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。

モデル

6R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バウアピアーズ自在	小笠羚（愛知）	実14.3	B△ A△勝率5% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/05 名古屋5R 2着/12頭 05/06 名古屋3R 1着/11頭勝利 06/13 名古屋10R 6着/10頭+2.1秒 06/04 名古屋7R 7着/12頭+2.6秒 05/20 名古屋10R 10着/11頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.9% / 期待値 -30% ※ 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	ダックリン	筒井勇（笠松）	実75.4	B△ A▽勝率2% EV+70% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 名古屋5R 1着/11頭 06/19 名古屋1R 3着/10頭+1.0秒 06/04 名古屋12R 9着/12頭 05/22 名古屋4R 7着/10頭+0.0秒 04/23 名古屋1R 2着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% △ 距離適性同距離 40走で勝率 8% ◎ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 期待値 +71% ※ 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	ミートザターゲット逃げ	丸野勝（愛知）	実9.6	B× A△勝率8% EV-24% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／74日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田1R 4着/7頭+1.2秒 04/21 園田2R 5着/9頭+1.2秒 03/26 園田6R 1着/10頭勝利 09/25 園田7R 2着/10頭+0.3秒 09/03 園田7R 2着/10頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 -24% ※ 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	ゴッドテソロ先行	塚本征（愛知）	実6.8	B▲ A○勝率15% EV+3% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/03 名古屋6R 4着/12頭 06/05 名古屋10R 10着/12頭+0.0秒 05/08 名古屋10R 7着/10頭+2.6秒 04/24 名古屋10R 9着/11頭+2.6秒 03/27 名古屋5R 9着/9頭+2.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 14.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.2% / 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	ドラゴンガール推奨	今井貴（愛知）	実9.3	B◎ A▲勝率13% EV+21% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率94% × オッズ9.3倍で期待値+771%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/03 名古屋9R 3着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋12R 7着/12頭 05/22 名古屋8R 2着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋4R 9着/12頭+2.5秒 04/08 名古屋12R 1着/12頭勝利
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 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +771% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 93.7% (オッズ暗示: 10.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.1% / 期待値 +22% ※ 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	エンジェルスノー自在	木之葵（愛知）	実35.3	B△ A△勝率4% EV+43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/25 名古屋9R 3着/10頭 04/24 名古屋9R 8着/12頭+2.2秒 02/26 名古屋12R 11着/11頭+4.6秒 01/28 名古屋12R 10着/11頭+1.9秒 01/03 名古屋8R 4着/11頭+1.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 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。
7	フローラビーナス	東川慎（笠松）	実86.7	B× A▽勝率1% EV-3% 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30%と適性高／同距離帯17走で勝率35%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/02 名古屋8R 10着/12頭 06/04 名古屋6R 9着/11頭 05/22 名古屋12R 8着/10頭+3.0秒 05/07 名古屋10R 6着/10頭+1.9秒 04/23 名古屋8R 10着/12頭+3.3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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 35% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ▽ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 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。
8	ボスコヴェローチェ	丹羽克（愛知）	実69.0	B× A▽勝率3% EV+97% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/18 名古屋5R 6着/9頭+0.0秒 06/04 名古屋7R 9着/11頭 05/21 名古屋6R 7着/10頭+2.0秒 05/06 名古屋5R 9着/11頭+4.3秒 04/23 名古屋12R 9着/12頭+1.3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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 11% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 +97% ※ 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	フォギーレーン	大畑慧（愛知）	実148.2	B× A▽勝率1% EV+7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/03 名古屋12R 5着/12頭+1.0秒 06/05 名古屋5R 3着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋2R 5着/10頭 05/06 名古屋2R 1着/10頭勝利 04/09 名古屋6R 7着/11頭+1.1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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 21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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 +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。
10	アルゴフィリオ	大原浩（笠松）	実24.0	B× A▽勝率4% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/03 名古屋10R 7着/12頭 06/19 名古屋2R 1着/11頭 05/20 名古屋8R 1着/10頭 05/06 船橋2R 5着/12頭+0.7秒 04/24 浦和5R 8着/9頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.7% / 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。
11	カゼノヨウニ逃げ	加藤誓（愛知）	実107.9	B× A▽勝率1% EV-42% 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5走 06/05 名古屋10R 11着/12頭 05/25 名古屋12R 10着/11頭 05/07 名古屋6R 1着/11頭勝利 04/23 名古屋6R 8着/12頭+2.5秒 04/10 名古屋4R 7着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.5% / 期待値 -42% ※ 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	イザベルソレイユ逃げ	近藤颯（愛知）	実1.4	B○ A🌟◎勝率44% EV-38% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 07/03 名古屋10R 2着/12頭 03/13 名古屋6R 2着/9頭+0.1秒 01/16 名古屋5R 3着/9頭+0.3秒 11/21 名古屋7R 2着/12頭+0.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.6% / 期待値 -39% ※ 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

