船橋 12R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

12R 船橋競馬場ダ1800m 発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハイエストコード逃げ	沖響主（船橋）	実153.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調／129日ぶりの実戦）
前5走 06/29 船橋12R 12着/12頭+1.0秒 06/02 船橋11R 8着/14頭 05/07 船橋12R 4着/13頭+1.3秒 03/31 船橋12R 12着/14頭+2.7秒 03/10 船橋12R 5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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 12% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 129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 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	ゼンソレイユ	椿聡太（船橋）	実10.1	△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%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/22 浦和12R 7着/12頭+2.1秒 09/29 船橋10R 1着/3頭 09/11 川崎10R 7着/12頭+2.5秒 08/24 船橋6R 8着/11頭+1.2秒 08/02 船橋8R 5着/9頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	ナフセッド自在	笠野雄（船橋）	実35.0	▽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25%と適性高／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/23 浦和8R 4着/11頭+2.2秒 08/25 船橋9R 5着/13頭+0.9秒 06/29 船橋7R 6着/8頭+1.0秒 06/03 船橋2R 1着/7頭 05/06 船橋3R 3着/9頭+1.4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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (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。
4	マクマード	野畑凌（川崎）	実7.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（69日ぶりの実戦）
前5走 08/28 船橋9R 5着/13頭+0.6秒 08/04 船橋8R 5着/8頭+2.7秒 06/05 船橋9R 3着/14頭 05/25 浦和10R 7着/12頭 05/08 船橋10R 4着/12頭+0.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ヨルノチョウ	張田昂（船橋）	実21.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/21 浦和9R 10着/11頭+2.1秒 09/28 船橋12R 7着/13頭+3.1秒 08/28 船橋12R 3着/3頭 08/12 浦和9R 2着/10頭+0.9秒 07/09 川崎7R 7着/8頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	オオイシフジノハナ差し	藤本現（大井）	実25.1	▽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8R 5着/12頭+1.2秒 09/28 船橋6R 3着/3頭 08/25 船橋9R 11着/13頭+2.0秒 04/22 浦和8R 8着/12頭+1.9秒 04/02 船橋6R 4着/10頭+1.5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 6.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
7	グラビティモデル逃げ	鷹見陸（大井）	実32.0	△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12R 13着/13頭+4.4秒 05/06 船橋9R 10着/12頭+2.2秒 03/30 船橋10R 1着/14頭勝利 03/09 船橋9R 10着/14頭+1.8秒 02/09 船橋6R 4着/14頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
8	アレグリアシチー自在	臼井健（船橋）	実267.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 10/15 川崎9R 10着/12頭+2.3秒 10/02 船橋9R 13着/14頭+3.1秒 08/25 船橋12R 12着/14頭+3.0秒 08/05 船橋6R 7着/10頭+1.3秒 07/15 浦和10R 10着/11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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +72%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
9	ティナバローズ追込	野澤憲（船橋）	実90.5	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 10/23 浦和12R 6着/12頭+1.0秒 08/24 船橋7R 10着/12頭+3.9秒 08/05 船橋11R 6着/10頭+1.9秒 06/29 船橋12R 10着/12頭 06/02 船橋11R 9着/14頭+1.0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 7.3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 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 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。
10	ラゴディアイ	木間龍（船橋）	実8.4	△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13走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 09/29 船橋10R 2着/3頭 08/24 船橋7R 4着/12頭+2.1秒 08/02 船橋12R 7着/9頭+1.5秒 07/13 浦和5R 1着/10頭 06/29 船橋7R 4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 4.3着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
11	ムチャスエルテ	本田重（船橋）	実1.8	×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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.0着と安定）
前5走 10/02 船橋9R 2着/14頭+0.0秒 09/11 川崎10R 2着/12頭+0.5秒 08/25 船橋12R 2着/14頭+0.1秒 08/05 船橋11R 7着/10頭+2.2秒 06/29 船橋12R 3着/12頭+2.0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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 24.0% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
12	ミスサラワク差し	庄司大（船橋）	実30.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/21 浦和9R 7着/11頭+1.8秒 10/02 船橋9R 7着/14頭+1.5秒 09/09 川崎8R 10着/12頭+2.2秒 04/08 川崎9R 8着/13頭+1.9秒 03/05 川崎8R 6着/10頭+2.6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 8.0着 (不振) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
13	マイキー自在推奨	川島正（船橋）	実7.3	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+53%の中穴候補（騎手の手腕も後押し）
前5走 10/23 浦和7R 6着/13頭+1.4秒 09/28 船橋12R 3着/13頭+1.7秒 08/24 船橋7R 7着/12頭+3.0秒 05/04 船橋6R 2着/12頭+0.9秒 12/02 大井7R 9着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
14	バジルフレイバー差し	濱田達（船橋）	実152.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 10/23 浦和6R 9着/12頭+2.1秒 08/24 船橋7R 6着/12頭+2.6秒 07/21 大井8R 4着/11頭+1.3秒 06/29 大井8R 10着/14頭 06/09 大井7R 9着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 6.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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）

買うAI の推奨

マイキー

騎手川島正（船橋）

7.3倍

AI の勝率21%損益の分かれ目14%

AI の勝率 21% が損益の分かれ目 14%（1 ÷ 7.3倍）を上回り、期待値 +54% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

外れ（4着）

出走馬全14頭

×11

ムチャスエルテ

本田重（船橋）

1.8倍

勝率 24%

›

○13

マイキー

川島正（船橋）

7.3倍

勝率 21%

›

▲4

マクマード

野畑凌（川崎）

7.0倍

勝率 20%

›

△10

ラゴディアイ

木間龍（船橋）

8.4倍

勝率 8%

›

△2

ゼンソレイユ

椿聡太（船橋）

10.1倍

勝率 7%

›

△7

グラビティモデル

鷹見陸（大井）

32.0倍

対象外勝率 5%

›

▽5

ヨルノチョウ

張田昂（船橋）

21.0倍

勝率 4%

›

▽6

オオイシフジノハナ

藤本現（大井）

25.1倍

勝率 3%

›

▽12

ミスサラワク

庄司大（船橋）

30.4倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ナフセッド

笠野雄（船橋）

35.0倍

対象外勝率 2%

›

▽9

ティナバローズ

野澤憲（船橋）

90.5倍

対象外勝率 1%

›

▽14

バジルフレイバー

濱田達（船橋）

152.8倍

対象外勝率 1%

›

▽8

アレグリアシチー

臼井健（船橋）

267.4倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ハイエストコード

沖響主（船橋）

153.5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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝13マイキー不的中 4着

オッズ7.3倍予測時点
期待値+54%
賭け金¥200

※ オッズの下の言葉: 確定 = 当たった買い目の払戻から出したオッズ・予測時点 = 予測した時のオッズ・推定 = 予測時点のオッズが取れず見込みの値。

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