船橋11R AI予想

船橋 11R 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。

11R 船橋競馬場ダート1600m　発走 20:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テディージュエリー	増田充（川崎）	実35.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/12 川崎10R 13着/14頭+3.2秒 04/10 川崎12R 5着/11頭+0.5秒 03/03 川崎10R 10着/12頭+2.3秒 02/04 川崎9R 14着/14頭+3.0秒 08/07 川崎9R 7着/7頭+4.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 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 20日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
2	ジョセフィーナ	澤田龍（船橋）	実38.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/04 船橋11R 9着/12頭+2.8秒 04/22 浦和7R 11着/12頭+1.4秒 03/30 船橋11R 6着/12頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
3	アヴェッリーノ	木間龍（船橋）	実12.9	△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6走で勝ち無し）
前5走 05/04 船橋11R 4着/12頭+2.0秒 04/22 浦和7R 4着/12頭+0.7秒 04/03 船橋6R 4着/7頭+3.1秒 03/13 船橋9R 4着/11頭+0.8秒 02/28 浦和11R 5着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	ミッドナイトホーク	篠谷葵（船橋）	実14.2	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 05/04 船橋11R 7着/12頭+2.6秒 04/03 船橋6R 5着/7頭+3.5秒 03/13 船橋9R 2着/11頭+0.1秒 02/12 船橋9R 5着/14頭+1.2秒 01/21 船橋7R 2着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	ジョイセブン	秋元耕（浦和）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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 05/07 船橋7R 1着/10頭勝利 04/13 大井7R 5着/11頭+0.7秒 03/30 船橋3R 5着/11頭+1.0秒 03/11 船橋6R 6着/10頭+0.9秒 02/13 船橋6R 8着/9頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ◎ 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) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	サドル推奨	町田直（川崎）	実5.2	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+33%の妙味（適度な間隔で状態万全）
前5走 05/14 川崎9R 4着/13頭+0.3秒 04/09 川崎9R 9着/14頭+1.6秒 03/16 浦和10R 7着/11頭+1.1秒 02/02 川崎10R 3着/14頭+1.0秒 01/01 川崎12R 4着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 25.6% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	ペプチドモガミ	本橋孝（船橋）	実4.5	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（109日ぶりの実戦）
前5走 02/12 船橋12R 9着/14頭+2.6秒 01/23 船橋12R 5着/14頭+1.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 109日休養明け × 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 10.4% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	ツインビスケッツ	山中悠（船橋）	実69.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/14 川崎12R 7着/12頭+2.1秒 05/05 船橋10R 12着/14頭+2.4秒 04/22 浦和7R 12着/12頭+1.8秒 03/30 船橋11R 10着/12頭+1.6秒 03/09 船橋11R 9着/10頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (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。
9	スティールウィル	和田譲（大井）	実2.7	◎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7走で勝率29%／同馬場状態で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/14 川崎9R 1着/13頭勝利 04/21 浦和4R 2着/10頭+0.4秒 04/09 川崎9R 3着/14頭+0.5秒 03/06 川崎10R 9着/9頭+2.4秒 02/28 浦和8R 6着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 6 サドル実5.2倍期待値 +-14% 200円 🎯的中1着1,320円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 ジョセフィーナ実38.5倍期待値 +234% 100円 ❌不的中8着

※ 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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