B推奨Aモデル ▲

ドラゴンガール

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

9.3倍

AI期待値

+771%

買い目

¥2,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎12イザベルソレイユ

1.4倍

EV -94%

▲A:○4ゴッドテソロ

6.8倍

EV -94%

出走馬全12頭

◎A:▲5

ドラゴンガール

今井貴（愛知）

9.3倍

+771%

›

○A:◎12

イザベルソレイユ

近藤颯（愛知）

1.4倍

-94%

›

▲A:○4

ゴッドテソロ

塚本征（愛知）

6.8倍

-94%

›

△A:△1

バウアピアーズ

小笠羚（愛知）

14.3倍

-89%

›

△A:△6

エンジェルスノー

木之葵（愛知）

35.3倍

-94%

›

△A:▽2

ダックリン

筒井勇（笠松）

75.4倍

-89%

›

×A:▽10

アルゴフィリオ

大原浩（笠松）

24.0倍

-97%

›

×A:△3

ミートザターゲット

丸野勝（愛知）

9.6倍

-99%

›

×A:▽7

フローラビーナス

東川慎（笠松）

86.7倍

-96%

›

×A:▽11

カゼノヨウニ

加藤誓（愛知）

107.9倍

-95%

›

×A:▽9

フォギーレーン

大畑慧（愛知）

148.2倍

-93%

›

×A:▽8

ボスコヴェローチェ

丹羽克（愛知）

69.0倍

-99%

›

💡 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。

▶ 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 (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 ドラゴンガール実9.3倍期待値 +772% ❌不的中2着単勝 9.3倍

