船橋 11R 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。

11R 船橋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 19:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リッキーザキング自在	菅原吏（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7走で勝率29%／直近3走平均8.0着と低調／前走3着）
前5走 12/09 船橋8R 3着/14頭+0.1秒 11/04 船橋11R 13着/14頭+2.9秒 10/13 川崎10R 8着/11頭+0.7秒 10/02 船橋10R 7着/11頭+2.1秒 06/05 船橋11R 10着/11頭+9.6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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 5% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 205日休養明け × 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 6.4% ※ 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。
2	ブラヴール追込	山口達（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0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／114日ぶりの実戦）
前5走 03/10 船橋11R 7着/9頭+1.9秒 02/13 船橋11R 10着/11頭+1.8秒 12/09 船橋8R 5着/14頭+0.3秒 11/04 船橋11R 8着/14頭+1.5秒 10/03 船橋11R 10着/12頭+3.5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 20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 16% △ ローテーション 114日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% ※ 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。
3	エルゲルージ	亀田温（JRA）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（121日ぶりの実戦）
前5走 03/03 川崎11R 9着/14頭+2.1秒 02/16 大井11R 6着/16頭+1.0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 7.5着 (不振) △ ローテーション 121日休養明け × 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 7.9% ※ 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。
4	ページェント差し	澤田龍（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3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/07 船橋10R 4着/11頭+0.2秒 04/17 大井11R 6着/12頭+0.6秒 04/03 船橋7R 5着/9頭+1.5秒 03/10 船橋11R 4着/9頭+0.9秒 01/05 名古屋7R 10着/12頭+3.3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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 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 9.1% ※ 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。
5	メイプルタピット	野畑凌（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 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 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。
6	ゴールドバランサー逃げ	町田直（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5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走平均8.3着と低調）
前5走 06/03 船橋11R 13着/14頭 04/30 大井10R 10着/15頭+1.7秒 04/02 船橋12R 2着/11頭+0.6秒 03/10 船橋11R 8着/9頭+2.5秒 08/01 船橋11R 2着/10頭+1.1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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% ※ 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	ヤギリケハヤ差し	實川純（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/26 浦和11R 7着/12頭 05/08 船橋12R 2着/13頭+1.1秒 04/03 船橋11R 7着/10頭+1.1秒 03/13 船橋12R 7着/9頭+2.6秒 02/10 船橋12R 8着/14頭+1.2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 5.3着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 5.3% ※ 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。
8	キタサンドーシン逃げ	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8走で勝率38%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/08 船橋11R 1着/14頭勝利 04/02 船橋11R 4着/9頭+0.7秒 03/13 船橋12R 1着/9頭勝利 09/18 大井11R 3着/8頭+0.9秒 08/31 船橋11R 2着/9頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 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 9.3% ※ 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。
9	ペプチドソレイユ	篠谷葵（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 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。
10	ゼアシュネル逃げ	御神訓（大井）	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12走で勝率83%と適性高／同距離帯5走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 05/08 船橋12R 1着/13頭勝利 10/02 船橋10R 1着/11頭勝利 07/31 船橋11R 1着/7頭勝利 07/06 船橋12R 1着/11頭勝利 06/03 船橋10R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 83% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 100% ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.1% ※ 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。
11	キャッスルブレイヴ追込	仲野光（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31走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/08 船橋11R 13着/14頭+4.4秒 04/23 浦和11R 10着/12頭+3.6秒 04/02 船橋12R 5着/11頭+0.9秒 03/13 大井11R 7着/10頭+2.1秒 02/13 船橋11R 9着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% ※ 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。
12	グーデンドラーク	本田重（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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/19 大井11R 1着/10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 100% (絶好調) ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% ※ 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。
13	プラムダンディ	岡村健（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 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 8.0% ※ 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

ゼアシュネル

騎手御神訓（大井）

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

▲12グーデンドラーク

—

EV —

▲8キタサンドーシン

—

EV —

▲4ページェント

—

EV —

▲5メイプルタピット

—

EV —

出走馬AI評価順・全13頭

×10

ゼアシュネル

御神訓（大井）

—

›

▲12

グーデンドラーク

本田重（船橋）

—

›

▲8

キタサンドーシン

本橋孝（船橋）

—

›

▲4

ページェント

澤田龍（船橋）

—

›

▲5

メイプルタピット

野畑凌（川崎）

—

›

△13

プラムダンディ

岡村健（船橋）

—

›

△3

エルゲルージ

亀田温（JRA）

—

›

△9

ペプチドソレイユ

篠谷葵（船橋）

—

›

×1

リッキーザキング

菅原吏（船橋）

—

›

×7

ヤギリケハヤ

實川純（船橋）

—

›

×6

ゴールドバランサー

町田直（川崎）

—

›

×2

ブラヴール

山口達（船橋）

—

›

×11

キャッスルブレイヴ

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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