船橋 11R 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。

11R 船橋競馬場ダ1800m 発走 20:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャッスルブレイヴ追込	小杉亮（船橋）	実217.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 10/02 船橋11R 14着/14頭+5.6秒 07/02 船橋11R 9着/13頭 05/08 船橋11R 13着/14頭+4.4秒 04/23 浦和11R 10着/12頭+3.6秒 04/02 船橋12R 5着/11頭+0.9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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
2	バギーウィップ	矢野貴（大井）	実2.2	◎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26%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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 31.7% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
3	ブラヴール自在	山口達（船橋）	実315.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/02 船橋11R 13着/14頭+2.8秒 08/28 船橋11R 7着/11頭+3.0秒 08/04 船橋10R 9着/10頭+5.2秒 07/02 船橋11R 8着/13頭 03/10 船橋11R 7着/9頭+1.9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 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 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。
4	マリアナトレンチ	本田重（船橋）	実6.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/02 船橋11R 5着/14頭+0.6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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
5	フタイテンロック逃げ	和田譲（大井）	実5.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率75%と適性高／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 11/22 浦和12R 2着/10頭+0.1秒 10/25 船橋9R 3着/7頭+0.2秒 09/12 川崎10R 2着/10頭+0.4秒 08/05 船橋12R 1着/5頭勝利 07/22 船橋12R 1着/8頭勝利
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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 75% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 1080日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
6	ヒューゴ	木間龍（船橋）	実48.0	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/02 船橋8R 9着/10頭+2.3秒 03/24 園田11R 9着/10頭+3.0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 9.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
7	マキシマムパワー逃げ	張田昂（船橋）	実12.9	△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／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/01 船橋12R 4着/10頭+0.2秒 08/28 船橋11R 2着/11頭+1.2秒 08/03 船橋11R 10着/10頭+2.1秒 04/02 船橋11R 3着/9頭+0.3秒 03/11 船橋11R 7着/12頭+2.1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 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
8	アオイイーグル逃げ	澤田龍（船橋）	実25.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／183日ぶりの実戦）
前5走 05/07 船橋10R 7着/11頭+1.0秒 04/02 船橋12R 6着/11頭+1.0秒 03/10 船橋11R 3着/9頭+0.1秒 02/04 川崎11R 2着/12頭+1.0秒 01/02 川崎11R 1着/7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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 5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 20% (好調) △ ローテーション 183日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
9	アルゴナヴィス自在	野畑凌（川崎）	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 10/12 川崎11R 3着/9頭+0.9秒 09/03 大井11R 3着/9頭+1.3秒 08/04 船橋10R 4着/10頭+1.4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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (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。
10	ナショナルモール差し	所　蛍（船橋）	実28.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／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12R 1着/10頭勝利 08/28 船橋11R 6着/11頭+2.8秒 08/03 船橋11R 2着/10頭+0.2秒 07/04 船橋11R 2着/13頭 05/08 船橋11R 10着/14頭+2.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 29走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
11	アウグスト自在	庄司大（船橋）	実290.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/24 浦和11R 12着/12頭+3.9秒 09/08 川崎11R 9着/9頭+6.2秒 06/05 園田10R 9着/9頭 05/07 園田10R 8着/8頭+7.5秒 04/15 園田11R 9着/9頭+2.5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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11%（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。
12	シミズミナト先行	本橋孝（船橋）	実6.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15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 10/01 船橋12R 2着/10頭+0.1秒 08/03 船橋11R 3着/10頭+0.6秒 07/04 船橋11R 1着/13頭 11/05 船橋12R 1着/11頭勝利 10/01 船橋12R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
13	ゼルトザーム先行	中山遥（浦和）	実58.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調／86日ぶりの実戦）
前5走 08/12 大井9R 11着/11頭+1.9秒 07/23 大井11R 6着/10頭+1.7秒 05/21 大井11R 10着/13頭+0.0秒 04/29 大井7R 2着/8頭+0.7秒 04/17 大井11R 9着/12頭+0.8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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ケンシレインボー先行	山中悠（船橋）	実71.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率44%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/02 船橋11R 12着/14頭+2.3秒 04/02 船橋12R 8着/11頭+1.7秒 03/11 船橋11R 10着/12頭+6.9秒 01/28 大井11R 6着/15頭+2.1秒 01/02 川崎11R 6着/7頭+1.8秒
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。

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

バギーウィップ

騎手矢野貴（大井）

2.2倍

AI の勝率32%損益の分かれ目45%

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14頭

◎2

バギーウィップ

矢野貴（大井）

2.2倍

勝率 32%

›

○5

フタイテンロック

和田譲（大井）

5.7倍

勝率 18%

›

▲12

シミズミナト

本橋孝（船橋）

6.9倍

勝率 14%

›

△9

アルゴナヴィス

野畑凌（川崎）

7.2倍

勝率 12%

›

△4

マリアナトレンチ

本田重（船橋）

6.8倍

勝率 7%

›

△7

マキシマムパワー

張田昂（船橋）

12.9倍

勝率 5%

›

▽8

アオイイーグル

澤田龍（船橋）

25.7倍

勝率 3%

›

▽10

ナショナルモール

所　蛍（船橋）

28.5倍

勝率 3%

›

▽13

ゼルトザーム

中山遥（浦和）

58.6倍

対象外勝率 2%

›

▽14

ケンシレインボー

山中悠（船橋）

71.8倍

対象外勝率 2%

›

×6

ヒューゴ

木間龍（船橋）

48.0倍

対象外勝率 1%

›

▽1

キャッスルブレイヴ

小杉亮（船橋）

217.8倍

対象外勝率 1%

›

▽11

アウグスト

庄司大（船橋）

290.4倍

対象外勝率 0%

›

▽3

ブラヴール

山口達（船橋）

315.2倍

対象外勝率 0%

›

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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