船橋 5R 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。

5R 船橋競馬場ダ1200m 発走 16:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	インチャージ	西啓太（大井）	実26.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/23 浦和8R 4着/12頭+1.7秒 09/24 浦和8R 3着/10頭+0.6秒 09/09 川崎2R 5着/8頭+2.3秒 08/11 浦和6R 2着/7頭+0.7秒 07/17 浦和7R 5着/8頭+3.0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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
2	ウェルカムランチ	ゴンサ（船橋）	実12.7	△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50%と好調）
前5走 10/23 浦和8R 10着/12頭+2.7秒 09/28 船橋4R 1着/7頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	モリケン逃げ	山中悠（船橋）	実2.0	◎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4走で勝率75%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/29 船橋5R 3着/11頭+1.1秒 08/11 浦和11R 5着/10頭+2.1秒 06/28 船橋2R 1着/5頭 06/02 船橋4R 1着/12頭 05/08 船橋3R 1着/6頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.7% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	アンヴァンク	仲野光（船橋）	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走2着／95日ぶりの実戦）
前5走 08/02 船橋3R 2着/6頭+0.9秒 07/04 船橋2R 1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 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 95日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
5	エナジーヒドゥン	笹川翼（大井）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 10/20 浦和8R 6着/11頭+0.9秒 09/25 浦和8R 4着/7頭+1.1秒 09/10 川崎4R 2着/10頭+0.7秒 08/07 浦和3R 3着/9頭+3.1秒 05/26 浦和3R 3着/7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戦の調子平均 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.7% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
6	イニシエーション	笠野雄（船橋）	実7.2	△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100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/28 船橋2R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	コーズマーサ	和田譲（大井）	実38.2	×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 10/12 川崎5R 10着/10頭+11.5秒 09/29 船橋5R 5着/11頭+1.8秒 08/25 船橋2R 1着/9頭勝利 08/06 船橋1R 4着/7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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。

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

モリケン

騎手山中悠（船橋）

2.0倍

AI の勝率45%損益の分かれ目50%

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7頭

◎3

モリケン

山中悠（船橋）

2.0倍

勝率 45%

›

○5

エナジーヒドゥン

笹川翼（大井）

2.8倍

勝率 28%

›

▲4

アンヴァンク

仲野光（船橋）

7.1倍

勝率 14%

›

△6

イニシエーション

笠野雄（船橋）

7.2倍

勝率 7%

›

△2

ウェルカムランチ

ゴンサ（船橋）

12.7倍

勝率 3%

›

△1

インチャージ

西啓太（大井）

26.9倍

勝率 3%

›

×7

コーズマーサ

和田譲（大井）

38.2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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