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 19:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エイシンスコッティ差し	菅原吏（船橋）	実24.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率26%と適性高）
前5走 10/23 浦和11R 6着/10頭+0.7秒 10/01 船橋9R 5着/10頭+1.1秒 08/26 船橋9R 5着/10頭+0.4秒 08/05 船橋9R 3着/9頭+0.5秒 07/17 浦和11R 3着/11頭+1.0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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 26% (得意) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 2.0% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
2	エコロレオナ	野畑凌（川崎）	実13.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/01 船橋9R 4着/10頭+1.1秒 09/25 浦和11R 6着/13頭+1.1秒 08/07 浦和11R 2着/9頭+0.3秒 07/14 浦和8R 1着/12頭 06/26 浦和10R 6着/12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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
3	フミバレンタイン自在	木間龍（船橋）	実40.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 10/01 船橋9R 6着/10頭+1.4秒 04/01 船橋10R 4着/10頭+0.4秒 03/12 船橋10R 5着/11頭+0.7秒 12/01 大井9R 5着/9頭+1.3秒 10/03 船橋10R 4着/9頭+0.8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戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
4	フークアンビション自在	西啓太（大井）	実29.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/25 浦和11R 8着/13頭+1.7秒 08/25 船橋8R 7着/12頭+1.6秒 08/05 船橋9R 6着/9頭+0.9秒 06/04 船橋11R 3着/12頭 05/04 船橋10R 3着/9頭+0.3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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% × 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 1.9% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
5	ファストレーン自在	矢野貴（大井）	実2.5	◎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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走2着）
前5走 10/01 船橋9R 2着/10頭+0.3秒 08/25 船橋8R 5着/12頭+0.4秒 08/05 船橋9R 4着/9頭+0.6秒 02/12 船橋10R 2着/12頭+0.5秒 01/22 船橋9R 2着/8頭+0.2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 3.7着 × 当競馬場適性 7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 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 41.0% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
6	モルジブフレイバー自在	川島正（船橋）	実35.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場15走で勝率33%と適性高／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/30 船橋10R 10着/10頭+3.5秒 05/05 船橋9R 12着/12頭+4.4秒 04/01 船橋11R 11着/12頭+3.4秒 03/13 船橋10R 5着/9頭+2.3秒 02/11 船橋8R 1着/13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戦の調子平均 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
7	ピーターライズ	ゴンサ（船橋）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 09/28 船橋10R 2着/11頭+0.0秒 09/09 川崎9R 2着/12頭+0.0秒 08/18 川崎12R 4着/8頭+0.3秒 07/30 川崎12R 2着/3頭 07/08 川崎8R 1着/10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戦の調子平均 2.7着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
8	コスモエンエン	笹川翼（大井）	実8.0	△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11走で勝率55%と適性高／同距離帯10走で勝率60%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/29 船橋12R 3着/12頭+0.5秒 07/02 船橋10R 12着/12頭+0.0秒 06/02 船橋6R 1着/9頭 05/04 船橋8R 7着/12頭+0.7秒 03/30 船橋8R 1着/12頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 55% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 60% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	タツノキングオー差し	佐野遥（川崎）	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率40%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/12 川崎10R 4着/12頭+0.9秒 09/28 船橋10R 1着/11頭勝利 09/08 川崎9R 3着/9頭+0.5秒 02/12 船橋10R 9着/12頭+1.5秒 01/22 船橋9R 3着/8頭+0.7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 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
10	クラウンブラヴォー自在	和田譲（大井）	実18.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/12 川崎10R 9着/12頭+1.7秒 09/28 船橋10R 6着/11頭+1.1秒 07/02 船橋10R 6着/12頭+1.0秒 06/03 船橋9R 7着/10頭 05/06 船橋10R 2着/12頭+0.1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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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

ファストレーン

騎手矢野貴（大井）

2.5倍

AI の勝率41%損益の分かれ目40%

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

◎5

ファストレーン

矢野貴（大井）

2.5倍

勝率 41%

›

○7

ピーターライズ

ゴンサ（船橋）

3.4倍

勝率 20%

›

▲9

タツノキングオー

佐野遥（川崎）

5.4倍

勝率 16%

›

△8

コスモエンエン

笹川翼（大井）

8.0倍

勝率 10%

›

△2

エコロレオナ

野畑凌（川崎）

13.8倍

勝率 5%

›

△10

クラウンブラヴォー

和田譲（大井）

18.0倍

勝率 3%

›

×1

エイシンスコッティ

菅原吏（船橋）

24.0倍

勝率 2%

›

▽4

フークアンビション

西啓太（大井）

29.9倍

勝率 2%

›

×6

モルジブフレイバー

川島正（船橋）

35.8倍

対象外勝率 1%

›

×3

フミバレンタイン

木間龍（船橋）

40.3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。

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