船橋12R AI予想

船橋 12R 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。

12R 船橋競馬場ダート1600m　発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ツガノムサシ	及川烈（浦和）	実233.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（中6日以内の連戦）
前5走 05/25 浦和7R 9着/11頭+0.0秒 04/22 浦和12R 11着/12頭+3.2秒 03/19 浦和7R 3着/12頭+0.5秒 02/25 浦和8R 11着/12頭+4.1秒 02/02 川崎8R 11着/14頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +240% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
2	ジーティーラピッド	笹川翼（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（同馬場状態で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/14 川崎3R 1着/14頭勝利 04/08 川崎5R 5着/12頭+1.7秒 03/05 川崎1R 1着/10頭勝利 12/09 名古屋7R 1着/12頭勝利 11/13 名古屋9R 9着/10頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ◎ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.5% (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。
3	ガルニエ	古岡勇（川崎）	実8.5	▲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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/13 川崎5R 3着/11頭+0.5秒 04/06 川崎12R 3着/13頭+0.2秒 03/04 川崎12R 3着/14頭+0.9秒 02/05 川崎10R 3着/14頭+1.4秒 01/19 船橋12R 12着/14頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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	マロンスイーツ	椿聡太（船橋）	実337.9	▽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13.0着と低調）
前5走 05/04 船橋9R 11着/12頭+3.7秒 01/20 船橋9R 14着/14頭+3.9秒 12/09 船橋12R 14着/14頭+7.6秒 11/06 船橋12R 13着/14頭+4.2秒 10/15 川崎8R 11着/12頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ▽ 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) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	フライングロッド	野畑凌（川崎）	実18.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/13 川崎5R 4着/11頭+1.0秒 04/06 川崎12R 8着/13頭+1.5秒 03/02 川崎8R 3着/9頭+0.4秒 02/02 川崎8R 3着/14頭+0.9秒 10/15 川崎7R 10着/14頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
6	ゴールドブリーダー	篠谷葵（船橋）	実3.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/04 船橋3R 1着/12頭勝利 03/31 船橋8R 7着/12頭+1.1秒 03/11 船橋3R 4着/11頭+0.9秒 02/12 船橋3R 1着/12頭勝利 01/23 船橋7R 4着/13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 5走で勝率 40% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (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。
7	ハクシンダンス	中島良（浦和）	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／中6日以内の連戦）
前5走 05/25 浦和7R 4着/11頭 04/22 浦和4R 1着/11頭勝利 03/19 浦和5R 2着/12頭+1.0秒 02/28 浦和7R 2着/13頭+0.0秒 01/06 浦和5R 3着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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	ヴァッツマン	佐野遥（川崎）	実94.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/13 川崎6R 13着/14頭+1.9秒 04/06 川崎6R 8着/12頭+2.2秒 03/02 川崎4R 6着/10頭+1.6秒 01/02 川崎8R 8着/13頭+1.6秒 12/17 川崎6R 3着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -17% (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。
9	マロガレ	濱田達（船橋）	実272.8	▽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3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/13 川崎5R 10着/11頭+2.5秒 05/04 船橋3R 7着/12頭+1.3秒 03/31 船橋8R 8着/12頭+1.3秒 03/12 船橋5R 6着/12頭+1.1秒 02/23 浦和5R 11着/13頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 8.3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 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	アドラマリク	澤田龍（船橋）	実6.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/08 船橋6R 1着/11頭勝利 04/02 船橋3R 1着/12頭勝利 03/13 船橋5R 8着/11頭+3.0秒 02/11 船橋7R 11着/12頭+4.4秒 01/23 船橋8R 8着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	エントジアスタ	高橋利（船橋）	実15.4	▲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 05/04 船橋3R 3着/12頭+0.7秒 12/20 船橋9R 8着/8頭+1.7秒 08/30 船橋9R 5着/12頭+2.9秒 07/21 船橋11R 4着/9頭+2.7秒 06/28 船橋8R 5着/7頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 9.6% (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。
12	アルファマドンナ	本橋孝（船橋）	実18.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 05/04 船橋3R 9着/12頭+1.7秒 03/31 船橋8R 2着/12頭+0.1秒 03/11 船橋3R 6着/11頭+1.6秒 02/10 船橋8R 3着/12頭+0.2秒 01/19 船橋6R 8着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
13	サンディビーチ	池谷匠（川崎）	実28.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/11 川崎8R 7着/10頭+1.0秒 12/18 川崎4R 8着/12頭+2.3秒 11/18 川崎12R 10着/13頭+2.5秒 10/15 川崎12R 12着/14頭+1.0秒 09/09 川崎12R 13着/14頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
14	ブレイブルイーズ	室陽一（浦和）	実248.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 04/23 浦和8R 9着/11頭+2.4秒 03/17 浦和8R 4着/12頭+0.6秒 02/28 浦和9R 5着/12頭+1.1秒 01/07 浦和8R 11着/11頭+8.0秒 12/22 浦和6R 12着/12頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。

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

馬連 6-10 実10.7倍期待値 +74% 100円

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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。
2モデルの説明はこちら

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