船橋 7R 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。

7R 船橋競馬場ダ1200m 発走 17:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒシルリアン	秋元耕（浦和）	実286.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/21 浦和4R 9着/11頭+3.0秒 09/22 浦和5R 9着/12頭+2.2秒 08/04 船橋6R 9着/10頭+1.6秒 07/15 浦和6R 4着/11頭+0.0秒 06/25 浦和6R 4着/12頭+0.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +3%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
2	キルコネクション	山本大（船橋）	実91.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調／67日ぶりの実戦）
前5走 08/31 大井10R 13着/15頭+2.3秒 08/13 大井8R 8着/10頭+2.8秒 07/20 大井10R 6着/14頭 07/01 大井5R 11着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 4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 9.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
3	マサノプレジオーソ先行	西啓太（大井）	実35.5	▽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9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/16 川崎6R 3着/12頭+0.3秒 10/01 船橋6R 5着/12頭+1.1秒 08/28 船橋8R 7着/12頭+2.6秒 08/06 船橋6R 5着/7頭+1.2秒 07/02 船橋4R 3着/7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 5.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +17%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (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。
4	マーゴットライズ	篠谷葵（船橋）	実3.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 14.0% (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。
5	パープルライダー差し	岡村健（船橋）	実18.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走勝利の勢い）
前5走 10/01 船橋5R 1着/12頭勝利 06/05 船橋7R 7着/12頭+1.0秒 05/06 船橋2R 3着/12頭+0.6秒 04/16 大井3R 10着/11頭+2.5秒 03/26 大井3R 9着/14頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
6	クラヴィウス先行	山中悠（船橋）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／前走2着）
前5走 08/28 船橋8R 2着/12頭+0.9秒 05/07 船橋3R 4着/12頭+1.7秒 04/03 船橋4R 1着/12頭勝利 09/15 大井5R 2着/8頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.0% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	シュネードリーム	矢野貴（大井）	実2.4	◎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（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.4% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
8	マケタラアカン差し	笠野雄（船橋）	実79.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/23 浦和4R 6着/11頭+1.5秒 10/02 船橋6R 6着/12頭+1.9秒 08/25 船橋6R 10着/12頭+2.2秒 08/04 船橋6R 10着/10頭+1.7秒 07/17 浦和8R 6着/10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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +18%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
9	トーケンジンロック	福原杏（浦和）	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/23 浦和4R 7着/11頭+1.6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 7.0着 (不振) ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	ステレオカリー	木間龍（船橋）	実241.3	▽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）
前5走 09/30 船橋2R 7着/12頭+2.1秒 08/26 船橋2R 5着/10頭+3.6秒 08/03 船橋2R 11着/11頭+2.6秒 07/02 船橋1R 4着/11頭+2.0秒 06/04 船橋1R 2着/11頭+0.0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 7.7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 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (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。
11	スティールアゲート先行	濱田達（船橋）	実97.6	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/19 浦和2R 4着/8頭+0.8秒 09/30 船橋2R 12着/12頭+3.7秒 08/26 船橋2R 3着/10頭+3.4秒 08/04 船橋5R 7着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋2R 6着/12頭+1.6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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7%（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: 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。
12	ルビーテソーロ逃げ	保園翔（浦和）	実35.9	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/23 浦和4R 8着/11頭+1.9秒 08/12 浦和3R 11着/11頭+4.2秒 06/23 浦和4R 7着/8頭+4.0秒 04/24 浦和3R 1着/10頭勝利 ―
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 8.7着 (不振) ○ 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) +55%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.3% (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。

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

シュネードリーム

騎手矢野貴（大井）

2.4倍

AI の勝率36%損益の分かれ目42%

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

◎7

シュネードリーム

矢野貴（大井）

2.4倍

勝率 36%

›

○6

クラヴィウス

山中悠（船橋）

3.1倍

勝率 25%

›

▲4

マーゴットライズ

篠谷葵（船橋）

3.8倍

勝率 14%

›

△9

トーケンジンロック

福原杏（浦和）

9.1倍

勝率 8%

›

△12

ルビーテソーロ

保園翔（浦和）

35.9倍

対象外勝率 4%

›

△5

パープルライダー

岡村健（船橋）

18.9倍

勝率 4%

›

▽3

マサノプレジオーソ

西啓太（大井）

35.5倍

対象外勝率 3%

›

▽2

キルコネクション

山本大（船橋）

91.6倍

対象外勝率 2%

›

▽8

マケタラアカン

笠野雄（船橋）

79.8倍

対象外勝率 1%

›

▽11

スティールアゲート

濱田達（船橋）

97.6倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ステレオカリー

木間龍（船橋）

241.3倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ヒシルリアン

秋元耕（浦和）

286.1倍

対象外勝率 0%

›

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