船橋 3R 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。

3R 船橋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バーニングウインド先行	本田重（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は21走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/05 船橋8R 2着/12頭 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
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.2% ※ 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。
2	シーメジャー自在	川島正（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13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8.0着と低調）
前5走 06/04 船橋6R 10着/11頭 05/26 浦和4R 9着/11頭 05/11 川崎7R 5着/12頭+2.1秒 04/24 浦和6R 3着/11頭+0.7秒 04/09 川崎6R 12着/12頭+1.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 13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 18% ▽ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% ※ 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。
3	エリセイラ差し	野畑凌（川崎）	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7走で勝ち無し）
前5走 06/15 川崎8R 8着/11頭+2.0秒 06/05 船橋8R 5着/12頭 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
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 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
4	エットトゥカム追込	山中悠（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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 06/04 船橋5R 4着/12頭 05/08 船橋5R 2着/12頭+1.1秒 04/20 浦和9R 10着/13頭+2.0秒 04/03 船橋3R 8着/12頭+1.9秒 03/12 船橋4R 3着/9頭+0.7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 5.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
5	トニトゥルス	仲野光（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10.0着と低調／181日ぶりの実戦）
前5走 01/02 川崎8R 13着/13頭+3.6秒 07/29 船橋10R 7着/11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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け × 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 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。
6	ジェスコ逃げ	岡村健（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（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯11走で勝率27%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/05 船橋6R 1着/12頭 05/05 船橋5R 1着/13頭勝利 02/27 浦和2R 3着/12頭+0.6秒 02/10 船橋6R 3着/12頭+1.1秒 09/10 大井1R 2着/10頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.5% ※ 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。
7	ノメンターノ追込	小杉亮（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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/05 船橋8R 4着/12頭 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
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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 27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 8.5% ※ 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。
8	テリオスボス逃げ	臼井健（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19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は43走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/04 船橋5R 3着/12頭+0.0秒 05/27 浦和4R 7着/10頭+0.0秒 05/08 船橋6R 6着/11頭+0.9秒 04/02 船橋3R 2着/12頭+0.7秒 03/13 船橋5R 6着/11頭+2.1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 5.3着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% ※ 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／ 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

ジェスコ

騎手岡村健（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

▲1バーニングウインド

—

EV —

▲4エットトゥカム

—

EV —

▲5トニトゥルス

—

EV —

▲8テリオスボス

—

EV —

出走馬AI評価順・全8頭

×6

ジェスコ

岡村健（船橋）

—

›

▲1

バーニングウインド

本田重（船橋）

—

›

▲4

エットトゥカム

山中悠（船橋）

—

›

▲5

トニトゥルス

仲野光（船橋）

—

›

▲8

テリオスボス

臼井健（船橋）

—

›

△3

エリセイラ

野畑凌（川崎）

—

›

△2

シーメジャー

川島正（船橋）

—

›

△7

ノメンターノ

小杉亮（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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