船橋6R AI予想 - Stride AI

船橋 6R 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。

6R 船橋競馬場ダート1500m　発走 17:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マダヤルカイ	山中悠（船橋）	実143.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/05 船橋3R 4着/12頭+0.7秒 04/24 浦和8R 4着/7頭+2.3秒 04/01 船橋3R 4着/10頭+1.3秒 03/10 船橋3R 1着/11頭勝利 02/12 船橋2R 7着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) +245% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.4% (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。
2	ウォールローゼ	沖響主（船橋）	実77.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/25 浦和5R 11着/12頭 05/05 船橋3R 12着/12頭+3.6秒 01/20 船橋6R 8着/9頭+4.5秒 12/26 大井9R 10着/10頭+4.8秒 12/11 船橋10R 11着/14頭+4.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +368% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
3	マサッキー	臼井健（船橋）	実143.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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5走 05/05 船橋4R 9着/12頭+1.8秒 04/01 船橋1R 1着/12頭勝利 03/13 船橋1R 2着/8頭+1.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ○ 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) ○ 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) +281% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.7% (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。
4	マサノカトレア	野畑凌（川崎）	実13.2	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/05 船橋3R 5着/12頭+0.8秒 03/30 船橋3R 6着/11頭+1.3秒 03/09 船橋4R 2着/9頭+0.8秒 02/11 船橋1R 1着/12頭勝利 01/23 船橋4R 2着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
5	サウンドコネクト	本田重（船橋）	実1.1	×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（同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/06 船橋3R 1着/9頭勝利 03/12 名古屋9R 8着/10頭+2.1秒 02/26 名古屋10R 5着/8頭+1.1秒 02/11 名古屋8R 4着/11頭+1.5秒 01/29 名古屋10R 6着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26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 30.1% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
6	リプサリス	小杉亮（船橋）	実100.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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）
前5走 05/05 船橋3R 9着/12頭+1.9秒 04/01 船橋3R 3着/10頭+1.1秒 03/10 船橋3R 3着/11頭+0.4秒 02/11 船橋2R 3着/10頭+0.2秒 01/21 船橋1R 3着/10頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 5.0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 4% (やや苦戦) ○ 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) +274% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
7	ダイセンシリウス	本橋孝（船橋）	実53.0	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8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 05/07 船橋7R 7着/10頭+1.1秒 04/20 浦和3R 2着/12頭+0.2秒 03/30 船橋1R 4着/12頭+0.2秒 03/09 船橋2R 2着/8頭+0.0秒 02/11 船橋2R 2着/10頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +323% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
8	グリオット推奨	矢野貴（大井）	実8.1	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+80%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／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/04 船橋10R 5着/9頭+1.5秒 03/30 船橋4R 5着/9頭+1.8秒 01/19 船橋4R 2着/12頭+0.0秒 11/07 船橋4R 1着/8頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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	トリケトラ	町田直（川崎）	実7.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/05 船橋3R 8着/12頭+1.7秒 04/20 浦和3R 8着/12頭+1.8秒 03/20 浦和4R 3着/10頭+0.8秒 03/10 船橋2R 1着/8頭勝利 02/12 船橋2R 4着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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

このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 8 グリオット実8.1倍期待値 +80% 200円
3連複 5-8-9 実30.1倍期待値 +444% 300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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