船橋8R AI予想 - Stride AI

船橋 8R 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。

8R 船橋競馬場ダート1500m　発走 18:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビップアリエル	七夕裕（浦和）	実17.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 05/29 浦和7R 5着/10頭 04/24 浦和2R 5着/12頭+1.2秒 03/19 浦和4R 7着/11頭+1.9秒 02/28 浦和7R 12着/13頭+4.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
2	サンマルディライト	岡村健（船橋）	実8.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/07 船橋3R 5着/12頭+2.1秒 04/02 船橋3R 7着/12頭+2.5秒 07/19 船橋10R 8着/11頭+1.5秒 06/25 船橋11R 7着/8頭+1.6秒 05/31 船橋10R 4着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.7% (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。
3	サージ推奨	中山遥（浦和）	実6.5	🌟◎詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+79%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／同距離帯で勝率25%と得意／前走3着で力を示す）
前5走 05/28 浦和4R 3着/8頭+0.0秒 02/06 川崎9R 13着/13頭+6.0秒 01/08 浦和6R 12着/12頭+4.8秒 12/22 浦和1R 2着/12頭+0.9秒 11/28 浦和2R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 27.6% (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。
4	ルナティックアイ	高橋哲（浦和）	実91.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/29 浦和8R 9着/12頭+1.0秒 05/07 船橋3R 9着/12頭+3.1秒 04/24 浦和12R 7着/12頭+1.4秒 03/19 浦和4R 6着/11頭+1.9秒 02/23 浦和3R 5着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	ロベルタインパクト	西啓太（大井）	実40.3	△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 05/29 浦和8R 11着/12頭+4.0秒 02/25 浦和12R 4着/12頭+0.6秒 01/06 浦和12R 4着/12頭+1.4秒 12/24 浦和2R 5着/11頭+2.5秒 11/28 浦和2R 4着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 3.3% (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。
6	タイセイルシエル	矢野貴（大井）	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 05/14 川崎3R 8着/14頭+1.3秒 04/06 川崎7R 5着/14頭+0.6秒 03/30 船橋12R 2着/12頭+0.3秒 03/05 川崎5R 7着/10頭+2.2秒 02/03 川崎2R 3着/13頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 22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 4.9% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
7	ビジューメファ	福原杏（浦和）	実12.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 05/07 船橋3R 6着/12頭+2.4秒 04/02 船橋3R 3着/12頭+1.7秒 03/13 船橋3R 4着/12頭+0.8秒 02/23 浦和8R 9着/13頭+2.0秒 02/13 船橋3R 7着/14頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
8	バーニングウインド	和田譲（大井）	実2.4	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/04 船橋12R 1着/11頭勝利 04/03 船橋3R 3着/12頭+0.7秒 03/13 船橋3R 6着/12頭+1.0秒 12/12 船橋3R 2着/12頭+0.1秒 11/20 川崎8R 3着/12頭+0.9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 24走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	レイワエポック	本橋孝（船橋）	実12.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/07 船橋3R 7着/12頭+2.5秒 04/24 浦和6R 7着/11頭+1.7秒 04/03 船橋3R 2着/12頭+0.4秒 03/13 船橋3R 9着/12頭+1.9秒 02/13 船橋3R 5着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
10	ノメンターノ	小杉亮（船橋）	実95.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/07 船橋3R 10着/12頭+3.2秒 04/02 船橋3R 11着/12頭+4.2秒 03/13 船橋5R 10着/11頭+3.3秒 01/23 船橋7R 10着/13頭+3.1秒 01/08 浦和6R 6着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 10.3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 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
11	ターミネーター	實川純（船橋）	実30.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 05/08 船橋5R 3着/12頭+1.1秒 04/20 浦和9R 6着/13頭+1.1秒 04/03 船橋3R 9着/12頭+2.0秒 03/12 船橋4R 5着/9頭+1.2秒 02/10 船橋6R 2着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
12	エリセイラ	野畑凌（川崎）	実6.2	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/07 船橋3R 3着/12頭+1.6秒 04/02 船橋3R 6着/12頭+2.4秒 03/09 船橋12R 3着/10頭+0.6秒 02/13 船橋3R 6着/14頭+2.1秒 01/23 船橋3R 5着/13頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.8% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。

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 3 サージ実6.5倍期待値 +79% 推奨 5.0〜9.0倍 300円
馬連 2-3 実38.9倍期待値 +275% 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 1 ビップアリエル実17.9倍期待値 +211% 推奨 7.5〜30.0倍 300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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