船橋 8R 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。

8R 船橋競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイセンシリウス逃げ	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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/16 川崎3R 6着/13頭 06/01 船橋6R 6着/9頭+0.0秒 05/07 船橋7R 7着/10頭+1.1秒 04/20 浦和3R 2着/12頭+0.2秒 03/30 船橋1R 4着/12頭+0.2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 6.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 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。
2	トラペジウム逃げ	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4走で勝率25%と適性高／61日ぶりの実戦）
前5走 05/04 船橋1R 4着/11頭+0.9秒 04/02 船橋6R 6着/10頭+1.9秒 03/04 川崎6R 2着/11頭+0.8秒 02/10 船橋3R 2着/12頭+0.0秒 01/23 船橋2R 1着/7頭勝利
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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 8.8% ※ 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	ワンダードリーム逃げ	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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/05 船橋1R 1着/12頭勝利 03/09 船橋4R 7着/9頭+2.9秒 02/13 船橋2R 1着/9頭勝利 07/18 大井3R 4着/8頭+2.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 6.6% ※ 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。
4	タイセイガナール	笹川翼（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 06/05 船橋5R 6着/10頭+0.0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 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 9.2% ※ 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	ライトカーテン逃げ	張田昂（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 06/01 船橋5R 4着/11頭+1.0秒 05/04 船橋1R 11着/11頭+3.8秒 01/20 船橋7R 5着/10頭+1.2秒 12/11 船橋10R 6着/14頭+3.3秒 11/17 川崎5R 2着/11頭+0.7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 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 6.6% ※ 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	ドナソール	本田重（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) × 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 11.8% ※ 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	ナヒク逃げ	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4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/13 船橋6R 3着/8頭+0.2秒 02/09 船橋2R 1着/11頭勝利 01/19 船橋2R 2着/12頭+0.2秒 12/08 船橋1R 3着/12頭+1.0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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 113日休養明け × 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 13.4% ※ 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。
8	モリリオンショコラ逃げ	矢野貴（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/01 船橋2R 1着/11頭 03/30 船橋1R 7着/12頭+1.3秒 03/09 船橋5R 3着/10頭+0.6秒 12/08 船橋2R 3着/12頭+1.1秒 11/05 船橋3R 8着/10頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -86% (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。
9	モーニンジェーピー自在	濱田達（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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/26 浦和4R 7着/7頭+0.0秒 05/29 浦和4R 1着/11頭 05/07 船橋4R 8着/12頭+1.5秒 03/31 船橋1R 6着/12頭+1.8秒 03/09 船橋1R 5着/10頭+2.4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 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% ※ 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	キャッスルロイド自在	小杉亮（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 06/01 船橋5R 2着/11頭 03/09 船橋5R 2着/10頭+0.4秒 02/09 船橋2R 6着/11頭+1.7秒 01/22 船橋1R 1着/12頭勝利 12/08 船橋3R 6着/9頭+3.1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 3.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 9.1% ※ 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	サリーレチーマ	篠谷葵（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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/01 船橋1R 1着/11頭 05/08 船橋2R 1着/9頭勝利 ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 16.0% ※ 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

サリーレチーマ

騎手篠谷葵（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

▲7ナヒク

—

EV —

▲6ドナソール

—

EV —

▲4タイセイガナール

—

EV —

▲10キャッスルロイド

—

EV —

出走馬AI評価順・全11頭

×11

サリーレチーマ

篠谷葵（船橋）

—

›

▲7

ナヒク

御神訓（大井）

—

›

▲6

ドナソール

本田重（船橋）

—

›

▲4

タイセイガナール

笹川翼（大井）

—

›

▲10

キャッスルロイド

小杉亮（船橋）

—

›

△2

トラペジウム

川島正（船橋）

—

›

△8

モリリオンショコラ

矢野貴（大井）

—

›

△3

ワンダードリーム

山中悠（船橋）

—

›

×5

ライトカーテン

張田昂（船橋）

—

›

×1

ダイセンシリウス

本橋孝（船橋）

—

›

×9

モーニンジェーピー

濱田達（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。

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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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