名古屋 1R 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

1R 名古屋競馬場ダ920m ダート920m　発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アジアアンプルール	大畑慧（愛知）	実29.0	B△ A▽勝率4% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 07/28 名古屋1R 12着/12頭+0.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 期待値 +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	クインズサクラ	尾崎章（愛知）	実96.2	B× A▽勝率1% EV-23% 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 07/13 名古屋4R 11着/12頭 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 -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。
3	スミレノハナ推奨	丸野勝（愛知）	実11.5	B○ A▲勝率13% EV+50% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/13 名古屋3R 9着/12頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 8.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.1% / 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。
4	クロムブレイズ差し	友森翔（愛知）	実33.4	B× A▽勝率3% EV-9% 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 07/31 川崎2R 7着/11頭+87.2秒 07/07 川崎3R 5着/10頭+0.0秒 05/15 川崎1R 5着/9頭+1.0秒 12/16 川崎1R 8着/10頭+2.8秒 11/21 川崎3R 5着/5頭+4.4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 ○ ローテーション 18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 9位 / 勝率 2.7% / 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。
5	シシリアンマインド	塚本征（愛知）	実2.0	B▲ A○勝率28% EV-43% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/16 浦和2R 8着/11頭 07/02 船橋1R 8着/11頭 06/02 船橋1R 8着/10頭 05/07 船橋2R 5着/12頭+3.0秒 01/21 船橋1R 5着/10頭+1.4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 8.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 0.5% (オッズ暗示: 50.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 28.1% / 期待値 -44% ※ 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	イントゥディープ	加藤誓（愛知）	実180.0	B× A▽勝率1% EV+16% 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 07/28 名古屋1R 11着/12頭+98.3秒 07/13 名古屋1R 12着/12頭 06/30 名古屋1R 9着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋1R 9着/10頭+0.0秒 06/05 名古屋2R 12着/12頭
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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 21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 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 +16% ※ 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	メイショウアルマ	大畑雅（愛知）	実36.8	B△ A▽勝率3% EV+26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/13 名古屋2R 8着/12頭 06/16 名古屋5R 10着/11頭+3.0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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 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。
8	フォーアライター	大原浩（笠松）	実18.1	B× A△勝率4% EV-27% 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 07/13 名古屋2R 11着/12頭 06/30 名古屋3R 9着/12頭+4.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 4.0% / 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。
9	パシオネ	小笠羚（愛知）	実12.8	B× A△勝率6% EV-27% 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 07/13 名古屋2R 10着/12頭 05/04 名古屋4R 6着/10頭+4.5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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 5位 / 勝率 5.7% / 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。
10	サノノスレーヴ	今井貴（愛知）	実2.9	B🌟◎ A🌟◎勝率30% EV-12% 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
前5走 ― ― ― ― ―
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 1位 (最上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 97.3% (オッズ暗示: 34.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.2% / 期待値 -12% ※ 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	スマートピクタス	木之葵（愛知）	実14.5	B× A△勝率6% EV-10% 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 07/28 名古屋1R 10着/12頭+97.1秒 07/13 名古屋1R 6着/12頭 06/16 名古屋2R 10着/10頭 06/05 名古屋3R 8着/10頭+7.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 21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 4位 / 勝率 6.2% / 期待値 -11% ※ 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	ポッポヘジュセヨ	近藤颯（愛知）	実42.0	B△ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 07/13 名古屋1R 11着/12頭 06/30 名古屋2R 12着/12頭+7.0秒 06/16 名古屋5R 11着/11頭 ― ―
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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。

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 ◎

サノノスレーヴ

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+182%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3スミレノハナ

11.5倍

EV -80%

▲A:○5シシリアンマインド

2.0倍

EV -99%

出走馬全12頭

◎A:◎10

サノノスレーヴ

今井貴（愛知）

2.9倍

+182%

›

○A:▲3

スミレノハナ

丸野勝（愛知）

11.5倍

-80%

›

▲A:○5

シシリアンマインド

塚本征（愛知）

2.0倍

-99%

›

△A:▽7

メイショウアルマ

大畑雅（愛知）

36.8倍

-92%

›

△A:▽12

ポッポヘジュセヨ

近藤颯（愛知）

42.0倍

-93%

›

△A:▽1

アジアアンプルール

大畑慧（愛知）

29.0倍

-96%

›

×A:△9

パシオネ

小笠羚（愛知）

12.8倍

-99%

›

×A:△11

スマートピクタス

木之葵（愛知）

14.5倍

-99%

›

×A:△8

フォーアライター

大原浩（笠松）

18.1倍

-99%

›

×A:▽4

クロムブレイズ

友森翔（愛知）

33.4倍

-99%

›

×A:▽2

クインズサクラ

尾崎章（愛知）

96.2倍

-99%

›

×A:▽6

イントゥディープ

加藤誓（愛知）

180.0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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 3 スミレノハナ ¥100 確定15.1倍期待値 -80% 🎯的中1着確定 15.1倍1,510円

