名古屋 2R 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。

2R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 12:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインプライム	大畑慧（愛知）	実14.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/16 名古屋5R 5着/11頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
2	サドルトウショウ	細川智（愛知）	実25.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/18 名古屋1R 7着/11頭+1.0秒 06/05 名古屋3R 5着/10頭 ― ― ―
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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	トモロウィンアスク自在	丸野勝（愛知）	実45.4	▽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5走で勝ち無し）
前5走 06/18 名古屋2R 6着/11頭+3.0秒 05/22 名古屋2R 6着/10頭 05/04 名古屋3R 3着/10頭+1.5秒 04/20 名古屋2R 9着/11頭+4.2秒 04/08 名古屋1R 10着/12頭+3.5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 5.0着 × 当競馬場適性 5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 15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 1.5% (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。
4	クリコメリー	近藤颯（愛知）	実6.4	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/16 名古屋3R 4着/11頭 04/23 名古屋10R 11着/12頭+4.6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 7.5着 (不振) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	スケダチムヨウ自在	加藤誓（愛知）	実119.3	▽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）
前5走 06/18 名古屋2R 8着/11頭+1.0秒 05/22 名古屋2R 8着/10頭+0.0秒 05/04 名古屋1R 3着/9頭+0.7秒 04/20 名古屋2R 7着/11頭+3.6秒 04/08 名古屋1R 9着/12頭+2.9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 6.3着 × 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 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
6	ミラクルスパート	塚本征（愛知）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 06/18 名古屋3R 9着/12頭 06/03 名古屋2R 3着/12頭 ― ― ―
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 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.6% (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。
7	アイアンロッキー	友森翔（愛知）	実45.3	△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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 06/03 名古屋3R 7着/12頭 05/22 名古屋2R 5着/10頭 05/04 名古屋4R 5着/10頭+4.3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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
8	コンプレックス自在	丹羽克（愛知）	実42.7	▽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）
前5走 06/18 名古屋1R 5着/11頭 06/03 名古屋2R 10着/12頭+1.0秒 05/19 名古屋1R 5着/10頭+1.9秒 05/04 名古屋1R 6着/9頭+1.6秒 04/07 名古屋1R 4着/11頭+1.0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 6.7着 × 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 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 1.4% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
9	ニシキエバー	木之葵（愛知）	実70.0	▽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6走で勝ち無し）
前5走 06/18 名古屋2R 7着/11頭 06/03 名古屋3R 6着/12頭+0.0秒 05/22 名古屋1R 5着/11頭+3.0秒 05/08 名古屋6R 7着/10頭+1.5秒 04/20 名古屋3R 8着/12頭+1.8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 6.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
10	クィーンズローズ	今井貴（愛知）	実32.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/18 名古屋2R 9着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋3R 4着/10頭+3.0秒 05/19 名古屋4R 6着/11頭+4.3秒 04/23 名古屋10R 12着/12頭+5.3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 6.3着 × 当競馬場適性 4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 20% (好調) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
11	バッカス	小笠羚（愛知）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/16 名古屋2R 3着/10頭+3.0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 3.0着 (安定) △ 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 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ファフロツキーズ	望月洵（愛知）	実3.5	◎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 06/16 名古屋5R 4着/11頭+0.0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 4.0着 ○ ローテーション 17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 27.8% (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。

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

ファフロツキーズ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ミラクルスパート

3.0倍

EV -20%

○11バッカス

3.8倍

EV -25%

▲1ウインプライム

14.0倍

EV -4%

▲4クリコメリー

6.4倍

EV -57%

出走馬AI評価順・全12頭

◎12

ファフロツキーズ

望月洵（愛知）

3.5倍

-2%

›

○6

ミラクルスパート

塚本征（愛知）

3.0倍

-20%

›

○11

バッカス

小笠羚（愛知）

3.8倍

-25%

›

▲1

ウインプライム

大畑慧（愛知）

14.0倍

-4%

›

▲4

クリコメリー

近藤颯（愛知）

6.4倍

-57%

›

△2

サドルトウショウ

細川智（愛知）

25.6倍

+5%

›

△10

クィーンズローズ

今井貴（愛知）

32.5倍

-18%

›

△7

アイアンロッキー

友森翔（愛知）

45.3倍

-26%

›

▽3

トモロウィンアスク

丸野勝（愛知）

45.4倍

-32%

›

▽8

コンプレックス

丹羽克（愛知）

42.7倍

-40%

›

▽9

ニシキエバー

木之葵（愛知）

70.0倍

-37%

›

▽5

スケダチムヨウ

加藤誓（愛知）

119.3倍

-44%

›

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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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