船橋 4R 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。

4R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リーヴルワンダー逃げ	山中悠（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7R 9着/12頭 05/07 船橋6R 3着/12頭+0.7秒 04/03 船橋5R 11着/12頭+2.3秒 03/13 船橋2R 4着/11頭+1.4秒 02/12 船橋7R 6着/12頭+2.4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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ○ 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 11.6% ※ 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	マサノプレジオーソ逃げ	岡村健（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6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走で勝率33%と好調）
前5走 06/24 浦和4R 8着/8頭 06/04 船橋7R 8着/12頭 05/15 川崎6R 1着/12頭勝利 05/06 船橋2R 6着/12頭+0.8秒 11/04 船橋4R 6着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 6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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% ※ 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。
3	スターアイズ自在	所　蛍（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8.7着と低調）
前5走 06/23 浦和5R 10着/10頭+1.0秒 06/04 船橋6R 7着/11頭+0.0秒 05/08 船橋7R 9着/12頭+1.6秒 03/31 船橋5R 5着/10頭+2.1秒 03/10 船橋6R 10着/11頭+2.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 7.7% ※ 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。
4	サザンブレーブ自在	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8.0着と低調）
前5走 06/18 川崎7R 8着/10頭+1.0秒 02/12 船橋7R 9着/12頭+3.2秒 01/22 船橋6R 7着/13頭+1.6秒 12/23 浦和3R 2着/10頭+0.5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) ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% ※ 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	フィオーレ差し	笠野雄（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6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7R 6着/12頭 05/07 船橋6R 4着/12頭+1.0秒 04/20 浦和9R 3着/13頭+0.4秒 04/03 船橋4R 4着/12頭+2.8秒 03/13 船橋3R 11着/12頭+2.5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 4.3着 × 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 △ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.0% ※ 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。
6	デルマカタスカシ逃げ	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20走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 06/04 船橋7R 5着/12頭+0.0秒 05/27 浦和4R 3着/10頭 05/07 船橋6R 2着/12頭+0.4秒 04/03 船橋4R 2着/12頭+2.0秒 03/12 船橋2R 1着/9頭勝利
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 3.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% ※ 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。
7	キングブルズアイズ逃げ	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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 船橋7R 4着/12頭 02/12 船橋4R 3着/12頭+0.7秒 10/31 浦和10R 1着/12頭勝利 05/30 浦和12R 2着/12頭+0.2秒 04/25 浦和8R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3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 16% ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.4% ※ 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。

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

フィオーレ

騎手笠野雄（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

▲7キングブルズアイズ

—

EV —

▲2マサノプレジオーソ

—

EV —

▲4サザンブレーブ

—

EV —

▲1リーヴルワンダー

—

EV —

出走馬AI評価順・全7頭

×5

フィオーレ

笠野雄（船橋）

—

›

▲7

キングブルズアイズ

野畑凌（川崎）

—

›

▲2

マサノプレジオーソ

岡村健（船橋）

—

›

▲4

サザンブレーブ

仲野光（船橋）

—

›

▲1

リーヴルワンダー

山中悠（船橋）

—

›

△6

デルマカタスカシ

小杉亮（船橋）

—

›

△3

スターアイズ

所　蛍（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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