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

6R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トリプルアイ逃げ	松本一（笠松）	実87.7	B× A▽勝率1% EV-43% 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5R 8着/12頭+5.3秒 07/13 名古屋12R 12着/12頭+4.0秒 06/30 名古屋5R 9着/11頭 05/19 名古屋6R 10着/11頭+2.5秒 05/04 名古屋6R 7着/10頭+3.4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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 117走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 97走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 10位 / 勝率 0.6% / 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。
2	ユイノチョウシンキ先行	大畑雅（愛知）	実24.8	B▲ A△勝率3% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/28 名古屋5R 6着/12頭+3.9秒 06/02 名古屋4R 8着/11頭+1.0秒 05/19 名古屋5R 7着/11頭+1.3秒 05/04 名古屋5R 9着/11頭+2.0秒 04/07 名古屋4R 11着/11頭+4.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.3% / 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	レディマジェスティ先行	加藤誓（愛知）	実158.6	B× A▽勝率0% EV-28% 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5R 10着/12頭+5.7秒 06/30 名古屋12R 12着/12頭+3.0秒 06/16 名古屋4R 6着/9頭 05/19 名古屋5R 10着/11頭+1.7秒 05/04 名古屋5R 5着/11頭+0.6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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 51走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 53走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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 11位 / 勝率 0.4% / 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。
4	ゼンダンマイウェイ先行	山田祥（愛知）	実16.5	B△ A△勝率4% EV-42% 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 06/30 名古屋5R 8着/11頭 06/02 名古屋4R 6着/11頭 05/19 名古屋2R 5着/10頭+1.5秒 05/04 名古屋2R 5着/11頭+0.7秒 04/20 名古屋4R 5着/12頭+2.0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 6.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 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 3.5% / 期待値 -42% ※ 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	ファリナータ先行	小笠羚（愛知）	実20.6	B△ A△勝率4% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／前走3着）
前5走 03/23 名古屋4R 3着/10頭+0.9秒 03/09 名古屋2R 7着/11頭+0.8秒 02/23 名古屋3R 6着/11頭+1.3秒 02/09 名古屋4R 6着/12頭+1.0秒 01/26 名古屋3R 3着/11頭+1.5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 5.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 148日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 3.8% / 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。
6	ゴールドサニーデイ	丸山真（愛知）	実61.5	B× A×勝率1% EV-51% 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 06/30 名古屋5R 11着/11頭 06/16 名古屋4R 9着/9頭 06/02 名古屋4R 11着/11頭+3.0秒 05/19 名古屋2R 10着/10頭+3.0秒 05/04 名古屋2R 9着/11頭+2.2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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ▽ 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 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 -51% ※ 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	ステイラッキー	今井貴（愛知）	実2.6	B○ A🌟◎勝率54% EV+39% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／294日ぶりの実戦）
前5走 10/28 名古屋4R 2着/12頭+0.5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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 294日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 46.6% (オッズ暗示: 38.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 53.6% / 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。
8	シラガゾメ	加藤利（愛知）	実105.7	B× A×勝率0% EV-76% 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5R 11着/12頭+5.8秒 06/30 名古屋5R 10着/11頭 06/16 名古屋4R 7着/9頭 06/02 名古屋4R 7着/11頭 05/19 名古屋2R 7着/10頭+1.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ▽ 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 0.2% / 期待値 -76% ※ 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	ケノファニース	丹羽克（愛知）	実58.9	B× A▽勝率1% EV-11% 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5R 7着/12頭+4.9秒 07/13 名古屋6R 9着/12頭 06/30 名古屋6R 12着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋4R 3着/9頭+2.0秒 06/02 名古屋5R 11着/11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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 8位 / 勝率 1.5% / 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。
10	ピチクリ先行	加藤聡（愛知）	実3.3	B🌟◎ A○勝率18% EV-39% 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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／120日ぶりの実戦）
前5走 04/20 名古屋6R 4着/12頭+0.9秒 03/09 名古屋5R 4着/11頭+0.5秒 02/23 名古屋5R 9着/12頭+1.9秒 02/09 名古屋7R 8着/12頭+1.7秒 01/26 名古屋8R 10着/12頭+2.8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 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 52.7% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.3% / 期待値 -40% ※ 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	ニシキホーク逃げ	大原浩（笠松）	実3.1	B△ A▲勝率12% EV-62% 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 07/18 名古屋3R 7着/11頭+2.1秒 07/07 名古屋8R 3着/12頭+0.5秒 06/25 名古屋1R 1着/12頭勝利 05/21 名古屋3R 3着/12頭+0.2秒 05/07 名古屋1R 7着/11頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 396日休養明け × 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 3位 / 勝率 12.1% / 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。
12	シロイヤツ自在	尾崎章（愛知）	実18.7	B× A×勝率2% EV-68% 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5R 5着/12頭+3.8秒 06/30 名古屋5R 7着/11頭 06/02 名古屋4R 9着/11頭 05/19 名古屋2R 9着/10頭+2.6秒 05/04 名古屋2R 8着/11頭+2.1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 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ○ 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 7位 / 勝率 1.7% / 期待値 -69% ※ 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 ○

ピチクリ

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+74%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎7ステイラッキー

