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1600m　発走 19:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マインドブロン	町田直（川崎）	実58.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/12 川崎10R 5着/14頭+1.8秒 03/03 川崎10R 8着/12頭+1.8秒 02/03 川崎11R 5着/14頭+0.6秒 08/21 川崎8R 3着/7頭+0.3秒 08/04 川崎12R 8着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ ローテーション 23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 0.9% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
2	キングオブカズ	小杉亮（船橋）	実14.8	△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2着）
前5走 05/04 船橋11R 2着/12頭+1.2秒 04/22 浦和7R 2着/12頭+0.2秒 04/08 川崎12R 5着/14頭+1.5秒 03/30 船橋11R 9着/12頭+1.5秒 03/11 船橋12R 9着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
3	ダートレイジング	古岡勇（川崎）	実42.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/12 川崎10R 9着/14頭+2.3秒 04/21 浦和12R 8着/12頭+2.5秒 04/07 川崎10R 7着/12頭+1.9秒 03/20 浦和12R 7着/12頭+1.5秒 03/02 川崎10R 4着/10頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 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 1.2% (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。
4	セブンワンバイオ	本田重（船橋）	実21.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 05/27 浦和10R 10着/12頭 07/05 船橋11R 4着/14頭+0.3秒 06/23 浦和11R 6着/11頭+2.0秒 05/28 浦和8R 3着/11頭+0.5秒 05/09 船橋5R 4着/6頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
5	サンマルーン	笠野雄（船橋）	実13.8	▲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／同距離帯は7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11R 3着/12頭+1.8秒 01/19 船橋11R 3着/13頭+0.7秒 12/09 船橋10R 3着/14頭+0.3秒 11/28 浦和10R 7着/10頭+0.5秒 11/07 船橋10R 2着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
6	ナリノヴァニーユ	西啓太（大井）	実26.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/07 船橋11R 10着/14頭+1.9秒 12/11 船橋9R 11着/14頭+3.9秒 11/06 船橋10R 7着/13頭+1.0秒 10/17 川崎10R 5着/14頭+2.5秒 10/03 船橋12R 7着/13頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ▽ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
7	タイセイバンクール	和田譲（大井）	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／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/07 船橋11R 2着/14頭+0.2秒 03/30 船橋11R 4着/12頭+0.5秒 03/13 船橋9R 1着/11頭勝利 02/13 船橋9R 2着/11頭+0.3秒 01/19 船橋9R 1着/12頭勝利
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 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (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。
8	プレストエマ	山中悠（船橋）	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（当競馬場10走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／115日ぶりの実戦）
前5走 02/09 船橋11R 5着/14頭+0.7秒 01/23 船橋12R 14着/14頭+3.9秒 12/09 船橋12R 1着/14頭勝利 11/06 船橋12R 3着/14頭+0.7秒 10/02 船橋12R 12着/13頭+4.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 40% (得意) △ ローテーション 115日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 37.9% (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。
9	バーリフレイバー	川島正（船橋）	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 02/13 船橋9R 1着/11頭勝利 01/21 船橋7R 1着/14頭勝利 06/06 船橋10R 2着/11頭+0.5秒 05/09 船橋12R 2着/10頭+0.4秒 03/31 船橋10R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (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。
10	プレヴナンス	本橋孝（船橋）	実36.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/07 船橋11R 12着/14頭+3.4秒 04/01 船橋12R 4着/13頭+1.5秒 03/11 船橋12R 4着/12頭+0.9秒 02/12 船橋12R 6着/14頭+1.9秒 01/19 船橋11R 8着/13頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 12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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
11	カナールショウヘイ	野畑凌（川崎）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は8走で勝ち無し／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/12 川崎10R 8着/14頭+2.2秒 12/17 川崎10R 2着/9頭+0.3秒 12/09 船橋10R 4着/14頭+0.4秒 11/18 川崎9R 2着/14頭+0.5秒 10/15 川崎10R 5着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.7% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。

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

3連複 8-9-11 実59.5倍期待値 +938% 400円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 サンマルーン実13.8倍期待値 +152% 推奨 7.1〜27.2倍 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。
2モデルの説明はこちら

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