名古屋 6R 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。

6R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピックアンドロール追込	望月洵（愛知）	実21.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/04 名古屋6R 7着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋10R 4着/10頭+3.0秒 04/27 大井8R 8着/14頭+2.5秒 04/13 大井10R 5着/13頭+1.0秒 03/23 大井9R 7着/13頭+1.4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 ▽ 距離適性同距離は 7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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
2	カワテンティアラ逃げ	加藤聡（愛知）	実1.3	🌟◎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27%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 06/22 名古屋7R 2着/11頭 06/05 名古屋6R 3着/12頭 05/08 名古屋12R 2着/10頭+0.0秒 04/23 名古屋2R 1着/12頭勝利 04/08 名古屋7R 1着/11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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 41.0% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
3	セレスト先行	筒井勇（笠松）	実60.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 06/04 名古屋6R 6着/11頭 05/22 名古屋9R 4着/10頭+1.0秒 05/07 名古屋8R 4着/10頭+0.4秒 04/24 名古屋9R 4着/12頭+1.5秒 04/13 名古屋8R 4着/11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戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18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) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
4	デトネイター差し	近藤颯（愛知）	実45.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16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 06/04 名古屋5R 6着/12頭 05/22 名古屋10R 7着/10頭 05/07 名古屋9R 7着/10頭+1.2秒 04/23 名古屋7R 5着/12頭+2.5秒 04/08 名古屋10R 5着/11頭+1.2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 16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) ○ 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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	アイタロオ逃げ	大畑雅（愛知）	実7.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/04 名古屋5R 5着/12頭 05/25 名古屋9R 4着/10頭 05/08 名古屋8R 3着/11頭+0.3秒 04/24 名古屋4R 1着/12頭勝利 04/10 名古屋5R 2着/11頭+0.0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 4.0着 ○ 当競馬場適性 23走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
6	ホウオウエニシ追込	塚本征（愛知）	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 06/05 名古屋9R 12着/12頭 05/25 名古屋10R 9着/10頭+3.0秒 05/08 名古屋10R 10着/10頭+3.1秒 04/24 名古屋8R 7着/11頭+2.5秒 02/27 名古屋10R 10着/11頭+4.0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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 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。
7	フィナルフェリス自在	友森翔（愛知）	実7.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/05 名古屋8R 5着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋6R 4着/10頭 05/08 名古屋9R 12着/12頭+3.8秒 04/13 名古屋9R 2着/10頭+0.4秒 03/27 名古屋9R 5着/10頭+1.3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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
8	エクメノポリス逃げ	丹羽克（愛知）	実48.6	▽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／前走3着）
前5走 06/05 名古屋8R 3着/12頭 05/25 名古屋5R 1着/11頭 05/08 名古屋3R 5着/10頭+0.9秒 04/24 名古屋5R 11着/11頭+2.3秒 04/10 名古屋1R 1着/11頭勝利
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 13走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 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 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
9	ノクターナリティ差し	小笠羚（愛知）	実109.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/22 名古屋10R 9着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋10R 8着/10頭+2.2秒 04/23 名古屋7R 9着/12頭+3.4秒 04/10 名古屋7R 5着/11頭+1.1秒 03/24 名古屋9R 5着/10頭+1.6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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (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。
10	リストン追込	阪野学（愛知）	実205.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/22 名古屋10R 8着/10頭 05/07 名古屋10R 10着/10頭+3.7秒 04/23 名古屋8R 6着/12頭+2.5秒 04/10 名古屋8R 9着/11頭+1.9秒 03/24 名古屋7R 10着/12頭+3.4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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (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。
11	ヴァルドグラース逃げ	木之葵（愛知）	実14.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/05 名古屋8R 4着/12頭 05/25 名古屋7R 4着/10頭 05/08 名古屋9R 6着/12頭+1.1秒 04/24 名古屋12R 6着/12頭+1.4秒 04/13 名古屋8R 3着/11頭+1.1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 4.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 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。
12	エスパノーラ差し	細川智（愛知）	実133.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/14 川崎4R 11着/12頭+3.1秒 04/07 川崎5R 11着/12頭+4.0秒 03/03 川崎8R 5着/11頭+1.0秒 02/04 川崎7R 5着/12頭+0.6秒 01/02 川崎6R 10着/14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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。

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

カワテンティアラ

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7フィナルフェリス

7.4倍

EV +2%

○5アイタロオ

7.5倍

EV -7%

▲11ヴァルドグラース

14.5倍

EV +39%

▲1ピックアンドロール

21.6倍

EV +52%

出走馬AI評価順・全12頭

◎2

カワテンティアラ

加藤聡（愛知）

1.3倍

-46%

›

○7

フィナルフェリス

友森翔（愛知）

7.4倍

+2%

›

○5

アイタロオ

大畑雅（愛知）

7.5倍

-7%

›

▲11

ヴァルドグラース

木之葵（愛知）

14.5倍

+39%

›

▲1

ピックアンドロール

望月洵（愛知）

21.6倍

+52%

›

△6

ホウオウエニシ

塚本征（愛知）

15.9倍

-16%

›

△4

デトネイター

近藤颯（愛知）

45.9倍

+51%

›

△3

セレスト

筒井勇（笠松）

60.4倍

+57%

›

▽8

エクメノポリス

丹羽克（愛知）

48.6倍

+25%

›

▽9

ノクターナリティ

小笠羚（愛知）

109.9倍

+3%

›

▽12

エスパノーラ

細川智（愛知）

133.4倍

+11%

›

▽10

リストン

阪野学（愛知）

205.1倍

+13%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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。