名古屋 1R 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。

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 12:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キタノショウリュウ逃げ	小笠羚（愛知）	実4.5	▲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／前走勝利の勢い）
前5走 06/18 名古屋6R 1着/10頭 06/03 名古屋5R 2着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋5R 2着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋12R 11着/12頭+3.5秒 04/20 名古屋5R 1着/12頭勝利
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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	レドンホール追込	尾崎章（愛知）	実139.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/25 名古屋2R 8着/10頭+1.0秒 05/08 名古屋1R 8着/10頭+1.7秒 04/13 名古屋5R 9着/9頭+3.2秒 03/27 名古屋11R 5着/9頭+1.6秒 01/30 名古屋7R 10着/12頭+2.9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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
3	ホウオウシーザー差し	細川智（愛知）	実9.2	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/22 名古屋1R 4着/11頭+0.0秒 06/03 名古屋12R 1着/12頭 05/21 名古屋2R 5着/10頭 05/06 名古屋1R 7着/11頭+0.3秒 04/22 名古屋8R 6着/11頭+1.0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 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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) × 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 5.8% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	ウインアリス	大畑雅（愛知）	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 06/22 名古屋1R 3着/11頭 06/05 名古屋1R 9着/11頭+2.0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 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
5	ラブミーエール追込	今井貴（愛知）	実68.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/02 船橋7R 14着/14頭+4.0秒 05/15 川崎6R 10着/12頭+3.5秒 05/06 船橋1R 6着/10頭+1.6秒 04/02 船橋1R 8着/11頭+2.8秒 03/12 船橋1R 9着/11頭+3.6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 10.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	カムイパパイヤ差し	木之葵（愛知）	実50.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/05 名古屋5R 8着/12頭 05/25 名古屋2R 7着/10頭 05/07 名古屋12R 4着/10頭+0.7秒 04/24 名古屋3R 7着/12頭+2.4秒 04/13 名古屋4R 7着/10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 6.3着 △ 当競馬場適性 42走で勝率 7% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% ○ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
7	ラミントン逃げ	加藤聡（愛知）	実3.0	🌟◎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5走で勝率40%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/18 名古屋7R 1着/11頭 06/03 名古屋6R 3着/12頭 05/21 名古屋2R 10着/10頭 05/06 名古屋12R 7着/12頭+2.2秒 03/24 名古屋3R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 40.7% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
8	リックトメンマ先行	大原浩（笠松）	実8.4	▲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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/19 名古屋3R 3着/11頭 06/04 名古屋4R 4着/12頭 05/22 名古屋5R 5着/10頭 05/07 名古屋4R 5着/9頭+0.9秒 04/23 名古屋3R 10着/12頭+1.7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 4.0着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
9	デザフィアドール逃げ	筒井勇（笠松）	実47.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し）
前5走 06/05 名古屋5R 10着/12頭 05/22 名古屋8R 4着/11頭 05/07 名古屋7R 5着/11頭+0.9秒 04/24 名古屋3R 11着/12頭+4.2秒 04/10 名古屋5R 11着/11頭+3.7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 6.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し △ 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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (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。
10	キタノレーニア	友森翔（愛知）	実75.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/22 名古屋1R 11着/11頭 06/05 名古屋5R 7着/12頭+0.0秒 05/22 名古屋7R 2着/11頭+4.0秒 05/07 名古屋7R 10着/11頭+1.4秒 04/23 名古屋6R 5着/12頭+2.2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 53走で勝率 9% △ 距離適性同距離 41走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	シャイニーセーラー	近藤颯（愛知）	実79.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/22 名古屋1R 10着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋6R 2着/9頭+3.0秒 05/07 名古屋5R 4着/10頭+0.4秒 04/23 名古屋4R 8着/12頭+2.4秒 04/10 名古屋3R 8着/11頭+2.8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 5.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	テルケンユミカグラ逃げ	塚本征（愛知）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/03 名古屋7R 1着/12頭 05/19 名古屋12R 1着/11頭勝利 05/06 名古屋10R 4着/11頭+0.2秒 04/20 名古屋4R 1着/12頭勝利 10/14 名古屋10R 7着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。

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

ラミントン

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

+21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12テルケンユミカグラ

3.3倍

EV -26%

▲1キタノショウリュウ

4.5倍

EV -58%

▲8リックトメンマ

8.4倍

EV -40%

▲3ホウオウシーザー

9.2倍

EV -46%

出走馬AI評価順・全12頭

◎7

ラミントン

加藤聡（愛知）

3.0倍

+21%

›

○12

テルケンユミカグラ

塚本征（愛知）

3.3倍

-26%

›

▲1

キタノショウリュウ

小笠羚（愛知）

4.5倍

-58%

›

▲8

リックトメンマ

大原浩（笠松）

8.4倍

-40%

›

▲3

ホウオウシーザー

細川智（愛知）

9.2倍

-46%

›

△4

ウインアリス

大畑雅（愛知）

11.2倍

-37%

›

△6

カムイパパイヤ

木之葵（愛知）

50.4倍

+40%

›

△9

デザフィアドール

筒井勇（笠松）

47.5倍

+26%

›

▽5

ラブミーエール

今井貴（愛知）

68.9倍

+27%

›

▽11

シャイニーセーラー

近藤颯（愛知）

79.0倍

-39%

›

×10

キタノレーニア

友森翔（愛知）

75.1倍

-53%

›

▽2

レドンホール

尾崎章（愛知）

139.8倍

-18%

›

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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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