船橋 1R 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。

1R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーセンレクサム	藤原幹（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（141日ぶりの実戦）
前5走 02/13 船橋1R 6着/8頭+2.2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 6.0着 △ ローテーション 141日休養明け × 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 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。
2	ミノシャルム追込	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4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8.7着と低調）
前5走 06/05 船橋1R 9着/11頭+4.0秒 04/03 船橋1R 9着/9頭+4.2秒 11/07 船橋1R 8着/12頭+3.3秒 10/02 船橋2R 7着/8頭+4.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 5% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% ※ 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	ダイレンジャー	野畑凌（川崎）	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（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/05 船橋1R 10着/11頭+5.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.3% ※ 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。
4	ハクアイゴブレイ	西村栄（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8.0着と低調）
前5走 06/05 船橋1R 8着/11頭+3.0秒 03/13 船橋1R 8着/8頭+6.0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 8.0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) -77% (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。
5	グリンフォンテン追込	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3走で勝率0%と苦戦傾向／276日ぶりの実戦）
前5走 10/01 船橋1R 9着/11頭+4.6秒 08/28 船橋1R 6着/7頭+3.0秒 08/01 船橋3R 6着/6頭+6.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 276日休養明け × 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 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。
6	イデスホープ	山中悠（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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (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。
7	エンペラーグロウ	山口達（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 7 ◎ 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) -70% (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。
8	デルマアカギ	木間龍（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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 14.5% ※ 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。

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

ダイレンジャー

騎手野畑凌（川崎）

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

▲7エンペラーグロウ

—

EV —

▲8デルマアカギ

—

EV —

▲6イデスホープ

—

EV —

▲2ミノシャルム

—

EV —

出走馬AI評価順・全8頭

×3

ダイレンジャー

野畑凌（川崎）

—

›

▲7

エンペラーグロウ

山口達（船橋）

—

›

▲8

デルマアカギ

木間龍（船橋）

—

›

▲6

イデスホープ

山中悠（船橋）

—

›

▲2

ミノシャルム

菅原吏（船橋）

—

›

△4

ハクアイゴブレイ

西村栄（船橋）

—

›

△1

トーセンレクサム

藤原幹（船橋）

—

›

△5

グリンフォンテン

庄司大（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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