名古屋 11R 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

11R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュンフィレンツェ	筒井勇（笠松）	実3.8	B○ A○勝率30% EV+13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯28走で勝率25%／前走2着）
前5走 07/02 名古屋11R 2着/11頭+4.0秒 06/03 名古屋11R 5着/10頭 05/22 名古屋11R 3着/11頭 05/04 名古屋8R 5着/9頭+2.0秒 04/23 名古屋9R 3着/10頭+0.7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 3.3着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 41.8% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 29.8% / 期待値 +13% ※ 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	フリッパー差し	近藤颯（愛知）	実25.1	B△ A△勝率4% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/03 名古屋11R 6着/11頭 05/25 名古屋11R 9着/12頭 05/08 名古屋11R 9着/10頭+2.8秒 04/10 名古屋10R 1着/9頭勝利 03/27 名古屋8R 5着/12頭+0.9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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.9% / 期待値 -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。
3	エバーシンス逃げ	細川智（愛知）	実4.1	B▲ A▲勝率19% EV-21% 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2着）
前5走 06/05 名古屋11R 2着/11頭 05/21 名古屋11R 5着/10頭 05/08 名古屋11R 2着/10頭+0.9秒 04/24 名古屋11R 2着/10頭+0.8秒 04/08 名古屋11R 2着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 12.9% (オッズ暗示: 24.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.1% / 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。
4	キャルベイクルーズ先行	望月洵（愛知）	実1.8	B🌟◎ A🌟◎勝率33% EV-39% 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6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 名古屋9R 1着/12頭 06/17 名古屋11R 2着/12頭 06/02 名古屋10R 1着/12頭 05/06 名古屋9R 3着/9頭+0.3秒 04/20 名古屋10R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16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 41.8% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.4% / 期待値 -40% ※ 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	キャッシュブリッツ追込	渡邊竜（笠松）	実6.6	B△ A△勝率11% EV-29% 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7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/03 名古屋11R 5着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋11R 5着/11頭 01/29 名古屋11R 8着/12頭+1.0秒 09/19 名古屋11R 2着/12頭+0.3秒 05/29 名古屋11R 2着/12頭+0.2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 6.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 期待値 -29% ※ 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	パピタ逃げ	大畑慧（愛知）	実66.1	B△ A△勝率3% EV+101% 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 07/03 名古屋11R 10着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋11R 8着/11頭+1.0秒 04/07 名古屋10R 11着/11頭+11.1秒 03/27 名古屋10R 3着/9頭+0.2秒 03/13 名古屋11R 3着/8頭+0.3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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 42走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 30% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 +102% ※ 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Aモデル ◎

キャルベイクルーズ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ジュンフィレンツェ

3.8倍

EV +58%

▲A:▲3エバーシンス

4.1倍

EV -47%

出走馬全6頭

◎A:◎4

キャルベイクルーズ

望月洵（愛知）

1.8倍

-24%

›

○A:○1

ジュンフィレンツェ

筒井勇（笠松）

3.8倍

+58%

›

▲A:▲3

エバーシンス

細川智（愛知）

4.1倍

-47%

›

△A:△5

キャッシュブリッツ

渡邊竜（笠松）

6.6倍

-77%

›

△A:△2

フリッパー

近藤颯（愛知）

25.1倍

-99%

›

△A:△6

パピタ

大畑慧（愛知）

66.1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。

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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）

11R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュンフィレンツェ	筒井勇（笠松）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯28走で勝率25%／前走2着）
前5走 07/02 名古屋11R 2着/11頭+4.0秒 06/03 名古屋11R 5着/10頭 05/22 名古屋11R 3着/11頭 05/04 名古屋8R 5着/9頭+2.0秒 04/23 名古屋9R 3着/10頭+0.7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 3.3着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 29.8% (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。
2	フリッパー差し	近藤颯（愛知）	実25.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/03 名古屋11R 6着/11頭 05/25 名古屋11R 9着/12頭 05/08 名古屋11R 9着/10頭+2.8秒 04/10 名古屋10R 1着/9頭勝利 03/27 名古屋8R 5着/12頭+0.9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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
3	エバーシンス逃げ	細川智（愛知）	実4.1	▲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2着）
前5走 06/05 名古屋11R 2着/11頭 05/21 名古屋11R 5着/10頭 05/08 名古屋11R 2着/10頭+0.9秒 04/24 名古屋11R 2着/10頭+0.8秒 04/08 名古屋11R 2着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	キャルベイクルーズ先行	望月洵（愛知）	実1.8	🌟◎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6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 名古屋9R 1着/12頭 06/17 名古屋11R 2着/12頭 06/02 名古屋10R 1着/12頭 05/06 名古屋9R 3着/9頭+0.3秒 04/20 名古屋10R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16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 33.4% (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。
5	キャッシュブリッツ追込	渡邊竜（笠松）	実6.6	△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7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/03 名古屋11R 5着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋11R 5着/11頭 01/29 名古屋11R 8着/12頭+1.0秒 09/19 名古屋11R 2着/12頭+0.3秒 05/29 名古屋11R 2着/12頭+0.2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 6.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
6	パピタ逃げ	大畑慧（愛知）	実66.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯23走で勝率30%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/03 名古屋11R 10着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋11R 8着/11頭+1.0秒 04/07 名古屋10R 11着/11頭+11.1秒 03/27 名古屋10R 3着/9頭+0.2秒 03/13 名古屋11R 3着/8頭+0.3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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 42走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 30% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

キャルベイクルーズ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ジュンフィレンツェ

3.8倍

EV +13%

▲3エバーシンス

4.1倍

EV -21%

出走馬全6頭

◎4

キャルベイクルーズ

望月洵（愛知）

1.8倍

-39%

›

○1

ジュンフィレンツェ

筒井勇（笠松）

3.8倍

+13%

›

▲3

エバーシンス

細川智（愛知）

4.1倍

-21%

›

△5

キャッシュブリッツ

渡邊竜（笠松）

6.6倍

-29%

›

△2

フリッパー

近藤颯（愛知）

25.1倍

-2%

›

△6

パピタ

大畑慧（愛知）

66.1倍

+101%

›

💡 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。

▶ 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

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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