名古屋 12R 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

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トークダウン	村上弘（愛知）	実68.2	B× A▽勝率1% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場42走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 07/15 名古屋6R 11着/12頭+5.0秒 07/02 名古屋12R 5着/12頭 06/19 名古屋2R 7着/11頭+1.0秒 06/04 名古屋3R 5着/12頭+0.0秒 05/22 名古屋6R 8着/9頭+2.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 42走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% ▽ 前走実績前走 11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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 -14% ※ 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	エストレリータ	丹羽克（愛知）	実10.2	B× A△勝率8% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場80走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/03 名古屋9R 4着/12頭 06/05 名古屋9R 9着/12頭 05/25 名古屋5R 11着/11頭 05/08 名古屋3R 8着/10頭+1.7秒 04/24 名古屋6R 10着/12頭+3.2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 80走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 59走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27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 0.1% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 -18% ※ 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	ノーブルカグラ	大畑慧（愛知）	実3.6	B△ A○勝率18% EV-33% 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39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 名古屋5R 2着/11頭+1.0秒 06/19 名古屋2R 5着/11頭 06/04 名古屋12R 4着/12頭+2.0秒 05/21 名古屋5R 8着/10頭 05/06 名古屋10R 5着/11頭+0.3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 3.7着 × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.4% / 期待値 -34% ※ 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	ベアショット	近藤颯（愛知）	実9.7	B○ A△勝率7% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場34走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し）
前5走 07/15 名古屋6R 5着/12頭 06/05 名古屋5R 5着/12頭 05/08 名古屋1R 7着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋4R 5着/12頭+1.0秒 04/13 名古屋4R 8着/10頭+1.6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 5.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 5.5% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 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。
5	スターロード差し	加藤利（愛知）	実14.2	B× A×勝率3% EV-63% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/05 名古屋12R 8着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋8R 5着/10頭 05/08 名古屋4R 8着/10頭+1.9秒 04/24 名古屋8R 8着/11頭+2.5秒 04/13 名古屋7R 9着/10頭+2.1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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 98走で勝率 7% △ 距離適性同距離 73走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 7.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 期待値 -63% ※ 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	サンフローリス	今井貴（愛知）	実34.7	B× A▽勝率2% EV-42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場33走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は50走で勝ち無し）
前5走 07/15 名古屋7R 6着/12頭+2.0秒 06/22 名古屋6R 7着/10頭+0.0秒 05/25 名古屋12R 5着/11頭 05/08 名古屋12R 7着/10頭+1.0秒 04/24 名古屋10R 6着/11頭+2.1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 6.0着 × 当競馬場適性 33走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 50走で勝ち無し ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 期待値 -43% ※ 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	シャイニーセーラー	細川智（愛知）	実4.7	B▲ A◎勝率23% EV+9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 07/15 名古屋7R 5着/12頭 07/03 名古屋1R 4着/12頭 06/22 名古屋1R 10着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋6R 2着/9頭+3.0秒 05/07 名古屋5R 4着/10頭+0.4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 6.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 21.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.2% / 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。
8	エイシンハトホル差し	丸野勝（愛知）	実14.2	B△ A▽勝率4% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 名古屋5R 7着/11頭 06/04 名古屋4R 6着/12頭+2.0秒 05/05 名古屋10R 1着/11頭勝利 04/22 名古屋1R 4着/12頭+0.7秒 04/08 名古屋7R 5着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 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。
9	カミーチェ	塚本征（愛知）	実11.7	B× A×勝率4% EV-53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場41走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/15 名古屋7R 9着/12頭 07/02 名古屋12R 2着/12頭 06/19 名古屋1R 7着/10頭 06/04 名古屋12R 5着/12頭 05/21 名古屋3R 2着/10頭+0.0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 6.0着 × 当競馬場適性 41走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 8.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 期待値 -53% ※ 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	カムイパパイヤ	木之葵（愛知）	実9.2	B△ A△勝率11% EV0% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/14 名古屋8R 4着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋1R 11着/12頭 06/05 名古屋5R 8着/12頭 05/25 名古屋2R 7着/10頭 05/07 名古屋12R 4着/10頭+0.7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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.8% / 期待値 -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。
11	ヒダサワヤカ自在推奨	小笠羚（愛知）	実6.9	B🌟◎ A▲勝率17% EV+18% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率88% × オッズ6.9倍で期待値+510%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/03 名古屋9R 7着/12頭 05/25 名古屋5R 4着/11頭 05/08 名古屋1R 4着/10頭+0.7秒 04/24 名古屋4R 10着/12頭+3.0秒 04/13 名古屋7R 7着/10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戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +510% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 88.5% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.2% / 期待値 +18% ※ 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	ノイアーターク	丸山真（愛知）	実22.5	B× A×勝率2% EV-62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し）
前5走 07/03 名古屋9R 9着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋5R 4着/12頭 05/25 名古屋5R 8着/11頭 05/08 名古屋3R 7着/10頭+1.7秒 04/24 名古屋5R 10着/11頭+1.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ○ ローテーション 27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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 -62% ※ 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 ▲

