船橋 1R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

1R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キングハービン追込	岡村裕（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/24 浦和3R 7着/10頭 05/29 浦和3R 3着/9頭 05/12 川崎8R 10着/12頭+2.6秒 04/23 浦和1R 5着/9頭+4.2秒 03/20 浦和3R 4着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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。
2	ボンシャンス先行	笠野雄（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/04 船橋2R 5着/12頭 02/12 船橋2R 5着/12頭+1.3秒 01/23 船橋4R 3着/11頭+0.9秒 10/01 船橋1R 4着/11頭+1.8秒 08/30 船橋2R 6着/6頭+4.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% ※ 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。
3	ナンヨーラーク	小杉亮（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
4	フローライト	本田重（船橋）	推定—	×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22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.6% ※ 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。
5	ジーティーバレンチ	山中悠（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 06/05 船橋1R 2着/11頭+2.0秒 05/08 船橋1R 4着/7頭+1.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% ※ 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	グリーンアンシェル自在	菅原吏（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場8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10.3着と低調）
前5走 06/18 川崎1R 9着/12頭 06/04 船橋2R 10着/12頭+1.0秒 05/07 船橋2R 12着/12頭+4.2秒 01/20 船橋2R 8着/9頭+2.0秒 12/09 船橋7R 7着/13頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 8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 5% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% ※ 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。
7	シシリアンマインド先行	中山遥（浦和）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/02 船橋1R 8着/10頭 05/07 船橋2R 5着/12頭+3.0秒 01/21 船橋1R 5着/10頭+1.4秒 12/11 船橋1R 2着/11頭+0.2秒 11/07 船橋3R 7着/8頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 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) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
8	ピタカゲ差し	本橋孝（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/04 船橋2R 8着/12頭+0.0秒 05/07 船橋2R 7着/12頭+3.2秒 02/11 船橋2R 10着/10頭+3.0秒 01/22 船橋3R 13着/13頭+3.4秒 08/28 船橋2R 2着/8頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3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 4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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% ※ 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	ルミナスストーン自在	山本大（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5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 06/18 川崎1R 8着/12頭 06/03 船橋2R 6着/7頭 05/08 船橋2R 2着/9頭+0.6秒 04/03 船橋2R 6着/11頭+2.0秒 03/13 船橋1R 3着/8頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 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) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% ※ 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。
10	ステレオカリー自在	木間龍（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/04 船橋1R 2着/11頭+0.0秒 05/08 船橋2R 4着/9頭+0.9秒 01/23 船橋2R 4着/7頭+1.5秒 12/12 船橋1R 6着/7頭+4.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% ※ 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。
11	ハッピーデイジー先行	濱田達（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/04 船橋2R 9着/12頭 05/07 船橋1R 4着/12頭+2.0秒 04/03 船橋1R 2着/9頭+0.6秒 03/13 船橋1R 6着/8頭+2.4秒 10/02 船橋2R 6着/8頭+3.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。

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／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

🎯 AIの本命

AI評価1位

フローライト

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲5ジーティーバレンチ

—

EV —

▲8ピタカゲ

—

EV —

▲3ナンヨーラーク

—

EV —

▲7シシリアンマインド

—

EV —

出走馬AI評価順・全11頭

×4

フローライト

本田重（船橋）

—

›

▲5

ジーティーバレンチ

山中悠（船橋）

—

›

▲8

ピタカゲ

本橋孝（船橋）

—

›

▲3

ナンヨーラーク

小杉亮（船橋）

—

›

▲7

シシリアンマインド

中山遥（浦和）

—

›

△2

ボンシャンス

笠野雄（船橋）

—

›

△10

ステレオカリー

木間龍（船橋）

—

›

△1

キングハービン

岡村裕（川崎）

—

›

×11

ハッピーデイジー

濱田達（船橋）

—

›

×9

ルミナスストーン

山本大（船橋）

—

›

×6

グリーンアンシェル

菅原吏（船橋）

—

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

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