名古屋 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 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フルーツワゴン先行	大畑慧（愛知）	実13.5	▲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0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 06/03 名古屋6R 7着/12頭 05/21 名古屋2R 6着/10頭+2.0秒 05/06 名古屋1R 10着/11頭+1.2秒 04/22 名古屋2R 2着/12頭+1.6秒 03/24 名古屋8R 5着/12頭+0.8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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	アグネス	東川慎（笠松）	実14.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 06/17 名古屋1R 2着/11頭 06/03 名古屋12R 8着/12頭 05/20 名古屋2R 3着/10頭+0.0秒 05/05 名古屋4R 5着/10頭+1.5秒 04/20 名古屋9R 10着/11頭+2.1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 4.3着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 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) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	ウィルマッチ	望月洵（愛知）	実8.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 06/17 名古屋5R 4着/11頭 06/03 名古屋5R 8着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋8R 7着/10頭 05/05 名古屋12R 8着/12頭+1.8秒 04/22 名古屋3R 6着/12頭+1.4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 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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	ユアマイスター自在	小笠羚（愛知）	実1.9	×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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 06/18 名古屋6R 5着/10頭 06/03 名古屋12R 5着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋8R 2着/10頭 05/05 名古屋12R 11着/12頭+2.6秒 04/20 名古屋12R 2着/12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 4.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) × 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 23.5% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
5	ハルノート自在推奨	近藤颯（愛知）	実26.9	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+57%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/17 名古屋5R 7着/11頭 06/03 名古屋5R 11着/12頭+1.0秒 03/25 名古屋3R 7着/11頭+2.5秒 03/11 名古屋1R 4着/10頭+0.9秒 02/23 名古屋5R 1着/12頭勝利
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
6	パウダースノウ追込	細川智（愛知）	実84.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 06/17 名古屋4R 9着/11頭 06/03 名古屋1R 4着/12頭 05/20 名古屋5R 10着/11頭+2.0秒 05/05 名古屋6R 12着/12頭+4.8秒 04/22 名古屋1R 7着/12頭+1.6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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
7	ベールドゥフィーユ	友森翔（愛知）	実12.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 06/17 名古屋4R 4着/11頭+0.0秒 06/03 名古屋12R 12着/12頭 05/20 名古屋2R 2着/10頭 05/04 名古屋12R 2着/11頭+0.7秒 04/20 名古屋7R 10着/12頭+2.7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 6.0着 × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 12.1% (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。
8	アスクサヴァイバル	丹羽克（愛知）	実27.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/17 名古屋1R 3着/11頭 06/03 名古屋1R 7着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋5R 8着/11頭 05/05 名古屋6R 8着/12頭+2.9秒 04/20 名古屋12R 3着/12頭+0.0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 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
9	クリノスピネル	阪野学（愛知）	実38.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/18 名古屋6R 7着/10頭 06/03 名古屋7R 7着/12頭 05/21 名古屋3R 6着/10頭 05/06 名古屋2R 7着/10頭+1.4秒 04/23 名古屋1R 7着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
10	ハズムリズム自在	木之葵（愛知）	実31.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/06 名古屋1R 11着/11頭+1.2秒 04/22 名古屋4R 8着/12頭+1.2秒 04/07 名古屋11R 1着/11頭勝利 03/24 名古屋4R 8着/11頭+2.3秒 03/10 名古屋4R 11着/11頭+4.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	フクチャンフクメイ追込	尾崎章（愛知）	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場37走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/17 名古屋4R 3着/11頭 05/19 名古屋5R 8着/11頭+1.4秒 05/04 名古屋5R 7着/11頭+1.4秒 04/20 名古屋5R 7着/12頭+1.8秒 04/07 名古屋5R 9着/11頭+3.5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 6.0着 × 当競馬場適性 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
12	ネオアリシア	加藤聡（愛知）	実19.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場63走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は48走で勝ち無し）
前5走 06/18 名古屋6R 6着/10頭+0.0秒 06/03 名古屋7R 9着/12頭 05/21 名古屋3R 5着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋2R 10着/10頭+2.8秒 04/22 名古屋8R 11着/11頭+2.3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 6.7着 × 当競馬場適性 63走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 48走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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

ユアマイスター

騎手小笠羚（愛知）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ウィルマッチ

8.3倍

EV +19%

○11フクチャンフクメイ

5.0倍

EV -34%

▲7ベールドゥフィーユ

12.4倍

EV +49%

▲1フルーツワゴン

13.5倍

EV +50%

出走馬AI評価順・全12頭

×4

ユアマイスター

小笠羚（愛知）

1.9倍

-55%

›

○3

ウィルマッチ

望月洵（愛知）

8.3倍

+19%

›

○11

フクチャンフクメイ

尾崎章（愛知）

5.0倍

-34%

›

▲7

ベールドゥフィーユ

友森翔（愛知）

12.4倍

+49%

›

▲1

フルーツワゴン

大畑慧（愛知）

13.5倍

+50%

›

△12

ネオアリシア

加藤聡（愛知）

19.3倍

+28%

›

△5

ハルノート

近藤颯（愛知）

26.9倍

+57%

›

△2

アグネス

東川慎（笠松）

14.7倍

-14%

›

▽8

アスクサヴァイバル

丹羽克（愛知）

27.0倍

-8%

›

▽9

クリノスピネル

阪野学（愛知）

38.6倍

-28%

›

×10

ハズムリズム

木之葵（愛知）

31.3倍

-50%

›

▽6

パウダースノウ

細川智（愛知）

84.6倍

-40%

›

💡 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

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

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 ハルノート実26.9倍期待値 +139% ❌不的中3着単勝 26.9倍

※ 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。
2モデルの説明はこちら

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