋2R 7着/11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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
2	シャイニーグルーヴ	沖響主（船橋）	実17.0	×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1R 4着/11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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
3	シュヴァルムーン	本橋孝（船橋）	実13.5	△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1R 5着/11頭+73.1秒 08/28 船橋1R 4着/8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 4.5着 × 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 5.1% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
4	スクーデリア	本田重（船橋）	実14.3	△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1R 9着/11頭+74.3秒 08/28 船橋1R 3着/8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戦の調子平均 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 4.4% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	アイディンラヴァー逃げ	笠野雄（船橋）	実41.2	▽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／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/01 船橋1R 9着/12頭+2.3秒 05/07 船橋1R 10着/12頭+3.6秒 04/03 船橋2R 11着/11頭+6.8秒 03/10 船橋1R 10着/11頭+2.8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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (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。
6	ユウユウスター	椿聡太（船橋）	実78.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 10/01 船橋1R 8着/12頭+2.3秒 08/24 船橋3R 6着/8頭+4.0秒 08/04 船橋2R 8着/11頭+3.5秒 07/17 浦和4R 7着/11頭+0.0秒 07/03 船橋1R 10着/10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戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 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 0.7% (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。
7	オールインアリス追込	山本大（船橋）	実26.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 10/01 船橋1R 7着/12頭+2.2秒 06/04 船橋1R 11着/11頭+2.0秒 05/19 大井10R 13着/13頭+2.9秒 05/07 船橋1R 8着/12頭+2.8秒 04/07 川崎7R 11着/11頭+4.7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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
8	レッドリリー逃げ	野澤憲（船橋）	実85.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/01 船橋1R 11着/12頭+3.1秒 08/28 船橋4R 7着/8頭+3.7秒 04/01 船橋1R 11着/12頭+3.1秒 03/10 船橋1R 9着/11頭+2.8秒 02/13 船橋2R 3着/9頭+0.4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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
9	アキニコチャン	西村栄（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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 10/02 船橋1R 2着/11頭+0.0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 2.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (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。
10	イデスホープ	山中悠（船橋）	実3.3	◎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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／124日ぶりの実戦）
前5走 07/04 船橋1R 3着/8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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 124日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 50.9% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
11	ロイヤルオルレアン	野畑凌（川崎）	実3.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/25 浦和5R 4着/12頭+89.0秒 07/17 浦和4R 8着/11頭+3.0秒 06/25 浦和3R 6着/7頭 12/22 浦和3R 4着/5頭+2.2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 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
12	キャッスルギフト追込	小杉亮（船橋）	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 10/01 船橋1R 5着/12頭+1.6秒 04/03 船橋1R 3着/9頭+0.8秒 01/23 船橋4R 7着/11頭+1.9秒 12/11 船橋2R 12着/12頭+3.8秒 11/07 船橋1R 9着/12頭+3.4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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 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 7.0% (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。

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

イデスホープ

騎手山中悠（船橋）

3.3倍

AI の勝率51%損益の分かれ目30%

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

◎10

イデスホープ

山中悠（船橋）

3.3倍

勝率 51%

›

○9

アキニコチャン

西村栄（船橋）

3.7倍

勝率 14%

›

▲11

ロイヤルオルレアン

野畑凌（川崎）

3.8倍

勝率 11%

›

△12

キャッスルギフト

小杉亮（船橋）

7.9倍

勝率 7%

›

△3

シュヴァルムーン

本橋孝（船橋）

13.5倍

勝率 5%

›

△4

スクーデリア

本田重（船橋）

14.3倍

勝率 4%

›

×2

シャイニーグルーヴ

沖響主（船橋）

17.0倍

勝率 3%

›

▽5

アイディンラヴァー

笠野雄（船橋）

41.2倍

対象外勝率 2%

›

×7

オールインアリス

山本大（船橋）

26.2倍

勝率 1%

›

▽6

ユウユウスター

椿聡太（船橋）

78.8倍

対象外勝率 1%

›

×8

レッドリリー

野澤憲（船橋）

85.3倍

対象外勝率 0%

›

×1

ミツゲツ

菅原吏（船橋）

102.1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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