船橋 10R 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。

10R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポッドレオ自在	古岡勇（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4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/14 川崎10R 6着/12頭+1.2秒 04/15 大井12R 14着/16頭+3.6秒 04/09 川崎10R 7着/12頭+0.9秒 03/11 船橋10R 3着/14頭+0.4秒 02/03 川崎10R 8着/12頭+1.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% ※ 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。
2	ジェットスピード先行	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10走で勝率40%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/03 船橋9R 1着/10頭 02/12 船橋10R 1着/12頭勝利 01/14 大井12R 7着/14頭+0.6秒 12/31 大井12R 3着/16頭+0.1秒 07/03 大井10R 3着/10頭+0.0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 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 10.2% ※ 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	エイシンスコッティ差し	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15走で勝率33%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 船橋9R 5着/10頭 05/06 船橋10R 7着/12頭+1.2秒 04/02 船橋9R 1着/9頭勝利 11/04 船橋12R 7着/12頭+1.3秒 09/29 船橋11R 5着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% ※ 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。
4	ノースディーバ	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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 船橋10R 10着/13頭 01/22 船橋10R 3着/14頭+0.5秒 06/04 船橋6R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 8.6% ※ 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	オルタスグロウ逃げ	岡村健（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/04 船橋11R 7着/12頭+1.0秒 05/04 船橋10R 1着/9頭勝利 04/02 船橋5R 1着/7頭勝利 03/13 船橋6R 4着/8頭+0.6秒 02/11 船橋9R 8着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% ※ 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。
6	スマイルナウ差し	山中悠（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13走で勝率31%）
前5走 06/03 船橋9R 9着/10頭+8.0秒 07/04 船橋12R 5着/12頭+1.0秒 05/08 船橋10R 3着/12頭+0.4秒 03/31 船橋7R 2着/10頭+0.5秒 03/12 船橋9R 6着/11頭+1.9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 5.7着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% × 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 5.9% ※ 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	ポアゾンボス自在	所　蛍（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は6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11R 4着/10頭+0.0秒 05/08 船橋9R 8着/12頭+1.1秒 03/31 船橋10R 13着/14頭+1.6秒 03/11 船橋10R 9着/14頭+1.2秒 02/13 船橋10R 9着/12頭+2.7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 13走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% ※ 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。
8	クラウンブラヴォー差し	西村栄（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/03 船橋9R 7着/10頭 05/06 船橋10R 2着/12頭+0.1秒 03/31 船橋10R 8着/14頭+0.4秒 03/11 船橋10R 2着/14頭+0.0秒 02/13 船橋10R 4着/12頭+0.7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 5.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 7.6% ※ 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。
9	ツツウラウラ逃げ	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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/17 川崎9R 3着/11頭 05/25 浦和11R 6着/12頭 03/04 川崎9R 2着/12頭+0.3秒 02/04 川崎8R 2着/12頭+0.1秒 01/19 船橋10R 2着/12頭+0.3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 3.7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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% ※ 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。
10	コタツデミカン先行	川島正（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4走で勝率50%と適性高／同距離帯10走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/05 船橋8R 1着/12頭勝利 04/01 船橋8R 3着/10頭+0.9秒 08/01 船橋8R 1着/11頭勝利 07/04 船橋8R 2着/12頭+0.1秒 12/05 大井9R 5着/14頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% ※ 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。
11	タマモアルタイル逃げ	高橋哲（浦和）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/23 浦和10R 1着/11頭 06/03 船橋10R 6着/13頭 05/25 浦和11R 3着/12頭 04/24 浦和10R 3着/12頭+0.4秒 09/23 浦和10R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% ※ 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。
12	コスモエンエン逃げ	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9走で勝率67%と適性高／同距離帯9走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/02 船橋6R 1着/9頭 05/04 船橋8R 7着/12頭+0.7秒 03/30 船橋8R 1着/12頭勝利 03/11 船橋7R 1着/11頭勝利 02/13 船橋5R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 9走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% ※ 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。

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

コタツデミカン

騎手川島正（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

▲11タマモアルタイル

—

EV —

▲9ツツウラウラ

—

EV —

▲2ジェットスピード

—

EV —

▲12コスモエンエン

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×10

コタツデミカン

川島正（船橋）

—

›

▲11

タマモアルタイル

高橋哲（浦和）

—

›

▲9

ツツウラウラ

木間龍（船橋）

—

›

▲2

ジェットスピード

本田重（船橋）

—

›

▲12

コスモエンエン

野畑凌（川崎）

—

›

△4

ノースディーバ

山本大（船橋）

—

›

△5

オルタスグロウ

岡村健（船橋）

—

›

△8

クラウンブラヴォー

西村栄（船橋）

—

›

×3

エイシンスコッティ

本橋孝（船橋）

—

›

×6

スマイルナウ

山中悠（船橋）

—

›

×1

ポッドレオ

古岡勇（川崎）

—

›

×7

ポアゾンボス

所　蛍（船橋）

—

›

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▶ 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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