船橋 12R 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。

12R 船橋競馬場ダ1000m ダート1000m　発走 20:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レイシン先行	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13走で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/03 船橋10R 3着/13頭 05/05 船橋10R 1着/14頭勝利 03/31 船橋10R 6着/14頭+0.4秒 03/12 船橋6R 1着/10頭勝利 02/11 船橋6R 3着/13頭+0.3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 23走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 9.6% ※ 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	インテンシーヴォ先行	木間龍（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9.0着と低調／中6日以内の連戦）
前5走 06/26 浦和10R 9着/12頭 06/03 船橋10R 11着/13頭+0.0秒 05/05 船橋10R 7着/14頭+1.0秒 03/26 園田10R 7着/11頭+1.9秒 11/26 園田10R 6着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 6.3% ※ 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。
3	シナジーエフェクト差し	臼井健（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32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 船橋6R 4着/13頭 05/05 船橋7R 7着/12頭+1.2秒 04/02 船橋4R 1着/10頭勝利 03/11 船橋7R 8着/11頭+1.4秒 02/12 船橋8R 7着/12頭+1.1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 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 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。
4	デュアルロンド自在	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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/23 浦和10R 8着/11頭 03/09 船橋10R 10着/12頭+2.2秒 02/10 船橋10R 13着/14頭+2.4秒 01/13 大井9R 8着/8頭+1.4秒 12/29 大井8R 11着/13頭+2.9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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 8.2% ※ 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。
5	エクセレンアーサー逃げ	篠谷葵（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33%と好調）
前5走 06/23 浦和10R 6着/11頭+0.0秒 06/02 船橋6R 9着/9頭+2.0秒 05/08 船橋8R 1着/14頭勝利 ― ―
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 33% (上り調子) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 7.3% ※ 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。
6	サンフラワームーン	町田直（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均11.5着と低調）
前5走 06/04 船橋11R 12着/12頭+2.0秒 11/27 園田11R 11着/12頭+6.1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 11.5着 (不振) ▽ 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) -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。
7	シューボーイ追込	仲野光（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 06/10 大井7R 11着/11頭 05/21 大井10R 16着/16頭 04/29 大井12R 12着/16頭+2.8秒 04/17 大井12R 8着/14頭+1.2秒 03/23 大井11R 11着/13頭+1.9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 13.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 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 7.0% ※ 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。
8	シャドウダッチェス先行	古岡勇（川崎）	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10R 7着/13頭 05/05 船橋10R 5着/14頭+0.8秒 03/31 船橋10R 5着/14頭+0.3秒 03/11 船橋10R 12着/14頭+2.1秒 02/10 船橋10R 11着/14頭+1.7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 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% × 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 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	ヒーサマウィン差し	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 06/02 船橋6R 6着/9頭+0.0秒 05/05 船橋10R 3着/14頭+0.5秒 03/30 船橋8R 4着/12頭+0.3秒 03/09 船橋8R 9着/12頭+1.6秒 02/27 浦和10R 13着/13頭+7.7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 4.3着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 12.4% ※ 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。
10	プレストガウディー差し	山中悠（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 06/03 船橋10R 8着/13頭 05/05 船橋10R 4着/14頭+0.6秒 03/31 船橋10R 10着/14頭+0.8秒 03/11 船橋10R 7着/14頭+0.9秒 03/04 川崎9R 6着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し × 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 8.9% ※ 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。
11	クリーゲリン先行	笠野雄（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33%と好調）
前5走 06/03 船橋10R 13着/13頭 05/05 船橋10R 10着/14頭+1.4秒 12/10 船橋10R 1着/13頭勝利 11/05 船橋10R 6着/12頭+0.4秒 09/29 船橋11R 6着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% △ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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。
12	クラバルバトス追込	菅原吏（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32走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/01 船橋8R 8着/9頭 05/05 船橋10R 6着/14頭+1.0秒 03/30 船橋9R 9着/10頭+2.2秒 03/09 船橋8R 10着/12頭+2.0秒 12/08 船橋10R 10着/12頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 5% (やや苦戦) × 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 3.9% ※ 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。

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

シナジーエフェクト

騎手臼井健（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

▲9ヒーサマウィン

—

EV —

▲1レイシン

—

EV —

▲8シャドウダッチェス

—

EV —

▲10プレストガウディー

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×3

シナジーエフェクト

臼井健（船橋）

—

›

▲9

ヒーサマウィン

中山遥（浦和）

—

›

▲1

レイシン

本田重（船橋）

—

›

▲8

シャドウダッチェス

古岡勇（川崎）

—

›

▲10

プレストガウディー

山中悠（船橋）

—

›

△4

デュアルロンド

川島正（船橋）

—

›

△6

サンフラワームーン

町田直（川崎）

—

›

△5

エクセレンアーサー

篠谷葵（船橋）

—

›

×11

クリーゲリン

笠野雄（船橋）

—

›

×7

シューボーイ

仲野光（船橋）

—

›

×2

インテンシーヴォ

木間龍（船橋）

—

›

×12

クラバルバトス

菅原吏（船橋）

—

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ 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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