ヒダサワヤカ

騎手小笠羚（愛知）

単勝オッズ

6.9倍

AI期待値

+510%

買い目

¥2,100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4ベアショット

9.7倍

EV -46%

▲A:◎7シャイニーセーラー

4.7倍

EV -84%

出走馬全12頭

◎A:▲11

ヒダサワヤカ

小笠羚（愛知）

6.9倍

+510%

›

○A:△4

ベアショット

近藤颯（愛知）

9.7倍

-46%

›

▲A:◎7

シャイニーセーラー

細川智（愛知）

4.7倍

-84%

›

△A:○3

ノーブルカグラ

大畑慧（愛知）

3.6倍

-95%

›

△A:▽8

エイシンハトホル

丸野勝（愛知）

14.2倍

-87%

›

△A:△10

カムイパパイヤ

木之葵（愛知）

9.2倍

-97%

›

×A:△2

エストレリータ

丹羽克（愛知）

10.2倍

-99%

›

×A:×9

カミーチェ

塚本征（愛知）

11.7倍

-98%

›

×A:▽6

サンフローリス

今井貴（愛知）

34.7倍

-96%

›

×A:×5

スターロード

加藤利（愛知）

14.2倍

-99%

›

×A:×12

ノイアーターク

丸山真（愛知）

22.5倍

-99%

›

×A:▽1

トークダウン

村上弘（愛知）

68.2倍

-98%

›

💡 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 11 ヒダサワヤカ ¥2,100 実6.9倍期待値 +510% ❌不的中7着単勝 6.9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

