船橋 8R 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。

8R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒルビリーエレジー	野畑凌（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 06/04 船橋9R 8着/12頭 05/06 船橋7R 1着/12頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.0% ※ 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。
2	レインボーポラリス自在	中山遥（浦和）	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9R 9着/12頭 05/05 船橋7R 5着/12頭+1.0秒 04/02 船橋8R 3着/10頭+0.6秒 03/11 船橋7R 7着/11頭+1.1秒 02/12 船橋8R 5着/12頭+1.1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 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% △ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% ※ 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	リュウノマサムネ追込	野澤憲（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2.7着と安定／前走3着）
前5走 06/04 船橋9R 3着/12頭 05/05 船橋7R 3着/12頭+0.8秒 04/02 船橋8R 2着/10頭+0.5秒 12/08 船橋9R 7着/12頭+1.9秒 11/07 船橋9R 4着/12頭+0.5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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.7% ※ 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	アイスキング逃げ	山中悠（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場9走で勝率78%と適性高／同距離帯9走で勝率78%／前走3着）
前5走 06/03 船橋6R 3着/13頭+0.0秒 12/24 浦和12R 12着/12頭+6.3秒 12/09 船橋9R 8着/11頭+2.5秒 11/07 船橋9R 1着/12頭勝利 09/29 船橋6R 1着/12頭勝利
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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 78% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 78% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.9% ※ 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。
5	セキテイレア自在	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15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 06/03 船橋8R 5着/12頭 05/06 船橋7R 4着/12頭+0.3秒 04/02 船橋4R 5着/10頭+1.9秒 03/09 船橋6R 2着/11頭+0.0秒 02/23 浦和9R 10着/11頭+1.7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 4.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% ※ 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。
6	ポッドバディ先行	實川純（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8走で勝率25%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 船橋9R 6着/12頭+0.0秒 05/06 船橋4R 1着/12頭勝利 03/30 船橋5R 3着/14頭+0.3秒 03/11 船橋5R 3着/11頭+1.2秒 02/10 船橋7R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.6% ※ 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	スターゲット追込	庄司大（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7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11.0着と低調）
前5走 06/04 船橋9R 12着/12頭+1.0秒 04/01 船橋8R 10着/10頭+2.6秒 03/13 船橋9R 11着/11頭+3.5秒 02/28 浦和11R 10着/11頭+3.9秒 02/13 船橋9R 10着/11頭+3.3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 11.0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 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -90% (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。

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

ポッドバディ

騎手實川純（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

▲4アイスキング

—

EV —

▲3リュウノマサムネ

—

EV —

▲1ヒルビリーエレジー

—

EV —

▲2レインボーポラリス

—

EV —

出走馬AI評価順・全7頭

×6

ポッドバディ

實川純（船橋）

—

›

▲4

アイスキング

山中悠（船橋）

—

›

▲3

リュウノマサムネ

野澤憲（船橋）

—

›

▲1

ヒルビリーエレジー

野畑凌（川崎）

—

›

▲2

レインボーポラリス

中山遥（浦和）

—

›

△5

セキテイレア

臼井健（船橋）

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›

△7

スターゲット

庄司大（船橋）

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›

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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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