船橋 6R 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。

6R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スイートウィル差し	室陽一（浦和）	実64.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/23 浦和1R 9着/9頭 05/26 浦和2R 10着/12頭 04/21 浦和2R 7着/12頭+1.6秒 04/01 船橋4R 10着/10頭+3.4秒 03/20 浦和2R 2着/12頭+0.6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 8.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	フルーツパフェ	岡村健（船橋）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/25 浦和1R 3着/9頭 06/04 船橋4R 3着/11頭+3.0秒 05/27 浦和2R 3着/12頭+0.0秒 05/06 船橋1R 7着/10頭+1.6秒 04/01 船橋6R 3着/13頭+0.5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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	トーアローダンテ逃げ	中島良（浦和）	実25.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/22 浦和10R 10着/10頭 05/25 浦和9R 6着/11頭 04/21 浦和2R 5着/12頭+0.9秒 03/20 浦和2R 4着/12頭+1.1秒 02/28 浦和2R 7着/12頭+1.7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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
4	トクシーカグヤヒメ先行	本田重（船橋）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 06/05 船橋4R 4着/10頭+1.0秒 05/05 船橋5R 4着/13頭+1.7秒 01/23 船橋5R 7着/12頭+1.3秒 12/09 船橋5R 5着/12頭+1.2秒 11/06 船橋7R 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 5.0着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 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。
5	キーチパーヘチュア差し	山口達（船橋）	実96.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/04 船橋4R 11着/11頭 05/15 川崎6R 11着/12頭+3.6秒 04/09 川崎4R 8着/11頭+1.6秒 03/06 川崎12R 11着/13頭+3.4秒 02/06 川崎7R 11着/11頭+6.4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 10.0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 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	セイダンシング	仲野光（船橋）	実7.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/25 浦和4R 1着/8頭 06/05 船橋4R 6着/10頭 05/28 浦和2R 4着/12頭+2.0秒 05/08 船橋5R 11着/12頭+3.5秒 04/02 船橋1R 4着/11頭+2.0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 39走で勝率 5% △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
7	タケデンプリンセス追込	野澤憲（船橋）	実82.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均12.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 02/13 船橋4R 12着/12頭+5.0秒 01/23 船橋5R 12着/12頭+2.2秒 01/09 浦和8R 12着/13頭+2.3秒 12/12 船橋3R 10着/12頭+2.2秒 11/07 船橋7R 12着/13頭+2.8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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 13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 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	ミュージシエンヌ逃げ	澤田龍（船橋）	実5.4	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/03 船橋1R 2着/10頭+0.0秒 05/13 川崎1R 3着/12頭+0.6秒 05/05 船橋2R 5着/12頭+0.7秒 04/20 浦和4R 1着/10頭勝利 03/30 船橋2R 6着/11頭+0.9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 3.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
9	クリスプオブウォー逃げ	山中悠（船橋）	実2.9	🌟◎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7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/05 船橋4R 5着/10頭+0.0秒 04/02 船橋1R 1着/11頭勝利 02/23 浦和8R 13着/13頭+3.8秒 02/11 船橋4R 3着/12頭+0.8秒 10/02 船橋6R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 43.7% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
10	ニシノエルサ追込	西村栄（船橋）	実117.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場35走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は26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4R 7着/10頭+3.0秒 05/27 浦和3R 7着/12頭 05/06 船橋2R 11着/12頭+2.1秒 04/03 船橋4R 12着/12頭+4.4秒 03/12 船橋2R 8着/9頭+1.8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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	シャイニングアース追込	庄司大（船橋）	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（中6日以内の連戦）
前5走 06/26 浦和3R 5着/9頭 06/04 船橋4R 4着/11頭+0.0秒 05/06 船橋2R 8着/12頭+0.9秒 04/02 船橋1R 9着/11頭+2.8秒 03/11 船橋2R 3着/10頭+0.5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 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 3.4% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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

クリスプオブウォー

騎手山中悠（船橋）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4トクシーカグヤヒメ

4.9倍

EV -9%

○2フルーツパフェ

5.3倍

EV -33%

▲8ミュージシエンヌ

5.4倍

EV -42%

▲6セイダンシング

7.0倍

EV -62%

出走馬AI評価順・全11頭

◎9

クリスプオブウォー

山中悠（船橋）

2.9倍

+26%

›

○4

トクシーカグヤヒメ

本田重（船橋）

4.9倍

-9%

›

○2

フルーツパフェ

岡村健（船橋）

5.3倍

-33%

›

▲8

ミュージシエンヌ

澤田龍（船橋）

5.4倍

-42%

›

▲6

セイダンシング

仲野光（船橋）

7.0倍

-62%

›

△11

シャイニングアース

庄司大（船橋）

8.9倍

-69%

›

△3

トーアローダンテ

中島良（浦和）

25.0倍

-33%

›

△1

スイートウィル

室陽一（浦和）

64.0倍

-8%

›

▽10

ニシノエルサ

西村栄（船橋）

117.2倍

-19%

›

▽7

タケデンプリンセス

野澤憲（船橋）

82.5倍

-49%

›

×5

キーチパーヘチュア

山口達（船橋）

96.8倍

-58%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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