船橋3R AI予想 - Stride AI

船橋 3R 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。

3R 船橋競馬場ダート1500m　発走 15:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スノーウィースカイ推奨	藤江渉（川崎）	実9.0	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+45%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/10 川崎6R 10着/12頭+3.6秒 03/04 川崎1R 2着/12頭+0.0秒 02/05 川崎4R 6着/10頭+1.5秒 01/03 川崎5R 11着/14頭+3.1秒 12/17 川崎1R 2着/6頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
2	ディバインウィル	福原杏（浦和）	実6.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は8走で勝ち無し／前走2着）
前5走 05/12 川崎2R 2着/9頭+0.7秒 04/09 川崎3R 7着/12頭+1.2秒 03/18 浦和2R 11着/11頭+2.2秒 03/06 川崎12R 6着/13頭+2.8秒 02/05 川崎3R 6着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	エイシンペリドット	沖響主（船橋）	実15.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/05 船橋5R 13着/13頭+3.3秒 04/07 川崎1R 7着/12頭+2.4秒 03/17 浦和2R 11着/12頭+2.6秒 02/27 浦和9R 12着/12頭+6.3秒 01/07 浦和3R 9着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
4	ツクバアプローズ	山口達（船橋）	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/05 船橋2R 4着/12頭+0.6秒 03/31 船橋4R 5着/11頭+0.5秒 03/10 船橋5R 7着/12頭+1.0秒 11/07 船橋5R 6着/12頭+1.6秒 10/02 船橋6R 11着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	ビクエスト	笠野雄（船橋）	実8.8	×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31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/25 浦和1R 3着/11頭 05/05 船橋5R 5着/13頭+1.9秒 03/30 船橋2R 7着/11頭+1.2秒 03/10 船橋5R 9着/12頭+1.7秒 02/23 浦和1R 3着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
6	ボタンブーケ	濱田達（船橋）	実11.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/05 船橋5R 8着/13頭+2.0秒 04/01 船橋6R 7着/13頭+0.7秒 03/12 船橋3R 3着/7頭+0.8秒 02/11 船橋4R 7着/12頭+1.8秒 01/21 船橋2R 8着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (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。
7	ジーティーケリー	山林信（川崎）	実20.2	×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）
前5走 05/12 川崎2R 6着/9頭+1.3秒 04/09 川崎2R 7着/12頭+1.5秒 03/04 川崎1R 8着/12頭+1.4秒 02/05 川崎3R 9着/12頭+2.5秒 01/03 川崎5R 8着/14頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
8	プロンプトノア	加藤雄（川崎）	実21.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 05/13 川崎1R 9着/12頭+1.8秒 04/07 川崎2R 5着/12頭+1.6秒 03/12 船橋3R 5着/7頭+1.2秒 03/04 川崎1R 6着/12頭+1.1秒 02/04 川崎2R 7着/9頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ▽ 距離適性同距離は 17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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
9	ミラクルライズ	吉留孝（浦和）	実9.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は6走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 05/25 浦和9R 5着/11頭 05/08 船橋5R 10着/12頭+3.1秒 04/24 浦和1R 6着/11頭+1.6秒 03/20 浦和2R 6着/12頭+1.1秒 09/25 浦和2R 4着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	アルファウィンザー	本橋孝（船橋）	実9.0	▲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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／81日ぶりの実戦）
前5走 03/12 船橋4R 8着/9頭+2.1秒 02/27 浦和2R 7着/12頭+2.0秒 02/13 船橋7R 5着/12頭+1.3秒 01/22 船橋8R 10着/13頭+3.5秒 12/18 川崎6R 5着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
11	ジャルダンデュロワ	古岡勇（川崎）	実4.6	🌟◎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（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/04 船橋2R 3着/10頭+0.4秒 03/30 船橋2R 2着/11頭+0.4秒 03/09 船橋3R 4着/10頭+0.6秒 02/09 船橋1R 3着/12頭+0.4秒 01/19 船橋1R 6着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 35.7% (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 1 スノーウィースカイ実9.0倍期待値 +45% 100円
馬連 1-11 実41.5倍期待値 +557% 300円
3連複 1-4-11 実54.1倍期待値 +469% 200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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