名古屋 9R 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。

9R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カミルレ追込	山田祥（愛知）	実255.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/17 名古屋11R 11着/12頭 06/02 名古屋10R 10着/12頭+0.0秒 05/19 名古屋11R 10着/11頭+2.2秒 05/06 名古屋9R 9着/9頭+2.6秒 04/22 名古屋10R 12着/12頭+4.2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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 26走で勝率 15% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
2	ジェイエルバルカー逃げ	細川智（愛知）	実85.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/17 名古屋9R 10着/11頭+2.0秒 05/21 名古屋11R 3着/10頭 04/23 名古屋11R 9着/10頭+2.3秒 04/08 名古屋10R 1着/11頭勝利 03/25 名古屋10R 7着/12頭+1.1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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
3	キャルベイクルーズ先行	望月洵（愛知）	実3.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/17 名古屋11R 2着/12頭 06/02 名古屋10R 1着/12頭 05/06 名古屋9R 3着/9頭+0.3秒 04/20 名古屋10R 2着/12頭+0.1秒 04/07 名古屋9R 9着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 前走実績前走 2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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
4	セットクルール逃げ	加藤聡（愛知）	実2.9	🌟◎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（当競馬場15走で勝率53%と適性高／同距離帯9走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 名古屋9R 1着/11頭 05/20 名古屋12R 2着/11頭+0.0秒 02/10 名古屋12R 2着/11頭+1.2秒 01/14 名古屋11R 1着/10頭勝利 12/24 名古屋7R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 53% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 67% ◎ 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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 40.4% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
5	アフロプリンス逃げ	丸野勝（愛知）	実12.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/08 名古屋11R 1着/10頭勝利 03/24 名古屋11R 1着/12頭勝利 03/13 名古屋12R 1着/10頭勝利 09/04 大井9R 12着/12頭+3.3秒 08/14 大井10R 12着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	ユズノキ自在	渡邊竜（笠松）	実11.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯21走で勝率29%／前走3着）
前5走 06/17 名古屋11R 3着/12頭+0.0秒 06/03 名古屋10R 7着/12頭 05/20 名古屋11R 3着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋11R 5着/10頭+0.9秒 04/08 名古屋11R 3着/10頭+0.6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 4.3着 ○ 当競馬場適性 30走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 21走で勝率 29% ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
7	ブライテン先行	塚本征（愛知）	実13.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯19走で勝率32%／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 06/17 名古屋11R 5着/12頭 06/02 名古屋10R 4着/12頭 05/20 名古屋11R 8着/11頭 04/09 名古屋9R 2着/11頭+0.4秒 03/23 名古屋9R 3着/12頭+0.5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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
8	クインタレッリ先行	小笠羚（愛知）	実205.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/02 名古屋11R 10着/12頭 05/06 名古屋9R 8着/9頭+2.0秒 04/22 名古屋11R 11着/12頭+2.0秒 04/08 名古屋11R 6着/10頭+1.3秒 03/25 名古屋7R 5着/10頭+1.1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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 35走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	オウケンボス逃げ	明星晴（笠松）	実27.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場35走で勝率26%と適性高／同距離帯19走で勝率32%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/09 名古屋9R 6着/11頭+1.1秒 03/27 名古屋8R 12着/12頭+2.7秒 03/10 名古屋11R 1着/12頭勝利 02/25 名古屋11R 8着/12頭+0.9秒 02/09 名古屋9R 2着/12頭+0.5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 35走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 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	バレアリックシー先行	今井貴（愛知）	実19.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率28%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/17 名古屋11R 4着/12頭 05/20 名古屋11R 5着/11頭 05/05 名古屋9R 3着/11頭+0.4秒 04/22 名古屋10R 7着/12頭+0.9秒 04/08 名古屋11R 7着/10頭+1.3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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 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。
11	ミニマルデザイン逃げ	大畑雅（愛知）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/16 名古屋9R 1着/10頭 05/21 名古屋7R 1着/10頭 12/25 園田9R 1着/12頭勝利 12/10 園田12R 4着/12頭+0.4秒 11/21 園田12R 1着/12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) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
12	フォルツァエフ逃げ	木之葵（愛知）	実116.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 05/21 名古屋11R 4着/10頭 05/07 名古屋11R 9着/10頭+1.0秒 04/23 名古屋11R 10着/10頭+2.5秒 03/25 名古屋10R 4着/12頭+0.9秒 02/27 名古屋12R 5着/9頭+0.5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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 29走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。

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

セットクルール

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ミニマルデザイン

3.5倍

EV -41%

▲3キャルベイクルーズ

3.7倍

EV -60%

▲5アフロプリンス

12.3倍

EV +23%

▲6ユズノキ

11.5倍

EV -10%

出走馬AI評価順・全12頭

◎4

セットクルール

加藤聡（愛知）

2.9倍

+17%

›

○11

ミニマルデザイン

大畑雅（愛知）

3.5倍

-41%

›

▲3

キャルベイクルーズ

望月洵（愛知）

3.7倍

-60%

›

▲5

アフロプリンス

丸野勝（愛知）

12.3倍

+23%

›

▲6

ユズノキ

渡邊竜（笠松）

11.5倍

-10%

›

△10

バレアリックシー

今井貴（愛知）

19.0倍

-13%

›

△7

ブライテン

塚本征（愛知）

13.9倍

-54%

›

△9

オウケンボス

明星晴（笠松）

27.2倍

-27%

›

▽2

ジェイエルバルカー

細川智（愛知）

85.4倍

+63%

›

▽12

フォルツァエフ

木之葵（愛知）

116.9倍

+5%

›

▽8

クインタレッリ

小笠羚（愛知）

205.6倍

+38%

›

▽1

カミルレ

山田祥（愛知）

255.6倍

-20%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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