船橋7R AI予想 - Stride AI

船橋 7R 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。

7R 船橋競馬場ダート1200m　発走 17:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウカンムリ	和田譲（大井）	実10.4	△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／前走2着／中6日以内の連戦）
前5走 05/26 浦和6R 2着/12頭 05/04 船橋6R 6着/12頭+1.9秒 03/30 船橋7R 7着/12頭+0.4秒 03/09 船橋7R 2着/9頭+0.1秒 02/28 浦和8R 8着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
2	フィードウィン	加藤雄（川崎）	実48.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 05/15 川崎12R 3着/14頭+1.2秒 04/06 川崎6R 9着/12頭+2.2秒 02/02 川崎6R 6着/13頭+0.9秒 01/21 船橋6R 6着/12頭+1.2秒 01/04 川崎8R 5着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
3	グッドインディード推奨	山本大（船橋）	実15.4	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+60%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 05/04 船橋6R 11着/12頭+3.8秒 12/12 船橋8R 10着/12頭+1.4秒 11/19 川崎9R 10着/11頭+1.9秒 11/04 船橋5R 11着/12頭+2.3秒 10/01 船橋8R 3着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	ミラクルミッキー	笹川翼（大井）	実3.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／騎手は近50戦で勝率36%）
前5走 05/04 船橋5R 3着/12頭+0.8秒 03/30 船橋6R 7着/11頭+1.3秒 03/09 船橋6R 5着/11頭+0.4秒 02/09 船橋5R 11着/12頭+1.8秒 01/19 船橋9R 12着/12頭+1.9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 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
5	イイクニアシェル	佐野遥（川崎）	実20.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/11 川崎12R 5着/12頭+1.2秒 04/10 川崎10R 5着/12頭+0.8秒 03/04 川崎5R 3着/11頭+0.3秒 02/05 川崎5R 2着/12頭+0.7秒 01/01 川崎5R 4着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (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。
6	ザビッグマン	澤田龍（船橋）	実6.6	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/04 船橋5R 4着/12頭+0.9秒 03/30 船橋6R 3着/11頭+0.2秒 03/12 船橋5R 1着/12頭勝利 02/12 船橋7R 1着/12頭勝利 01/21 船橋4R 6着/12頭+1.5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 29走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 21% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
7	アルムマッツ	沖響主（船橋）	実7.6	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/06 船橋7R 7着/12頭+1.2秒 03/09 船橋6R 4着/11頭+0.4秒 02/09 船橋5R 3着/12頭+0.6秒 01/19 船橋8R 6着/12頭+0.8秒 12/12 船橋7R 8着/11頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
8	コパノハワード	小杉亮（船橋）	実22.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/04 船橋6R 10着/12頭+3.6秒 03/30 船橋10R 3着/14頭+0.0秒 03/09 船橋9R 2着/14頭+0.0秒 02/10 船橋8R 2着/12頭+0.1秒 01/19 船橋7R 5着/13頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
9	キャッスルエール	仲野光（船橋）	実25.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／中6日以内の連戦）
前5走 05/25 浦和8R 3着/12頭 05/04 船橋5R 8着/12頭+2.2秒 03/30 船橋6R 11着/11頭+3.1秒 03/09 船橋6R 6着/11頭+0.8秒 02/25 浦和6R 8着/11頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (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。
10	アドバンテスロード	菅原吏（船橋）	実92.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 02/09 船橋7R 12着/12頭+2.8秒 01/19 船橋8R 10着/12頭+2.3秒 12/11 船橋6R 11着/12頭+5.1秒 11/03 船橋7R 7着/12頭+2.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
11	バーンストレート	山中悠（船橋）	実28.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/06 船橋4R 4着/12頭+0.4秒 04/01 船橋5R 10着/12頭+2.4秒 03/12 船橋5R 4着/12頭+1.0秒 02/13 船橋5R 6着/12頭+1.4秒 01/21 船橋6R 8着/12頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
12	ミヤビモルタル	矢野貴（大井）	実2.8	◎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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/06 船橋4R 2着/12頭+0.1秒 04/01 船橋9R 2着/8頭+0.2秒 01/19 船橋5R 7着/12頭+1.3秒 12/08 船橋12R 10着/14頭+4.3秒 11/04 船橋10R 3着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 24% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.9% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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 3 グッドインディード実15.4倍期待値 +60% 100円
3連複 3-4-12 実67.9倍期待値 +271% 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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