名古屋 1R 詳細AI予想
本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ミョンソクコムドリ |
丸野勝（愛知） |
実36.3 |
B× A△勝率5% EV+84% 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 +85% ※ 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 |
リュウノバモス 差し |
今井貴（愛知） |
実43.9 |
B× A▽勝率2% EV-8% 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 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。 |
| 3 |
ファフロツキーズ |
渡邊竜（笠松） |
実50.8 |
B× A▽勝率2% EV+10% 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 +10% ※ 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 |
ケイツークルサード |
近藤颯（愛知） |
実1.2 |
B▲ A×勝率36% EV-56% 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 83.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.2% / 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。 |
| 5 |
ボドニーク |
塚本征（愛知） |
実15.1 |
B× A▲勝率12% EV+87% 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 6.6%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 +88% ※ 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 |
ウワサノモアナ |
木之葵（愛知） |
実61.6 |
B△ A▽勝率2% EV-5% 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -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 |
ニシキエバー |
小笠羚（愛知） |
実70.5 |
B× A▽勝率1% EV-42% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 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。 |
| 8 |
ノーブルサンライズ 推奨 |
大畑慧（愛知） |
実20.4 |
B◎ A△勝率10% EV+94% 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) +992% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 53.5% (オッズ暗示: 4.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 期待値 +94% ※ 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 |
ホウオウアワード |
大原浩（笠松） |
実133.9 |
B× A▽勝率1% EV-16% 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) -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 -17% ※ 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 |
タマモトップハット |
丸山真（愛知） |
実22.4 |
B○ A△勝率5% EV+20% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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) +406% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 4.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.4% / 期待値 +20% ※ 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 |
サンクスアミリオン |
丹羽克（愛知） |
実36.4 |
B△ A▽勝率3% EV+27% 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.5% / 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。 |
| 12 |
ラヴズプレミアム |
望月洵（愛知） |
実6.3 |
B△ A○勝率21% EV+30% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 15.9%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.7% / 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。 |
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)
+992% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
53.5% (オッズ暗示: 4.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.5% / 期待値 +94%
○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)
+406% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
22.6% (オッズ暗示: 4.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.4% / 期待値 +20%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-87% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.9% (オッズ暗示: 83.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 36.2% / 期待値 -57%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-60% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.3% (オッズ暗示: 15.9%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.7% / 期待値 +30%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+6% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.9% (オッズ暗示: 2.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.5% / 期待値 +27%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 1.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -6%
×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: 6.6%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 +88%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-72% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 2.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 +85%
×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
0.3% (オッズ暗示: 2.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 +10%
×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: 2.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 -9%
×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 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -43%
×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 -17%
💡 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
8
ノーブルサンライズ
¥100
実20.4倍
期待値 +992%
❌不的中8着単勝 20.4倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
8
ノーブルサンライズ
¥1,200
実20.4倍
期待値 +992%
❌不的中8着単勝 20.4倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ミョンソクコムドリ |
丸野勝（愛知） |
実36.3 |
△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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。 |
| 2 |
リュウノバモス 差し |
今井貴（愛知） |
実43.9 |
▽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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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 |
ファフロツキーズ |
渡邊竜（笠松） |
実50.8 |
▽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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (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。 |
| 4 |
ケイツークルサード |
近藤颯（愛知） |
実1.2 |
×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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.2% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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 |
ボドニーク |
塚本征（愛知） |
実15.1 |
▲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) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。 |
| 6 |
ウワサノモアナ |
木之葵（愛知） |
実61.6 |
▽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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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 |
ニシキエバー |
小笠羚（愛知） |
実70.5 |
▽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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。 |
| 8 |
ノーブルサンライズ 推奨 |
大畑慧（愛知） |
実20.4 |
△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) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。 |
| 9 |
ホウオウアワード |
大原浩（笠松） |
実133.9 |
▽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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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 |
タマモトップハット |
丸山真（愛知） |
実22.4 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (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。 |
| 11 |
サンクスアミリオン |
丹羽克（愛知） |
実36.4 |
▽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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。 |
| 12 |
ラヴズプレミアム |
望月洵（愛知） |
実6.3 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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12頭
×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
36.2% (オッズ暗示: 83.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+30% (妙味あり)
AI 予想勝率
20.7% (オッズ暗示: 15.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+87% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 6.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+94% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 4.9%)
△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)
+20% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
5.4% (オッズ暗示: 4.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+84% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.1% (オッズ暗示: 2.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+27% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.5% (オッズ暗示: 2.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.2% (オッズ暗示: 2.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 2.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 1.6%)
×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
0.8% (オッズ暗示: 1.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 0.7%)
💡 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
8
ノーブルサンライズ
¥100
実20.4倍
期待値 +94%
❌不的中8着単勝 20.4倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
8
ノーブルサンライズ
¥1,200
実20.4倍
期待値 +94%
❌不的中8着単勝 20.4倍
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