名古屋 5R 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。

5R 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 14:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポプリーニ	友森翔（愛知）	実158.9	▽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）
前5走 06/18 名古屋2R 5着/11頭 06/03 名古屋3R 8着/12頭 05/19 名古屋3R 4着/9頭+1.0秒 05/04 名古屋3R 9着/10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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	ナムラシンジロー	塚本征（愛知）	実2.4	🌟◎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（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.0% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	ヴェインズマン	加藤聡（愛知）	実7.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	ブロンディ	大畑慧（愛知）	実29.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/05 名古屋3R 3着/10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 3.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
5	ファビュラスベガス	細川智（愛知）	実9.5	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/18 名古屋1R 3着/11頭+4.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	ニキータ	望月洵（愛知）	実4.7	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/16 名古屋5R 3着/11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 3.0着 (安定) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	エルヴ	丸野勝（愛知）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（114日ぶりの実戦）
前5走 03/11 名古屋10R 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 5.0着 △ ローテーション 114日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.3% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	グランドサークル自在	大原浩（笠松）	実109.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 06/16 名古屋1R 2着/10頭+2.0秒 06/05 名古屋2R 5着/12頭 05/07 船橋2R 6着/12頭+3.1秒 04/01 船橋1R 7着/12頭+1.5秒 03/10 船橋1R 5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 4.3着 ○ 前走実績前走 2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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
9	アンフルラージュ	木之葵（愛知）	実55.3	△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）
前5走 06/18 名古屋3R 6着/12頭 06/03 名古屋3R 5着/12頭 05/19 名古屋4R 4着/11頭+3.3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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
10	ルーネンバーグ	阪野学（愛知）	実287.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 06/18 名古屋3R 12着/12頭+2.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	イヌボウノサザナミ自在	丹羽克（愛知）	実93.9	△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）
前5走 06/18 名古屋3R 8着/12頭 06/03 名古屋3R 3着/12頭+1.0秒 05/19 名古屋3R 5着/9頭+1.1秒 05/04 名古屋3R 6着/10頭+2.3秒 04/08 名古屋1R 8着/12頭+2.3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 5走で勝率 0% (苦戦) △ 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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
12	ミディエイター	加藤誓（愛知）	実171.8	▽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／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/18 名古屋3R 10着/12頭 06/03 名古屋4R 10着/12頭+5.0秒 03/02 名古屋5R 4着/11頭+1.9秒 02/10 名古屋2R 5着/12頭+2.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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

ナムラシンジロー

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7エルヴ

3.1倍

EV -15%

○3ヴェインズマン

7.6倍

EV -26%

▲6ニキータ

4.7倍

EV -61%

▲5ファビュラスベガス

9.5倍

EV -47%

出走馬AI評価順・全12頭

◎2

ナムラシンジロー

塚本征（愛知）

2.4倍

-8%

›

○7

エルヴ

丸野勝（愛知）

3.1倍

-15%

›

○3

ヴェインズマン

加藤聡（愛知）

7.6倍

-26%

›

▲6

ニキータ

望月洵（愛知）

4.7倍

-61%

›

▲5

ファビュラスベガス

細川智（愛知）

9.5倍

-47%

›

△4

ブロンディ

大畑慧（愛知）

29.0倍

+37%

›

△9

アンフルラージュ

木之葵（愛知）

55.3倍

+9%

›

△11

イヌボウノサザナミ

丹羽克（愛知）

93.9倍

+46%

›

▽8

グランドサークル

大原浩（笠松）

109.8倍

+51%

›

▽12

ミディエイター

加藤誓（愛知）

171.8倍

+14%

›

▽10

ルーネンバーグ

阪野学（愛知）

287.9倍

+72%

›

▽1

ポプリーニ

友森翔（愛知）

158.9倍

-20%

›

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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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