名古屋 4R 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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アルコル |
望月洵（愛知） |
実1.8 |
B▲ A🌟◎勝率50% EV-9% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.3% / 期待値 -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。 |
| 2 |
ディルンウィン |
小笠羚（愛知） |
実15.4 |
B× A△勝率2% EV-64% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 6.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.3% / 期待値 -65% ※ 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 |
ヘルツクライス |
加藤聡（愛知） |
実40.4 |
B△ A▽勝率1% EV-43% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.4% / 期待値 -44% ※ 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 |
ゴールドマスター |
友森翔（愛知） |
実4.6 |
B△ A○勝率22% EV+3% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 21.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.4% / 期待値 +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。 |
| 5 |
ケイズヴェロシティ 推奨 |
塚本征（愛知） |
実7.2 |
B🌟◎ A△勝率5% EV-61% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +386% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 67.6% (オッズ暗示: 13.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.4% / 期待値 -61% ※ 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 |
エンジェルリング |
今井貴（愛知） |
実6.4 |
B△ A△勝率8% EV-50% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 15.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 -51% ※ 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 |
テルケンユミロマン |
大畑雅（愛知） |
実8.4 |
B○ A▲勝率11% EV-11% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 11.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 期待値 -12% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全7頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+386% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
67.6% (オッズ暗示: 13.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.4% / 期待値 -61%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+30% (妙味あり)
AI 予想勝率
15.6% (オッズ暗示: 11.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.5% / 期待値 -12%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-86% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 55.6%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 50.3% / 期待値 -9%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-70% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 21.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 22.4% / 期待値 +3%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-93% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 15.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 -51%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 2.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 1.4% / 期待値 -44%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-97% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 6.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.3% / 期待値 -65%
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。
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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
ケイズヴェロシティ
実7.2倍
期待値 +387%
❌不的中4着単勝 7.2倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アルコル |
望月洵（愛知） |
実1.8 |
🌟◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 50.3% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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 |
ディルンウィン |
小笠羚（愛知） |
実15.4 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。 |
| 3 |
ヘルツクライス |
加藤聡（愛知） |
実40.4 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。 |
| 4 |
ゴールドマスター |
友森翔（愛知） |
実4.6 |
○詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。 |
| 5 |
ケイズヴェロシティ 推奨 |
塚本征（愛知） |
実7.2 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。 |
| 6 |
エンジェルリング |
今井貴（愛知） |
実6.4 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7.7% (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。 |
| 7 |
テルケンユミロマン |
大畑雅（愛知） |
実8.4 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全7頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
50.3% (オッズ暗示: 55.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
22.4% (オッズ暗示: 21.7%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 11.9%)
×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
7.7% (オッズ暗示: 15.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-61% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.4% (オッズ暗示: 13.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 6.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 2.5%)
💡 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。
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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
ケイズヴェロシティ
実7.2倍
期待値 -61%
❌不的中4着単勝 7.2倍
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