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1600m　発走 17:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サイモンゴージャス	齋藤新（JRA）	実6.7	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 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 7.8% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
2	ナリスナ	本田重（船橋）	実5.8	△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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/05 船橋3R 1着/12頭勝利 11/28 浦和7R 3着/10頭+0.3秒 10/03 船橋3R 1着/7頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 7.7% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
3	シラカワゴウ	原田和（JRA）	実50.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
4	サダムモンブラン	篠谷葵（船橋）	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%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 02/09 船橋3R 1着/12頭勝利 01/19 船橋3R 5着/13頭+0.5秒 12/09 船橋1R 1着/10頭勝利 11/06 船橋3R 4着/6頭+2.9秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 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 114日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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	ジョイグリーン	岡村健（船橋）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	モルゲンレーテ	小杉亮（船橋）	実85.8	▽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）
前5走 05/26 浦和1R 8着/9頭 05/05 船橋4R 4着/12頭+0.4秒 03/31 船橋2R 5着/12頭+1.1秒 03/10 船橋2R 2着/8頭+0.2秒 02/11 船橋2R 6着/10頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	ジャスパーレオン	笹川翼（大井）	実4.2	🌟◎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（騎手は近50戦で勝率40%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 騎手近50戦勝率 40% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 36.0% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
8	レジェンドマスター	澤田龍（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4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/07 船橋7R 4着/10頭+0.8秒 03/11 船橋6R 4着/10頭+0.4秒 02/12 船橋6R 2着/11頭+0.3秒 01/20 船橋2R 1着/9頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (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。
9	ベンガルボダイジュ	上里直（JRA）	実23.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／97日ぶりの実戦）
前5走 02/26 浦和9R 3着/12頭+1.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
10	ノブレスラブリエ	矢野貴（大井）	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.9% (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。

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 2-10 実10.1倍期待値 +59% 100円 ❌不的中2番(1着)-10番(-)
3連複 1-2-10 実33.0倍期待値 +285% 200円 ❌不的中1番(-)-2番(1着)-10番(-)

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 ベンガルボダイジュ実23.8倍期待値 +106% 100円 ❌不的中

※ 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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