船橋 2R 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。

2R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クシナダヒメ	野澤憲（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/05 船橋2R 4着/6頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% ※ 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	サンダーミキチャン	仲野光（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/23 浦和3R 5着/7頭 06/02 船橋4R 7着/12頭 05/08 船橋3R 5着/6頭+3.7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 5.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% ※ 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	ケイズブレイヴ	藤原幹（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/05 船橋2R 6着/6頭+3.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% ※ 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。
4	ヨルノカガヤキ	山口達（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8.0着と低調）
前5走 06/02 船橋4R 11着/12頭+2.0秒 05/08 船橋4R 5着/5頭+3.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 12.0% ※ 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	マオノスカイ	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 06/05 船橋3R 5着/6頭+3.0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 5.0着 ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% ※ 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。
6	グランデアーリ	菅原吏（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/04 船橋3R 4着/5頭+5.0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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 5% (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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% ※ 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。
7	アンナロード	澤田龍（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/05 船橋3R 6着/6頭+7.0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 ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% ※ 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。
8	シャムホロイムア	古岡勇（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/15 川崎3R 9着/12頭+2.0秒 06/02 船橋4R 8着/12頭+0.0秒 05/08 船橋3R 6着/6頭+4.3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 7.7着 (不振) ○ ローテーション 17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 9.4% ※ 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。
9	ズットオレノターン	中山遥（浦和）	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
前5走 06/05 船橋2R 5着/6頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.8% ※ 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

ズットオレノターン

騎手中山遥（浦和）

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

▲4ヨルノカガヤキ

—

EV —

▲7アンナロード

—

EV —

▲6グランデアーリ

—

EV —

▲1クシナダヒメ

—

EV —

出走馬AI評価順・全9頭

×9

ズットオレノターン

中山遥（浦和）

—

›

▲4

ヨルノカガヤキ

山口達（船橋）

—

›

▲7

アンナロード

澤田龍（船橋）

—

›

▲6

グランデアーリ

菅原吏（船橋）

—

›

▲1

クシナダヒメ

野澤憲（船橋）

—

›

△5

マオノスカイ

小杉亮（船橋）

—

›

△3

ケイズブレイヴ

藤原幹（船橋）

—

›

△8

シャムホロイムア

古岡勇（川崎）

—

›

×2

サンダーミキチャン

仲野光（船橋）

—

›

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🌙 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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