船橋5R AI予想 - Stride AI

船橋 5R 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。

5R 船橋競馬場ダート1200m　発走 16:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キングスケヨー	古岡勇（川崎）	実58.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／115日ぶりの実戦）
前5走 02/06 川崎5R 5着/12頭+1.3秒 01/03 川崎3R 1着/10頭勝利 12/19 川崎2R 2着/9頭+0.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 115日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.2% (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。
2	キャッスルプライド	仲野光（船橋）	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 05/25 浦和2R 5着/10頭 05/04 船橋1R 5着/11頭+1.5秒 04/22 浦和8R 9着/12頭+2.2秒 03/30 船橋4R 4着/9頭+1.8秒 03/09 船橋5R 4着/10頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
3	キチョウ	野畑凌（川崎）	実16.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 05/13 川崎3R 3着/14頭+0.7秒 04/06 川崎3R 10着/10頭+2.0秒 03/31 船橋2R 2着/12頭+0.4秒 03/03 川崎5R 4着/9頭+3.5秒 11/17 川崎5R 9着/11頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
4	テカポ	椿聡太（船橋）	実19.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 05/05 船橋4R 3着/12頭+0.3秒 03/30 船橋4R 7着/9頭+2.2秒 11/04 船橋8R 5着/12頭+1.3秒 09/30 船橋1R 1着/10頭勝利 08/31 船橋4R 3着/7頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3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 2.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
5	フラワーフローラ	町田直（川崎）	実26.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走3着／174日ぶりの実戦）
前5走 12/09 船橋7R 3着/13頭+1.0秒 11/06 船橋3R 1着/6頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 174日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
6	エピジェネティクス	本田重（船橋）	実17.4	△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 05/07 船橋4R 1着/12頭勝利 01/19 船橋2R 7着/12頭+1.8秒 12/10 船橋2R 2着/9頭+0.3秒 11/07 船橋3R 3着/8頭+1.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 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% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (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	マッドスピード	笠野雄（船橋）	実87.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／中6日以内の連戦）
前5走 05/25 浦和2R 3着/10頭 05/04 船橋1R 6着/11頭+1.7秒 02/11 船橋9R 11着/11頭+3.0秒 01/20 船橋7R 8着/10頭+2.7秒 12/10 船橋6R 8着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
8	ライトカーテン	本橋孝（船橋）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/04 船橋1R 11着/11頭+3.8秒 01/20 船橋7R 5着/10頭+1.2秒 12/11 船橋10R 6着/14頭+3.3秒 11/17 川崎5R 2着/11頭+0.7秒 10/02 船橋2R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
9	アースブルー	岡村健（船橋）	実3.4	◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/07 船橋2R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.3% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
10	ゴールドトピアリー	山口達（船橋）	実69.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/01 船橋2R 1着/12頭勝利 01/20 船橋2R 5着/9頭+1.1秒 12/08 船橋1R 6着/12頭+2.2秒 11/04 船橋1R 3着/8頭+1.0秒 10/02 船橋3R 3着/6頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (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。
11	ドンクベットコール	佐野遥（川崎）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/13 川崎2R 4着/12頭+0.8秒 04/06 川崎4R 7着/12頭+0.9秒 03/05 川崎3R 4着/12頭+1.2秒 11/17 川崎1R 1着/7頭勝利 10/14 川崎2R 8着/9頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 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) ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.6% (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。
12	キャッスルロイド	小杉亮（船橋）	実16.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 03/09 船橋5R 2着/10頭+0.4秒 02/09 船橋2R 6着/11頭+1.7秒 01/22 船橋1R 1着/12頭勝利 12/08 船橋3R 6着/9頭+3.1秒 11/07 船橋2R 5着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。

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

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馬連 9-11 実25.0倍期待値 +276% 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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