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2200m　発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラブラブパイロ	西啓太（大井）	実44.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 04/30 大井10R 8着/15頭+1.6秒 11/03 船橋9R 10着/14頭+3.1秒 10/07 大井11R 7着/12頭+1.7秒 07/01 大井11R 1着/7頭勝利 05/20 大井11R 3着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
2	ペプチドソレイユ	本田重（船橋）	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 5.5% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	ペルマナント	藤本現（大井）	実75.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯5走で勝率40%）
前5走 05/07 船橋10R 6着/11頭+1.0秒 04/02 船橋11R 5着/9頭+1.4秒 02/13 船橋11R 4着/11頭+0.5秒 01/23 船橋11R 7着/11頭+1.5秒 09/17 大井11R 10着/14頭+4.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
4	ページェント	野畑凌（川崎）	実25.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/07 船橋10R 4着/11頭+0.2秒 04/17 大井11R 6着/12頭+0.6秒 04/03 船橋7R 5着/9頭+1.5秒 03/10 船橋11R 4着/9頭+0.9秒 01/05 名古屋7R 10着/12頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	オーシンロクゼロ	和田譲（大井）	実42.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 04/30 大井10R 7着/15頭+1.4秒 04/17 大井11R 5着/12頭+0.6秒 02/17 大井11R 6着/15頭+1.3秒 01/15 大井11R 4着/11頭+1.2秒 12/25 大井11R 6着/16頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
6	ジルバーン	矢野貴（大井）	実9.3	▲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33%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 05/08 船橋12R 9着/13頭+2.0秒 04/02 船橋11R 1着/9頭勝利 03/13 船橋12R 3着/9頭+0.8秒 02/13 船橋11R 2着/11頭+0.0秒 01/20 船橋11R 7着/14頭+1.4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 20% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	ヒロシゲジャック	笠野雄（船橋）	実122.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10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 05/08 船橋11R 11着/14頭+3.0秒 04/02 船橋11R 7着/9頭+2.0秒 03/13 船橋12R 4着/9頭+1.5秒 02/13 船橋11R 8着/11頭+0.8秒 01/23 船橋12R 2着/14頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	キャッスルブレイヴ	仲野光（船橋）	実91.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/08 船橋11R 13着/14頭+4.4秒 04/23 浦和11R 10着/12頭+3.6秒 04/02 船橋12R 5着/11頭+0.9秒 03/13 大井11R 7着/10頭+2.1秒 02/13 船橋11R 9着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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	キタサンドーシン	本橋孝（船橋）	実2.6	◎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8走で勝率38%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/08 船橋11R 1着/14頭勝利 04/02 船橋11R 4着/9頭+0.7秒 03/13 船橋12R 1着/9頭勝利 09/18 大井11R 3着/8頭+0.9秒 08/31 船橋11R 2着/9頭+0.0秒
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 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.1% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
10	タイガーチャージ	吉井章（大井）	実9.7	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 04/30 大井10R 3着/15頭+0.7秒 01/13 大井11R 5着/10頭+1.2秒 12/25 大井11R 12着/16頭+6.0秒 11/12 大井12R 11着/12頭+2.6秒 10/21 大井11R 2着/9頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
11	ナショナルモール	木間龍（船橋）	実83.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率29%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/08 船橋11R 10着/14頭+2.9秒 04/02 船橋11R 9着/9頭+3.4秒 03/13 船橋12R 6着/9頭+2.1秒 02/13 船橋11R 3着/11頭+0.5秒 07/08 川崎9R 4着/6頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 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) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
12	スパルタレオニダス推奨	笹川翼（大井）	実28.8	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ28.8倍で期待値+175%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／同馬場状態で勝率40%／騎手は近50戦勝率36%と好調）
前5走 12/25 大井11R 13着/16頭+6.5秒 12/04 大井9R 1着/10頭勝利 11/14 大井11R 3着/13頭+0.7秒 10/13 川崎11R 10着/13頭+4.0秒 02/25 浦和11R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 162日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +175% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (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。
13	ゼアシュネル	御神訓（大井）	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率83%と適性高／同馬場状態で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 05/08 船橋12R 1着/13頭勝利 10/02 船橋10R 1着/11頭勝利 07/31 船橋11R 1着/7頭勝利 07/06 船橋12R 1着/11頭勝利 06/03 船橋10R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 83% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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 12 スパルタレオニダス実28.8倍期待値 +175% 推奨 13.6〜30.0倍 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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