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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
クリコメリー |
近藤颯（愛知） |
実22.0 |
B△ A▽勝率3% EV-24% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 -25% ※ 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 |
スタープレイン |
小笠羚（愛知） |
実21.7 |
B× A▽勝率2% EV-48% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 -49% ※ 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 |
アイオロステソーロ |
木之葵（愛知） |
実10.9 |
B× A△勝率6% EV-35% 詳細▼ |
|
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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 9.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 -35% ※ 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 |
ウインアレグロ |
大畑雅（愛知） |
実116.1 |
B× A▽勝率1% EV-26% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 -26% ※ 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17.4 |
B× A△勝率5% EV-4% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 5.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 -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 |
ブルーアンバー |
丸野勝（愛知） |
実3.6 |
B🌟◎ A▲勝率15% EV-47% 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) +188% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.2% (オッズ暗示: 27.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.6% / 期待値 -47% ※ 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 |
クィーンズローズ |
丸山真（愛知） |
実34.5 |
B× A▽勝率2% EV-26% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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: 2.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 -27% ※ 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 |
ケイズシャーロット |
加藤聡（愛知） |
実2.7 |
B△ A◎勝率29% EV-22% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 1.4% (オッズ暗示: 37.0%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.7% / 期待値 -23% ※ 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 |
フェスティヴニーサ |
塚本征（愛知） |
実8.0 |
B▲ A△勝率10% EV-20% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 6.1% (オッズ暗示: 12.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 期待値 -21% ※ 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 |
アマビエ |
望月洵（愛知） |
実60.5 |
B× A×勝率1% EV-56% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.1% (オッズ暗示: 1.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -57% ※ 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 |
ユイノレジスタンス 推奨 |
今井貴（愛知） |
実5.8 |
B○ A○勝率25% EV+45% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 10.1% (オッズ暗示: 17.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.2% / 期待値 +46% ※ 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 |
デスヨッテニ |
筒井勇（笠松） |
実50.7 |
B△ A▽勝率1% EV-47% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 5位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 -47% ※ 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12頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+188% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
80.2% (オッズ暗示: 27.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 14.6% / 期待値 -47%
×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
10.1% (オッズ暗示: 17.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 25.2% / 期待値 +46%
×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
6.1% (オッズ暗示: 12.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.9% / 期待値 -21%
×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
1.4% (オッズ暗示: 37.0%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 28.7% / 期待値 -23%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 2.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 -47%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 4.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 -25%
×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
0.3% (オッズ暗示: 5.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 -5%
×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
0.1% (オッズ暗示: 9.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 -35%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 4.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 -49%
×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
0.1% (オッズ暗示: 1.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -57%
×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: 2.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 -27%
×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 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 -26%
💡 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
-
単勝
11
ユイノレジスタンス
¥200
確定6.1倍
期待値 -42%
🎯的中1着確定 6.1倍1,220円
B. 市場除外+キャリブ
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
クリコメリー |
近藤颯（愛知） |
実22.0 |
▽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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。 |
| 2 |
スタープレイン |
小笠羚（愛知） |
実21.7 |
▽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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。 |
| 3 |
アイオロステソーロ |
木之葵（愛知） |
実10.9 |
△詳細▼ |
|
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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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 |
ウインアレグロ |
大畑雅（愛知） |
実116.1 |
▽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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。 |
| 5 |
ファビュラスベガス |
細川智（愛知） |
実17.4 |
△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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。 |
| 6 |
ブルーアンバー |
丸野勝（愛知） |
実3.6 |
▲詳細▼ |
|
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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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 |
クィーンズローズ |
丸山真（愛知） |
実34.5 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。 |
| 8 |
ケイズシャーロット |
加藤聡（愛知） |
実2.7 |
◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.7% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。 |
| 9 |
フェスティヴニーサ |
塚本征（愛知） |
実8.0 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。 |
| 10 |
アマビエ |
望月洵（愛知） |
実60.5 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。 |
| 11 |
ユイノレジスタンス 推奨 |
今井貴（愛知） |
実5.8 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 25.2% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。 |
| 12 |
デスヨッテニ |
筒井勇（笠松） |
実50.7 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 10位 (中位評価) ×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 1.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。 |
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12頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
28.7% (オッズ暗示: 37.0%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+45% (妙味あり)
AI 予想勝率
25.2% (オッズ暗示: 17.2%)
×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
14.6% (オッズ暗示: 27.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 12.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-35% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.0% (オッズ暗示: 9.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-5% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.5% (オッズ暗示: 5.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 4.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-49% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 4.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 2.9%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 10位 (中位評価)
×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
1.0% (オッズ暗示: 2.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 0.9%)
💡 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
-
単勝
11
ユイノレジスタンス
¥200
確定6.1倍
期待値 +46%
🎯的中1着確定 6.1倍1,220円
B. 市場除外+キャリブ
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
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