船橋10R AI予想

船橋 10R 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。

10R 船橋競馬場ダート1500m　発走 19:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイゴホマレリュウ	藤江渉（川崎）	実7.5	△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5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／中6日以内の連戦）
前5走 05/26 浦和6R 9着/12頭 05/13 川崎6R 1着/14頭勝利 04/06 川崎12R 7着/13頭+1.3秒 03/16 浦和6R 1着/11頭勝利 03/12 船橋12R 4着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 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 40% (得意) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ゼンダントモニ	秋元耕（浦和）	実4.0	🌟◎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（同距離帯12走で勝率33%／同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 05/11 川崎9R 1着/10頭勝利 04/07 川崎5R 1着/12頭勝利 03/04 川崎3R 1着/12頭勝利 02/05 川崎6R 9着/12頭+1.5秒 01/02 川崎3R 3着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 43.6% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
3	ヤマニンパルフェ	加藤雄（川崎）	実9.3	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/15 川崎8R 11着/12頭+1.3秒 12/18 川崎4R 6着/12頭+2.1秒 11/18 川崎12R 12着/13頭+2.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
4	ハクサントップ	町田直（川崎）	実38.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/06 船橋9R 9着/12頭+1.8秒 04/02 船橋10R 10着/14頭+4.5秒 03/11 船橋9R 7着/11頭+3.0秒 02/25 浦和5R 4着/12頭+1.9秒 02/10 船橋9R 12着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ディセントラライズ	木間龍（船橋）	実27.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/25 浦和8R 9着/12頭 04/21 浦和4R 7着/10頭+2.2秒 03/19 浦和6R 8着/12頭+1.6秒 02/23 浦和7R 8着/13頭+2.0秒 01/07 浦和6R 10着/11頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 8.0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 24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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
6	ミズイロアウダクス	濱田達（船橋）	実42.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 05/07 船橋12R 13着/13頭+4.2秒 04/02 船橋10R 13着/14頭+6.8秒 03/11 船橋9R 11着/11頭+5.0秒 02/27 浦和12R 11着/12頭+7.8秒 02/11 船橋6R 13着/13頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
7	オルペウス	高橋利（船橋）	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率38%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/06 船橋7R 8着/12頭+1.2秒 04/03 船橋12R 9着/13頭+2.6秒 03/12 船橋8R 1着/10頭勝利 02/13 船橋9R 5着/12頭+0.9秒 01/22 船橋7R 5着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
8	マルターズヴェロス	岡村健（船橋）	実4.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/13 川崎6R 4着/14頭+0.5秒 05/04 船橋9R 3着/12頭+0.8秒 03/30 船橋10R 4着/14頭+0.6秒 03/12 船橋12R 9着/12頭+1.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	エクメディノキセキ	本橋孝（船橋）	実5.7	▲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30走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/04 船橋6R 3着/12頭+1.1秒 04/23 浦和4R 3着/11頭+0.3秒 04/03 船橋12R 3着/13頭+2.3秒 03/12 船橋12R 6着/12頭+0.8秒 02/25 浦和8R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	チンプンカンプン	山本大（船橋）	実42.5	▽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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/04 船橋5R 10着/12頭+2.6秒 03/30 船橋6R 6着/11頭+1.3秒 03/10 船橋12R 9着/11頭+2.3秒 02/25 浦和5R 10着/12頭+3.5秒 02/09 船橋5R 9着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	レーヌバンケット	見越彬（浦和）	実40.5	△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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／中6日以内の連戦）
前5走 05/25 浦和8R 12着/12頭 03/17 浦和12R 11着/12頭+3.4秒 02/05 川崎12R 7着/12頭+0.7秒 12/11 船橋7R 10着/14頭+3.3秒 11/17 川崎12R 4着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
12	シトロンヴェール	達城龍（大井）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯12走で勝率33%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/14 川崎9R 7着/13頭+0.5秒 04/09 川崎9R 12着/14頭+2.2秒 03/05 川崎8R 8着/10頭+3.4秒 02/05 川崎12R 11着/12頭+1.3秒 01/04 川崎9R 2着/13頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。

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 2-7 実12.8倍期待値 +119% 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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