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

1R 名古屋競馬場ダ920m ダート920m　発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アジアアンプルール	大畑慧（愛知）	実29.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 07/28 名古屋1R 12着/12頭+0.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
2	クインズサクラ	尾崎章（愛知）	実96.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/13 名古屋4R 11着/12頭 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
3	スミレノハナ推奨	丸野勝（愛知）	実11.5	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/13 名古屋3R 9着/12頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
4	クロムブレイズ差し	友森翔（愛知）	実33.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/31 川崎2R 7着/11頭+87.2秒 07/07 川崎3R 5着/10頭+0.0秒 05/15 川崎1R 5着/9頭+1.0秒 12/16 川崎1R 8着/10頭+2.8秒 11/21 川崎3R 5着/5頭+4.4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 ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
5	シシリアンマインド	塚本征（愛知）	実2.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/16 浦和2R 8着/11頭 07/02 船橋1R 8着/11頭 06/02 船橋1R 8着/10頭 05/07 船橋2R 5着/12頭+3.0秒 01/21 船橋1R 5着/10頭+1.4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 8.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.1% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	イントゥディープ	加藤誓（愛知）	実180.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 07/28 名古屋1R 11着/12頭+98.3秒 07/13 名古屋1R 12着/12頭 06/30 名古屋1R 9着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋1R 9着/10頭+0.0秒 06/05 名古屋2R 12着/12頭
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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (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。
7	メイショウアルマ	大畑雅（愛知）	実36.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/13 名古屋2R 8着/12頭 06/16 名古屋5R 10着/11頭+3.0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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (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。
8	フォーアライター	大原浩（笠松）	実18.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/13 名古屋2R 11着/12頭 06/30 名古屋3R 9着/12頭+4.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
9	パシオネ	小笠羚（愛知）	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/13 名古屋2R 10着/12頭 05/04 名古屋4R 6着/10頭+4.5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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
10	サノノスレーヴ	今井貴（愛知）	実2.9	🌟◎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
前5走 ― ― ― ― ―
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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.2% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	スマートピクタス	木之葵（愛知）	実14.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/28 名古屋1R 10着/12頭+97.1秒 07/13 名古屋1R 6着/12頭 06/16 名古屋2R 10着/10頭 06/05 名古屋3R 8着/10頭+7.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
12	ポッポヘジュセヨ	近藤颯（愛知）	実42.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 07/13 名古屋1R 11着/12頭 06/30 名古屋2R 12着/12頭+7.0秒 06/16 名古屋5R 11着/11頭 ― ―
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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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

サノノスレーヴ

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5シシリアンマインド

2.0倍

EV -43%

▲3スミレノハナ

11.5倍

EV +50%

出走馬全12頭

◎10

サノノスレーヴ

今井貴（愛知）

2.9倍

-12%

›

○5

シシリアンマインド

塚本征（愛知）

2.0倍

-43%

›

▲3

スミレノハナ

丸野勝（愛知）

11.5倍

+50%

›

△11

スマートピクタス

木之葵（愛知）

14.5倍

-10%

›

△9

パシオネ

小笠羚（愛知）

12.8倍

-27%

›

△8

フォーアライター

大原浩（笠松）

18.1倍

-27%

›

▽1

アジアアンプルール

大畑慧（愛知）

29.0倍

+3%

›

▽7

メイショウアルマ

大畑雅（愛知）

36.8倍

+26%

›

▽4

クロムブレイズ

友森翔（愛知）

33.4倍

-9%

›

▽12

ポッポヘジュセヨ

近藤颯（愛知）

42.0倍

-35%

›

▽2

クインズサクラ

尾崎章（愛知）

96.2倍

-23%

›

▽6

イントゥディープ

加藤誓（愛知）

180.0倍

+16%

›

💡 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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 3 スミレノハナ ¥100 確定15.1倍期待値 +50% 🎯的中1着確定 15.1倍1,510円

B. 市場除外+キャリブ

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