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1800m ダート1800m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エムリエール先行	山本大（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/28 浦和5R 7着/12頭 05/15 川崎7R 8着/10頭+1.9秒 04/23 浦和5R 4着/12頭+0.5秒 03/17 浦和6R 10着/11頭+2.2秒 02/27 浦和5R 5着/11頭+1.5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 6走で勝率 17% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (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 9.8% ※ 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。
2	オニムシャ追込	柿本量（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／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/23 浦和9R 8着/10頭 05/27 浦和6R 12着/12頭+2.0秒 04/22 浦和12R 10着/12頭+2.5秒 04/09 川崎8R 14着/14頭+5.1秒 03/18 浦和10R 10着/12頭+1.9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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (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 6.0% ※ 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。
3	ニシノシャイニング自在	木間龍（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25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 06/17 川崎7R 8着/10頭 06/02 船橋9R 9着/14頭 05/05 船橋12R 3着/12頭+0.2秒 04/21 浦和6R 10着/12頭+3.0秒 03/30 船橋10R 10着/14頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 17日の間隔 (理想的) × 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 3.9% ※ 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。
4	コウジンキンキ先行	本田重（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 06/26 浦和12R 4着/11頭 06/02 船橋9R 5着/14頭 05/04 船橋12R 2着/11頭+0.7秒 04/24 浦和1R 8着/11頭+2.0秒 03/30 船橋12R 3着/12頭+1.0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 3.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 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 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。
5	シェナクラウン差し	野澤憲（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/13 川崎6R 5着/14頭+0.9秒 04/22 浦和12R 4着/12頭+0.5秒 03/30 船橋10R 8着/14頭+1.5秒 03/18 浦和12R 1着/12頭勝利 02/28 浦和7R 7着/13頭+2.5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 5.7着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 9.5% ※ 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。
6	ロジドレフォン逃げ	實川純（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／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 06/02 船橋9R 14着/14頭 05/05 船橋12R 12着/12頭+5.7秒 04/03 船橋12R 8着/13頭+3.6秒 03/16 浦和6R 9着/11頭+2.1秒 02/26 浦和2R 10着/11頭+4.2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 11.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 6.9% ※ 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。
7	ナルサー逃げ	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6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/02 船橋9R 7着/14頭 05/04 船橋9R 6着/12頭+1.1秒 02/09 船橋9R 11着/14頭+1.6秒 01/20 船橋9R 11着/14頭+2.4秒 12/09 船橋6R 2着/11頭+1.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% ※ 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	ボニファシオ追込	山口達（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10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/02 船橋9R 11着/14頭+0.0秒 05/08 船橋6R 7着/11頭+1.1秒 04/22 浦和4R 10着/11頭+2.4秒 03/31 船橋3R 9着/12頭+2.1秒 03/10 船橋7R 7着/12頭+2.7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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 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。
9	ピースウォリアー差し	臼井健（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8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 06/02 船橋9R 4着/14頭 05/05 船橋12R 9着/12頭+3.3秒 04/03 船橋12R 4着/13頭+2.4秒 03/12 船橋12R 11着/12頭+1.9秒 01/01 川崎10R 6着/14頭+1.9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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 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 9.0% ※ 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。
10	ノーヴヒーロー追込	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）
前5走 06/17 川崎4R 6着/12頭 06/04 船橋5R 5着/12頭 05/08 船橋6R 9着/11頭+1.3秒 04/03 船橋8R 11着/12頭+3.6秒 03/10 船橋7R 8着/12頭+2.9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 6.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 17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 6.2% ※ 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。
11	オリエンタルマック自在	笠野雄（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11走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/22 浦和7R 4着/8頭 06/02 船橋5R 9着/12頭 05/25 浦和7R 8着/11頭 04/20 浦和5R 10着/11頭+2.5秒 04/06 川崎12R 13着/13頭+2.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (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 5.3% ※ 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。
12	フレッシュルーキー追込	仲野光（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/16 川崎8R 7着/10頭 06/02 船橋9R 10着/14頭 05/05 船橋12R 7着/12頭+1.1秒 03/30 船橋10R 9着/14頭+2.0秒 03/09 船橋9R 8着/14頭+1.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% ※ 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。
13	サンタアナウインド自在	岡村健（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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/23 浦和9R 6着/10頭 06/02 船橋7R 1着/14頭 05/25 浦和9R 2着/11頭 04/20 浦和9R 5着/13頭+1.1秒 01/06 浦和5R 4着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% ※ 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

サンタアナウインド

騎手岡村健（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

▲7ナルサー

—

EV —

▲1エムリエール

—

EV —

▲5シェナクラウン

—

EV —

▲9ピースウォリアー

—

EV —

出走馬AI評価順・全13頭

×13

サンタアナウインド

岡村健（船橋）

—

›

▲7

ナルサー

菅原吏（船橋）

—

›

▲1

エムリエール

山本大（船橋）

—

›

▲5

シェナクラウン

野澤憲（船橋）

—

›

▲9

ピースウォリアー

臼井健（船橋）

—

›

△4

コウジンキンキ

本田重（船橋）

—

›

△6

ロジドレフォン

實川純（船橋）

—

›

△8

ボニファシオ

山口達（船橋）

—

›

×12

フレッシュルーキー

仲野光（船橋）

—

›

×10

ノーヴヒーロー

濱田達（船橋）

—

›

×2

オニムシャ

柿本量（船橋）

—

›

×11

オリエンタルマック

笠野雄（船橋）

—

›

×3

ニシノシャイニング

木間龍（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。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。