船橋 5R 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。

5R 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	オスカーブレイン先行	山中悠（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8.3着と低調）
前5走 06/05 船橋11R 9着/10頭+2.0秒 05/12 川崎11R 9着/12頭+2.0秒 04/06 川崎11R 7着/9頭+2.0秒 03/02 川崎11R 2着/9頭+0.6秒 02/02 川崎11R 4着/9頭+1.2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 8.3着 (不振) × 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 4.6% ※ 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	アッカーマン逃げ	矢野貴（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率42%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/03 船橋7R 4着/9頭+1.5秒 03/13 船橋8R 2着/6頭+0.0秒 02/13 船橋12R 1着/12頭勝利 01/20 船橋10R 2着/10頭+0.1秒 06/04 船橋11R 11着/12頭+3.0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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 92日休養明け × 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 8.5% ※ 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。
3	ストライクオン自在	本田重（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6走で勝率67%と適性高／同距離帯7走で勝率71%／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 05/27 浦和11R 5着/13頭+0.0秒 12/23 浦和11R 11着/13頭+1.9秒 12/02 大井11R 2着/10頭+0.0秒 10/17 園田11R 2着/11頭+0.2秒 09/23 浦和11R 8着/12頭+1.5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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 71% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) × 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。
4	ジャックオレンジ自在	野畑凌（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着／277日ぶりの実戦）
前5走 09/30 船橋7R 3着/5頭+0.5秒 07/30 船橋7R 2着/7頭+0.2秒 07/05 船橋5R 8着/12頭+1.8秒 05/22 大井11R 8着/15頭+0.9秒 04/30 大井12R 6着/15頭+1.4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 4.3着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 277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 6.0% ※ 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。
5	オーマイグッネス追込	所　蛍（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10.0着と低調）
前5走 06/03 船橋11R 10着/14頭+5.0秒 05/05 船橋11R 7着/13頭+2.4秒 03/31 船橋11R 13着/14頭+3.8秒 02/12 船橋11R 5着/13頭+1.1秒 01/23 船橋11R 3着/11頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) ▽ 前走実績前走 10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 6.1% ※ 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。
6	メンコイボクチャン逃げ	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14走で勝率36%と適性高／同距離帯13走で勝率31%）
前5走 05/12 川崎11R 5着/12頭+1.4秒 03/26 大井11R 13着/13頭+2.5秒 02/10 船橋11R 2着/10頭+1.0秒 12/10 船橋11R 4着/14頭+0.3秒 07/30 船橋11R 5着/14頭+0.9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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 7.5% ※ 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	ベルウッドワン自在	笹川翼（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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/08 船橋9R 1着/12頭勝利 04/01 船橋10R 7着/10頭+1.6秒 11/06 船橋9R 3着/11頭+1.2秒 10/02 船橋9R 2着/10頭+0.5秒 09/15 大井11R 6着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 13.6% ※ 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。
8	サトノムスタング差し	篠谷葵（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21走で勝率38%と適性高／同距離帯19走で勝率37%／前走3着）
前5走 06/05 船橋11R 3着/10頭 05/07 船橋8R 5着/8頭+1.8秒 04/03 船橋7R 3着/9頭+1.1秒 03/13 船橋8R 1着/6頭勝利 02/16 大井11R 11着/16頭+2.2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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 37% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7.1% ※ 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。
9	ギガース追込	岡村健（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6走で勝率50%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/11 大井11R 5着/12頭+0.0秒 04/15 大井11R 12着/14頭+1.5秒 03/26 大井11R 1着/13頭勝利 05/28 浦和11R 12着/12頭+3.5秒 04/16 大井11R 12着/15頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 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 11.7% ※ 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	ワンダーランド逃げ	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14走で勝率43%と適性高／同距離帯18走で勝率50%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/11 大井11R 3着/12頭 04/28 大井11R 12着/16頭+3.0秒 03/31 船橋11R 9着/14頭+1.9秒 02/26 浦和11R 4着/13頭+0.7秒 02/10 船橋11R 6着/10頭+1.5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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 50% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 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 9.3% ※ 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。
11	カールスバート追込	和田譲（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場18走で勝率28%と適性高／同距離帯16走で勝率31%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/11 大井11R 9着/12頭+0.0秒 04/28 大井11R 15着/16頭+3.6秒 03/31 船橋11R 12着/14頭+3.7秒 02/26 浦和11R 9着/13頭+1.7秒 02/10 船橋11R 3着/10頭+1.2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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 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 4.1% ※ 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	サンマルシップ逃げ	御神訓（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場18走で勝率78%と適性高／同距離帯17走で勝率82%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 05/07 船橋8R 1着/8頭勝利 04/03 船橋7R 1着/9頭勝利 03/12 船橋8R 2着/10頭+0.1秒 12/12 船橋11R 2着/11頭+0.3秒 11/06 船橋9R 1着/11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 18走で勝率 78% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 82% ◎ 馬場適性同馬場 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.3% ※ 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。

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

ベルウッドワン

騎手笹川翼（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サンマルシップ

—

EV —

▲9ギガース

—

EV —

▲10ワンダーランド

—

EV —

▲2アッカーマン

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×7

ベルウッドワン

笹川翼（大井）

—

›

▲12

サンマルシップ

御神訓（大井）

—

›

▲9

ギガース

岡村健（船橋）

—

›

▲10

ワンダーランド

本橋孝（船橋）

—

›

▲2

アッカーマン

矢野貴（大井）

—

›

△3

ストライクオン

本田重（船橋）

—

›

△6

メンコイボクチャン

庄司大（船橋）

—

›

△8

サトノムスタング

篠谷葵（船橋）

—

›

×5

オーマイグッネス

所　蛍（船橋）

—

›

×4

ジャックオレンジ

野畑凌（川崎）

—

›

×1

オスカーブレイン

山中悠（船橋）

—

›

×11

カールスバート

和田譲（大井）

—

›

💡 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。

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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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