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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
メイナンファスト 逃げ |
近藤颯（愛知） |
実25.3 |
B× A×勝率2% EV-50% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.0%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -50% ※ 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 |
ウインマデイラ |
塚本征（愛知） |
実5.8 |
B× A△勝率3% EV-83% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 17.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.9% / 期待値 -83% ※ 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 |
ペプチドプラタ |
丸野勝（愛知） |
実11.8 |
B○ A×勝率3% EV-67% 詳細▼ |
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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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 8.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 -67% ※ 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 |
アーデントアイ |
加藤聡（愛知） |
実3.0 |
B🌟◎ A🌟◎勝率54% EV+62% 詳細▼ |
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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) +150% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 83.5% (オッズ暗示: 33.3%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.0% / 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。 |
| 5 |
フライデイゼーン |
柿原翔（愛知） |
実21.1 |
B△ A×勝率2% EV-66% 詳細▼ |
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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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -66% ※ 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 |
グラスベリー |
大畑慧（愛知） |
実9.5 |
B△ A△勝率5% EV-49% 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 10.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 -50% ※ 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 |
ピコレーヴ |
望月洵（愛知） |
実6.8 |
B△ A▲勝率11% EV-22% 詳細▼ |
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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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 14.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.4% / 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。 |
| 8 |
コパノカーター |
細川智（愛知） |
実100.3 |
B× A▽勝率1% EV-24% 詳細▼ |
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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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.7% / 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。 |
| 9 |
ナンヨーロイヤル |
今井貴（愛知） |
実8.8 |
B× A△勝率6% EV-47% 詳細▼ |
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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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 11.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.9% / 期待値 -48% ※ 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 |
クロムハーツガール |
松本一（笠松） |
実162.0 |
B× A▽勝率0% EV-49% 詳細▼ |
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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) -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 0.3% / 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。 |
| 11 |
チェリカキング |
村上弘（愛知） |
実5.4 |
B▲ A○勝率12% EV-32% 詳細▼ |
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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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 18.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.4% / 期待値 -33% ※ 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 |
ミヤムーブメント |
渡邊竜（笠松） |
実76.8 |
B× A▽勝率1% EV-49% 詳細▼ |
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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) -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 0.7% / 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。 |
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)
+150% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
83.5% (オッズ暗示: 33.3%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 54.0% / 期待値 +62%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+14% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 8.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 -67%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-79% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.9% (オッズ暗示: 18.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 12.4% / 期待値 -33%
×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
1.4% (オッズ暗示: 10.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 -50%
×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
0.7% (オッズ暗示: 4.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -66%
×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
0.3% (オッズ暗示: 14.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.4% / 期待値 -22%
×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: 11.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 5.9% / 期待値 -48%
×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: 17.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.9% / 期待値 -83%
×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: 4.0%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -50%
×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: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -25%
×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 0.7% / 期待値 -49%
×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 0.3% / 期待値 -49%
💡 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）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
メイナンファスト 逃げ |
近藤颯（愛知） |
実25.3 |
×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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (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。 |
| 2 |
ウインマデイラ |
塚本征（愛知） |
実5.8 |
△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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (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。 |
| 3 |
ペプチドプラタ |
丸野勝（愛知） |
実11.8 |
×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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (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。 |
| 4 |
アーデントアイ |
加藤聡（愛知） |
実3.0 |
🌟◎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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 54.0% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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 |
フライデイゼーン |
柿原翔（愛知） |
実21.1 |
×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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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 |
グラスベリー |
大畑慧（愛知） |
実9.5 |
△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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。 |
| 7 |
ピコレーヴ |
望月洵（愛知） |
実6.8 |
▲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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (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。 |
| 8 |
コパノカーター |
細川智（愛知） |
実100.3 |
▽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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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 |
ナンヨーロイヤル |
今井貴（愛知） |
実8.8 |
△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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。 |
| 10 |
クロムハーツガール |
松本一（笠松） |
実162.0 |
▽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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。 |
| 11 |
チェリカキング |
村上弘（愛知） |
実5.4 |
○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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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 |
ミヤムーブメント |
渡邊竜（笠松） |
実76.8 |
▽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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。 |
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)
+62% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
54.0% (オッズ暗示: 33.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-33% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 18.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.4% (オッズ暗示: 14.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.9% (オッズ暗示: 11.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-50% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.3% (オッズ暗示: 10.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.9% (オッズ暗示: 17.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-67% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 8.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-50% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 4.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 4.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.0%)
×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
0.7% (オッズ暗示: 1.3%)
×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
0.3% (オッズ暗示: 0.6%)
💡 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
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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