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

6R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バウアピアーズ自在	小笠羚（愛知）	実14.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/05 名古屋5R 2着/12頭 05/06 名古屋3R 1着/11頭勝利 06/13 名古屋10R 6着/10頭+2.1秒 06/04 名古屋7R 7着/12頭+2.6秒 05/20 名古屋10R 10着/11頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
2	ダックリン	筒井勇（笠松）	実75.4	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 名古屋5R 1着/11頭 06/19 名古屋1R 3着/10頭+1.0秒 06/04 名古屋12R 9着/12頭 05/22 名古屋4R 7着/10頭+0.0秒 04/23 名古屋1R 2着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% △ 距離適性同距離 40走で勝率 8% ◎ 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) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (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。
3	ミートザターゲット逃げ	丸野勝（愛知）	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／74日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田1R 4着/7頭+1.2秒 04/21 園田2R 5着/9頭+1.2秒 03/26 園田6R 1着/10頭勝利 09/25 園田7R 2着/10頭+0.3秒 09/03 園田7R 2着/10頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
4	ゴッドテソロ先行	塚本征（愛知）	実6.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/03 名古屋6R 4着/12頭 06/05 名古屋10R 10着/12頭+0.0秒 05/08 名古屋10R 7着/10頭+2.6秒 04/24 名古屋10R 9着/11頭+2.6秒 03/27 名古屋5R 9着/9頭+2.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	ドラゴンガール推奨	今井貴（愛知）	実9.3	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/03 名古屋9R 3着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋12R 7着/12頭 05/22 名古屋8R 2着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋4R 9着/12頭+2.5秒 04/08 名古屋12R 1着/12頭勝利
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 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	エンジェルスノー自在	木之葵（愛知）	実35.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/25 名古屋9R 3着/10頭 04/24 名古屋9R 8着/12頭+2.2秒 02/26 名古屋12R 11着/11頭+4.6秒 01/28 名古屋12R 10着/11頭+1.9秒 01/03 名古屋8R 4着/11頭+1.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
7	フローラビーナス	東川慎（笠松）	実86.7	▽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30%と適性高／同距離帯17走で勝率35%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/02 名古屋8R 10着/12頭 06/04 名古屋6R 9着/11頭 05/22 名古屋12R 8着/10頭+3.0秒 05/07 名古屋10R 6着/10頭+1.9秒 04/23 名古屋8R 10着/12頭+3.3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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 35% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ▽ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	ボスコヴェローチェ	丹羽克（愛知）	実69.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/18 名古屋5R 6着/9頭+0.0秒 06/04 名古屋7R 9着/11頭 05/21 名古屋6R 7着/10頭+2.0秒 05/06 名古屋5R 9着/11頭+4.3秒 04/23 名古屋12R 9着/12頭+1.3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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 11% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.9% (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。
9	フォギーレーン	大畑慧（愛知）	実148.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/03 名古屋12R 5着/12頭+1.0秒 06/05 名古屋5R 3着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋2R 5着/10頭 05/06 名古屋2R 1着/10頭勝利 04/09 名古屋6R 7着/11頭+1.1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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 21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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (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。
10	アルゴフィリオ	大原浩（笠松）	実24.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/03 名古屋10R 7着/12頭 06/19 名古屋2R 1着/11頭 05/20 名古屋8R 1着/10頭 05/06 船橋2R 5着/12頭+0.7秒 04/24 浦和5R 8着/9頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
11	カゼノヨウニ逃げ	加藤誓（愛知）	実107.9	▽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5走 06/05 名古屋10R 11着/12頭 05/25 名古屋12R 10着/11頭 05/07 名古屋6R 1着/11頭勝利 04/23 名古屋6R 8着/12頭+2.5秒 04/10 名古屋4R 7着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
12	イザベルソレイユ逃げ	近藤颯（愛知）	実1.4	🌟◎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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 07/03 名古屋10R 2着/12頭 03/13 名古屋6R 2着/9頭+0.1秒 01/16 名古屋5R 3着/9頭+0.3秒 11/21 名古屋7R 2着/12頭+0.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 43.6% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

イザベルソレイユ

騎手近藤颯（愛知）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ゴッドテソロ

6.8倍

EV +3%

▲5ドラゴンガール

9.3倍

EV +21%

出走馬全12頭

◎12

イザベルソレイユ

近藤颯（愛知）

1.4倍

-38%

›

○4

ゴッドテソロ

塚本征（愛知）

6.8倍

+3%

›

▲5

ドラゴンガール

今井貴（愛知）

9.3倍

+21%

›

△3

ミートザターゲット

丸野勝（愛知）

9.6倍

-24%

›

△1

バウアピアーズ

小笠羚（愛知）

14.3倍

-29%

›

△6

エンジェルスノー

木之葵（愛知）

35.3倍

+43%

›

▽10

アルゴフィリオ

大原浩（笠松）

24.0倍

-11%

›

▽8

ボスコヴェローチェ

丹羽克（愛知）

69.0倍

+97%

›

▽2

ダックリン

筒井勇（笠松）

75.4倍

+70%

›

▽7

フローラビーナス

東川慎（笠松）

86.7倍

-3%

›

▽9

フォギーレーン

大畑慧（愛知）

148.2倍

+7%

›

▽11

カゼノヨウニ

加藤誓（愛知）

107.9倍

-42%

›

💡 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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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 ドラゴンガール実9.3倍期待値 +22% ❌不的中2着単勝 9.3倍

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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