船橋2R AI予想 - Stride AI

船橋 2R 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。

2R 船橋競馬場ダート1200m　発走 15:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディーズメソッド	池谷匠（川崎）	実78.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/11 川崎3R 4着/11頭+1.5秒 04/24 浦和4R 10着/10頭+3.1秒 04/08 川崎2R 6着/12頭+1.7秒 03/04 川崎6R 11着/11頭+7.1秒 10/17 川崎1R 1着/6頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 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) +185% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
2	グリンネル	小杉亮（船橋）	実45.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／中6日以内の連戦）
前5走 05/25 浦和5R 9着/12頭+0.0秒 05/05 船橋3R 10着/12頭+2.4秒 04/20 浦和2R 2着/12頭+0.2秒 03/31 船橋2R 9着/12頭+1.8秒 03/18 浦和3R 5着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 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 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ヨドノハニー	臼井健（船橋）	実28.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/05 船橋4R 10着/12頭+1.8秒 04/06 川崎4R 9着/12頭+1.7秒 03/30 船橋1R 11着/12頭+2.7秒 03/09 船橋5R 5着/10頭+1.1秒 02/23 浦和4R 8着/12頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
4	ソルヴェイ	川島正（船橋）	実144.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 05/05 船橋4R 11着/12頭+2.1秒 04/08 川崎3R 9着/9頭+2.8秒 03/30 船橋1R 12着/12頭+2.9秒 03/09 船橋5R 10着/10頭+3.1秒 11/04 船橋8R 9着/12頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
5	ルリモハリモ	山口達（船橋）	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/05 船橋4R 7着/12頭+1.3秒 12/09 船橋7R 5着/13頭+1.7秒 11/04 船橋1R 1着/8頭勝利 10/03 船橋2R 3着/10頭+0.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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	レフレール	中山遥（浦和）	実17.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（中6日以内の連戦）
前5走 05/25 浦和5R 6着/12頭 05/05 船橋3R 11着/12頭+2.4秒 04/20 浦和2R 3着/12頭+0.4秒 01/21 船橋11R 13着/13頭+7.1秒 01/06 浦和2R 7着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 3.9% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
7	イニシエート推奨	笠野雄（船橋）	実15.1	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+81%の中穴候補（近5走で勝率25%と堅実／当競馬場4走で勝率25%と適性高／同馬場と相性良）
前5走 05/05 船橋4R 12着/12頭+2.8秒 02/09 船橋2R 8着/11頭+1.9秒 01/19 船橋4R 4着/12頭+0.2秒 12/12 船橋1R 1着/7頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
8	ココアリスタ	本田重（船橋）	実15.1	▲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／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 03/09 船橋5R 6着/10頭+1.5秒 02/12 船橋2R 1着/12頭勝利 01/23 船橋2R 2着/7頭+0.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 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 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
9	アンティリア	篠谷葵（船橋）	実1.6	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（前走2着）
前5走 05/05 船橋4R 2着/12頭+0.2秒 03/31 船橋2R 6着/12頭+1.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27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 33.6% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	アイリーナ	西村栄（船橋）	実11.3	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/04 船橋1R 7着/11頭+2.1秒 04/06 川崎4R 10着/12頭+2.8秒 03/30 船橋1R 6着/12頭+0.7秒 03/09 船橋5R 8着/10頭+1.7秒 02/26 浦和3R 4着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
11	モリリオンショコラ	矢野貴（大井）	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／63日ぶりの実戦）
前5走 03/30 船橋1R 7着/12頭+1.3秒 03/09 船橋5R 3着/10頭+0.6秒 12/08 船橋2R 3着/12頭+1.1秒 11/05 船橋3R 8着/10頭+3.9秒 09/29 船橋2R 2着/6頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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

このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 7 イニシエート実15.1倍期待値 +81% 100円
3連複 9-10-11 実28.1倍期待値 +161% 100円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。

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