名古屋 1R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 12:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コインブラ	今井貴（愛知）	実16.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／155日ぶりの実戦）
前5走 01/26 名古屋1R 1着/10頭勝利 01/16 名古屋1R 7着/12頭+3.2秒 01/02 名古屋1R 4着/12頭+0.6秒 12/05 名古屋1R 8着/11頭+1.1秒 11/25 名古屋2R 11着/12頭+4.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 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。
2	ニシキバーキン	大原浩（笠松）	実119.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/16 名古屋1R 7着/10頭+1.0秒 09/18 名古屋9R 12着/12頭+4.5秒 09/04 名古屋10R 6着/11頭+3.6秒 08/21 名古屋6R 7着/10頭+3.9秒 07/24 名古屋8R 8着/8頭+10.8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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	サンモリッツA推奨	山田祥（愛知）	実15.6	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+99%の中穴候補（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／284日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 09/19 名古屋4R 3着/11頭+1.8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 3.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 284日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
4	テルレーヌ	小笠羚（愛知）	実24.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15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 名古屋1R 6着/10頭+0.0秒 06/05 名古屋2R 8着/12頭 05/19 名古屋1R 6着/10頭+2.0秒 05/04 名古屋1R 5着/9頭+1.5秒 04/20 名古屋1R 7着/12頭+2.4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 6.7着 × 当競馬場適性 15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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 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。
5	リュウノバモス	近藤颯（愛知）	実32.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 03/23 名古屋1R 10着/10頭+2.6秒 02/28 浦和4R 10着/12頭+3.2秒 01/09 浦和3R 6着/10頭+1.4秒 12/23 浦和1R 7着/12頭+2.0秒 11/27 浦和1R 5着/12頭+1.5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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ジン	東川慎（笠松）	実30.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/16 名古屋1R 3着/10頭+3.0秒 06/05 名古屋2R 7着/12頭+2.0秒 05/19 名古屋1R 7着/10頭+2.4秒 05/06 名古屋8R 9着/10頭+5.4秒 04/20 名古屋1R 6着/12頭+2.3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 5.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14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 2.6% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	シンデレラローズ	深澤杏（笠松）	実71.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/16 名古屋1R 8着/10頭 05/19 名古屋1R 10着/10頭+2.8秒 05/04 名古屋1R 8着/9頭+2.1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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ヴィクトリアビーチ	大畑慧（愛知）	実8.7	▲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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/05 名古屋2R 3着/12頭+0.0秒 11/21 名古屋11R 10着/10頭+4.5秒 11/11 名古屋2R 5着/11頭+1.6秒 10/31 名古屋2R 12着/12頭+3.7秒 10/16 名古屋2R 4着/11頭+1.3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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	ムギガクダン	丸野勝（愛知）	実2.3	▲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／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 06/16 名古屋1R 4着/10頭 06/05 名古屋2R 2着/12頭 05/19 名古屋1R 2着/10頭+1.7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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	エターナルハーピー	大畑雅（愛知）	実154.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/16 名古屋1R 10着/10頭 06/05 名古屋2R 11着/12頭 05/19 名古屋1R 9着/10頭+2.8秒 05/04 名古屋1R 7着/9頭+2.0秒 04/20 名古屋1R 10着/12頭+2.8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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 18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 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
11	イントゥディープ	木之葵（愛知）	実120.6	▽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4走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/16 名古屋1R 9着/10頭+0.0秒 06/05 名古屋2R 12着/12頭 05/19 名古屋3R 8着/9頭+3.9秒 05/04 名古屋3R 10着/10頭+5.3秒 01/27 名古屋2R 10着/10頭+7.8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 9.7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 4走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
12	チェリカキング	加藤聡（愛知）	実2.2	🌟◎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
前5走 06/05 名古屋2R 4着/12頭 ― ― ― ―
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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.7% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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

ダ1500m

🎯 AIの本命

AI評価1位

チェリカキング

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲9ムギガクダン

2.3倍

EV -64%

○3サンモリッツ

15.6倍

EV +99%

▲8ヴィクトリアビーチ

8.7倍

EV +3%

▲1コインブラ

16.1倍

EV +16%

出走馬AI評価順・全12頭

◎12

チェリカキング

加藤聡（愛知）

2.2倍

-12%

›

▲9

ムギガクダン

丸野勝（愛知）

2.3倍

-64%

›

○3

サンモリッツ

山田祥（愛知）

15.6倍

+99%

›

▲8

ヴィクトリアビーチ

大畑慧（愛知）

8.7倍

+3%

›

▲1

コインブラ

今井貴（愛知）

16.1倍

+16%

›

△5

リュウノバモス

近藤颯（愛知）

32.8倍

-2%

›

△4

テルレーヌ

小笠羚（愛知）

24.2倍

-31%

›

△6

ジン

東川慎（笠松）

30.2倍

-20%

›

▽7

シンデレラローズ

深澤杏（笠松）

71.4倍

-3%

›

▽11

イントゥディープ

木之葵（愛知）

120.6倍

+63%

›

▽2

ニシキバーキン

大原浩（笠松）

119.4倍

+24%

›

▽10

エターナルハーピー

大畑雅（愛知）

154.4倍

+43%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 3 サンモリッツ実15.6倍期待値 +99%

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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