名古屋 4R 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

4R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホウショウリュウ	今井貴（愛知）	実15.8	B◎ A△勝率8% EV+29% 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 1 ◎ 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) +379% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.4% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 期待値 +29% ※ 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	アルファリラエ	大原浩（笠松）	実22.3	B× A▽勝率3% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 -39% ※ 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	セイスイカルメン	大畑慧（愛知）	実39.3	B△ A▽勝率2% EV-3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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) +154% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 期待値 -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。
4	リヴァデラルナ	柿原翔（愛知）	実61.4	B× A▽勝率1% EV-35% 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 06/24 園田10R 11着/11頭+5.0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 11.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (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 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 -36% ※ 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	アミナス推奨	近藤颯（愛知）	実7.4	B△ A○勝率18% EV+34% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手の手腕も後押し）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 13.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.2% / 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。
6	パーフェクトスノー	加藤聡（愛知）	実9.2	B× A△勝率8% EV-21% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 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。
7	ベイツリー	丹羽克（愛知）	実49.6	B× A▽勝率2% EV-19% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -19% ※ 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	フチサンチャチャ推奨	細川智（愛知）	実23.7	B○ A▽勝率5% EV+11% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率29% × オッズ23.7倍で期待値+590%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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) +590% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 29.1% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 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。
9	アルウラメファ	塚本征（愛知）	実1.7	B△ A×勝率29% EV-50% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 4.3% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.2% / 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。
10	アンパシオンス	大畑雅（愛知）	実64.8	B▽ A▽勝率1% EV-21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 9位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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。
11	ミスデルマー	望月洵（愛知）	実8.3	B× A▲勝率14% EV+18% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 12.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.3% / 期待値 +19% ※ 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	カキュウ	木之葵（愛知）	実10.0	B▲ A△勝率8% EV-21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.9% / 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。

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 △

ホウショウリュウ

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

15.8倍

AI期待値

+379%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽8フチサンチャチャ

23.7倍

EV +590%

▲A:△12カキュウ

10.0倍

EV -9%

出走馬全12頭

◎A:△1

ホウショウリュウ

今井貴（愛知）

15.8倍

+379%

›

○A:▽8

フチサンチャチャ

細川智（愛知）

23.7倍

+590%

›

▲A:△12

カキュウ

木之葵（愛知）

10.0倍

-9%

›

△A:○5

アミナス

近藤颯（愛知）

7.4倍

-37%

›

△A:▽3

セイスイカルメン

大畑慧（愛知）

39.3倍

+154%

›

△A:×9

アルウラメファ

塚本征（愛知）

1.7倍

-92%

›

×A:▲11

ミスデルマー

望月洵（愛知）

8.3倍

-64%

›

×A:△6

パーフェクトスノー

加藤聡（愛知）

9.2倍

-60%

›

▽A:▽10

アンパシオンス

大畑雅（愛知）

64.8倍

+53%

›

×A:▽2

アルファリラエ

大原浩（笠松）

22.3倍

-84%

›

×A:▽7

ベイツリー

丹羽克（愛知）

49.6倍

-64%

›

×A:▽4

リヴァデラルナ

柿原翔（愛知）

61.4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 5 アミナス ¥100 実7.4倍期待値 -38% ❌不的中2着単勝 7.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 フチサンチャチャ ¥600 実23.7倍期待値 +590% ❌不的中8着単勝 23.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

4R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホウショウリュウ	今井貴（愛知）	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	アルファリラエ	大原浩（笠松）	実22.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。
3	セイスイカルメン	大畑慧（愛知）	実39.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	リヴァデラルナ	柿原翔（愛知）	実61.4	▽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 06/24 園田10R 11着/11頭+5.0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 11.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
5	アミナス推奨	近藤颯（愛知）	実7.4	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（騎手の手腕も後押し）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	パーフェクトスノー	加藤聡（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（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (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。
7	ベイツリー	丹羽克（愛知）	実49.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
8	フチサンチャチャ推奨	細川智（愛知）	実23.7	▽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 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
9	アルウラメファ	塚本征（愛知）	実1.7	×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（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 29.2% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	アンパシオンス	大畑雅（愛知）	実64.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
11	ミスデルマー	望月洵（愛知）	実8.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
12	カキュウ	木之葵（愛知）	実10.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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の本命

AI評価1位

アルウラメファ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5アミナス

7.4倍

EV +34%

▲11ミスデルマー

8.3倍

EV +18%

出走馬全12頭

×9

アルウラメファ

塚本征（愛知）

1.7倍

-50%

›

○5

アミナス

近藤颯（愛知）

7.4倍

+34%

›

▲11

ミスデルマー

望月洵（愛知）

8.3倍

+18%

›

△6

パーフェクトスノー

加藤聡（愛知）

9.2倍

-21%

›

△1

ホウショウリュウ

今井貴（愛知）

15.8倍

+29%

›

△12

カキュウ

木之葵（愛知）

10.0倍

-21%

›

▽8

フチサンチャチャ

細川智（愛知）

23.7倍

+11%

›

▽2

アルファリラエ

大原浩（笠松）

22.3倍

-39%

›

▽3

セイスイカルメン

大畑慧（愛知）

39.3倍

-3%

›

▽7

ベイツリー

丹羽克（愛知）

49.6倍

-19%

›

▽10

アンパシオンス

大畑雅（愛知）

64.8倍

-21%

›

▽4

リヴァデラルナ

柿原翔（愛知）

61.4倍

-35%

›

💡 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 5 アミナス ¥100 実7.4倍期待値 +35% ❌不的中2着単勝 7.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 フチサンチャチャ ¥600 実23.7倍期待値 +12% ❌不的中8着単勝 23.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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