船橋 2R 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。
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ナナノモエ |
篠谷葵（船橋） |
実7.8 |
▲詳細▼ |
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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) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。 |
| 2 |
ベルジャドール |
高橋利（船橋） |
実80.2 |
▽詳細▼ |
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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) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。 |
| 3 |
ダバイガバイヤバイ |
澤田龍（船橋） |
実11.7 |
△詳細▼ |
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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) ×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 4.9% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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 |
ピックルボール |
川島正（船橋） |
実2.0 |
◎詳細▼ |
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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) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 48.5% (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。 |
| 5 |
チャナローズ |
本橋孝（船橋） |
実13.9 |
△詳細▼ |
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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) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ×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 3.0% (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。 |
| 6 |
ブリウンバレット |
矢野貴（大井） |
実3.2 |
○詳細▼ |
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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) ×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 21.0% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。 |
| 7 |
カルムシュアリー |
山口達（船橋） |
実83.9 |
▽詳細▼ |
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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) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。 |
| 8 |
アルハリファ |
中山遥（浦和） |
実7.1 |
△詳細▼ |
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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) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) ×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 7.5% (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。 |
| 9 |
ウルトラホーネット |
木間龍（船橋） |
実67.6 |
▽詳細▼ |
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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) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +18%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。 |
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
AI の勝率49%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9頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-3% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
48.5% (オッズ暗示: 50.0%)
×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
21.0% (オッズ暗示: 31.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.2% (オッズ暗示: 12.8%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
×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
7.5% (オッズ暗示: 14.1%)
×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
4.9% (オッズ暗示: 8.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
×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
3.0% (オッズ暗示: 7.2%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+18%（30倍を超える大穴は買う範囲の外）
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 1.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-0% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 1.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 1.2%)
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。
予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。
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