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トークダウン	村上弘（愛知）	実68.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場42走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 07/15 名古屋6R 11着/12頭+5.0秒 07/02 名古屋12R 5着/12頭 06/19 名古屋2R 7着/11頭+1.0秒 06/04 名古屋3R 5着/12頭+0.0秒 05/22 名古屋6R 8着/9頭+2.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 42走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% ▽ 前走実績前走 11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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
2	エストレリータ	丹羽克（愛知）	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場80走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/03 名古屋9R 4着/12頭 06/05 名古屋9R 9着/12頭 05/25 名古屋5R 11着/11頭 05/08 名古屋3R 8着/10頭+1.7秒 04/24 名古屋6R 10着/12頭+3.2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 80走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 59走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
3	ノーブルカグラ	大畑慧（愛知）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 名古屋5R 2着/11頭+1.0秒 06/19 名古屋2R 5着/11頭 06/04 名古屋12R 4着/12頭+2.0秒 05/21 名古屋5R 8着/10頭 05/06 名古屋10R 5着/11頭+0.3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 3.7着 × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.4% (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。
4	ベアショット	近藤颯（愛知）	実9.7	△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34走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し）
前5走 07/15 名古屋6R 5着/12頭 06/05 名古屋5R 5着/12頭 05/08 名古屋1R 7着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋4R 5着/12頭+1.0秒 04/13 名古屋4R 8着/10頭+1.6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 5.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	スターロード差し	加藤利（愛知）	実14.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/05 名古屋12R 8着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋8R 5着/10頭 05/08 名古屋4R 8着/10頭+1.9秒 04/24 名古屋8R 8着/11頭+2.5秒 04/13 名古屋7R 9着/10頭+2.1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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 98走で勝率 7% △ 距離適性同距離 73走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (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。
6	サンフローリス	今井貴（愛知）	実34.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場33走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は50走で勝ち無し）
前5走 07/15 名古屋7R 6着/12頭+2.0秒 06/22 名古屋6R 7着/10頭+0.0秒 05/25 名古屋12R 5着/11頭 05/08 名古屋12R 7着/10頭+1.0秒 04/24 名古屋10R 6着/11頭+2.1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 6.0着 × 当競馬場適性 33走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 50走で勝ち無し ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
7	シャイニーセーラー	細川智（愛知）	実4.7	◎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20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 07/15 名古屋7R 5着/12頭 07/03 名古屋1R 4着/12頭 06/22 名古屋1R 10着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋6R 2着/9頭+3.0秒 05/07 名古屋5R 4着/10頭+0.4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 6.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ○ 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 23.2% (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。
8	エイシンハトホル差し	丸野勝（愛知）	実14.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 名古屋5R 7着/11頭 06/04 名古屋4R 6着/12頭+2.0秒 05/05 名古屋10R 1着/11頭勝利 04/22 名古屋1R 4着/12頭+0.7秒 04/08 名古屋7R 5着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (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。
9	カミーチェ	塚本征（愛知）	実11.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場41走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/15 名古屋7R 9着/12頭 07/02 名古屋12R 2着/12頭 06/19 名古屋1R 7着/10頭 06/04 名古屋12R 5着/12頭 05/21 名古屋3R 2着/10頭+0.0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 6.0着 × 当競馬場適性 41走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	カムイパパイヤ	木之葵（愛知）	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/14 名古屋8R 4着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋1R 11着/12頭 06/05 名古屋5R 8着/12頭 05/25 名古屋2R 7着/10頭 05/07 名古屋12R 4着/10頭+0.7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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。
11	ヒダサワヤカ自在推奨	小笠羚（愛知）	実6.9	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/03 名古屋9R 7着/12頭 05/25 名古屋5R 4着/11頭 05/08 名古屋1R 4着/10頭+0.7秒 04/24 名古屋4R 10着/12頭+3.0秒 04/13 名古屋7R 7着/10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戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
12	ノイアーターク	丸山真（愛知）	実22.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し）
前5走 07/03 名古屋9R 9着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋5R 4着/12頭 05/25 名古屋5R 8着/11頭 05/08 名古屋3R 7着/10頭+1.7秒 04/24 名古屋5R 10着/11頭+1.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ○ ローテーション 27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 1.7% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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

シャイニーセーラー

騎手細川智（愛知）

単勝オッズ

4.7倍

AI期待値

+9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ノーブルカグラ

3.6倍

EV -33%

▲11ヒダサワヤカ

6.9倍

EV +18%

出走馬全12頭

◎7

シャイニーセーラー

細川智（愛知）

4.7倍

+9%

›

○3

ノーブルカグラ

大畑慧（愛知）

3.6倍

-33%

›

▲11

ヒダサワヤカ

小笠羚（愛知）

6.9倍

+18%

›

△10

カムイパパイヤ

木之葵（愛知）

9.2倍

›

△2

エストレリータ

丹羽克（愛知）

10.2倍

-18%

›

△4

ベアショット

近藤颯（愛知）

9.7倍

-27%

›

×9

カミーチェ

塚本征（愛知）

11.7倍

-53%

›

▽8

エイシンハトホル

丸野勝（愛知）

14.2倍

-46%

›

×5

スターロード

加藤利（愛知）

14.2倍

-63%

›

×12

ノイアーターク

丸山真（愛知）

22.5倍

-62%

›

▽6

サンフローリス

今井貴（愛知）

34.7倍

-42%

›

▽1

トークダウン

村上弘（愛知）

68.2倍

-13%

›

💡 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 11 ヒダサワヤカ ¥2,100 実6.9倍期待値 +18% ❌不的中7着単勝 6.9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。
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