2.6倍

EV +21%

▲A:△2ユイノチョウシンキ

24.8倍

EV -87%

出走馬全12頭

◎A:○10

ピチクリ

加藤聡（愛知）

3.3倍

+74%

›

○A:◎7

ステイラッキー

今井貴（愛知）

2.6倍

+21%

›

▲A:△2

ユイノチョウシンキ

大畑雅（愛知）

24.8倍

-87%

›

△A:△5

ファリナータ

小笠羚（愛知）

20.6倍

-96%

›

△A:▲11

ニシキホーク

大原浩（笠松）

3.1倍

-99%

›

△A:△4

ゼンダンマイウェイ

山田祥（愛知）

16.5倍

-99%

›

×A:×12

シロイヤツ

尾崎章（愛知）

18.7倍

-99%

›

×A:▽9

ケノファニース

丹羽克（愛知）

58.9倍

-99%

›

×A:×6

ゴールドサニーデイ

丸山真（愛知）

61.5倍

-99%

›

×A:▽1

トリプルアイ

松本一（笠松）

87.7倍

-99%

›

×A:×8

シラガゾメ

加藤利（愛知）

105.7倍

-99%

›

×A:▽3

レディマジェスティ

加藤誓（愛知）

158.6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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

6R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トリプルアイ逃げ	松本一（笠松）	実87.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場117走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は97走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/28 名古屋5R 8着/12頭+5.3秒 07/13 名古屋12R 12着/12頭+4.0秒 06/30 名古屋5R 9着/11頭 05/19 名古屋6R 10着/11頭+2.5秒 05/04 名古屋6R 7着/10頭+3.4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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 117走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 97走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
2	ユイノチョウシンキ先行	大畑雅（愛知）	実24.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/28 名古屋5R 6着/12頭+3.9秒 06/02 名古屋4R 8着/11頭+1.0秒 05/19 名古屋5R 7着/11頭+1.3秒 05/04 名古屋5R 9着/11頭+2.0秒 04/07 名古屋4R 11着/11頭+4.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
3	レディマジェスティ先行	加藤誓（愛知）	実158.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場51走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は53走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/28 名古屋5R 10着/12頭+5.7秒 06/30 名古屋12R 12着/12頭+3.0秒 06/16 名古屋4R 6着/9頭 05/19 名古屋5R 10着/11頭+1.7秒 05/04 名古屋5R 5着/11頭+0.6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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 51走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 53走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
4	ゼンダンマイウェイ先行	山田祥（愛知）	実16.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 06/30 名古屋5R 8着/11頭 06/02 名古屋4R 6着/11頭 05/19 名古屋2R 5着/10頭+1.5秒 05/04 名古屋2R 5着/11頭+0.7秒 04/20 名古屋4R 5着/12頭+2.0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 6.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
5	ファリナータ先行	小笠羚（愛知）	実20.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／前走3着）
前5走 03/23 名古屋4R 3着/10頭+0.9秒 03/09 名古屋2R 7着/11頭+0.8秒 02/23 名古屋3R 6着/11頭+1.3秒 02/09 名古屋4R 6着/12頭+1.0秒 01/26 名古屋3R 3着/11頭+1.5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 5.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
6	ゴールドサニーデイ	丸山真（愛知）	実61.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/30 名古屋5R 11着/11頭 06/16 名古屋4R 9着/9頭 06/02 名古屋4R 11着/11頭+3.0秒 05/19 名古屋2R 10着/10頭+3.0秒 05/04 名古屋2R 9着/11頭+2.2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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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	ステイラッキー	今井貴（愛知）	実2.6	🌟◎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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／294日ぶりの実戦）
前5走 10/28 名古屋4R 2着/12頭+0.5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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 294日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 53.6% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
8	シラガゾメ	加藤利（愛知）	実105.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場50走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/28 名古屋5R 11着/12頭+5.8秒 06/30 名古屋5R 10着/11頭 06/16 名古屋4R 7着/9頭 06/02 名古屋4R 7着/11頭 05/19 名古屋2R 7着/10頭+1.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ▽ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ケノファニース	丹羽克（愛知）	実58.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/28 名古屋5R 7着/12頭+4.9秒 07/13 名古屋6R 9着/12頭 06/30 名古屋6R 12着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋4R 3着/9頭+2.0秒 06/02 名古屋5R 11着/11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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ピチクリ先行	加藤聡（愛知）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／120日ぶりの実戦）
前5走 04/20 名古屋6R 4着/12頭+0.9秒 03/09 名古屋5R 4着/11頭+0.5秒 02/23 名古屋5R 9着/12頭+1.9秒 02/09 名古屋7R 8着/12頭+1.7秒 01/26 名古屋8R 10着/12頭+2.8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 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
11	ニシキホーク逃げ	大原浩（笠松）	実3.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／396日ぶりの実戦）
前5走 07/18 名古屋3R 7着/11頭+2.1秒 07/07 名古屋8R 3着/12頭+0.5秒 06/25 名古屋1R 1着/12頭勝利 05/21 名古屋3R 3着/12頭+0.2秒 05/07 名古屋1R 7着/11頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 396日休養明け × 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 12.1% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
12	シロイヤツ自在	尾崎章（愛知）	実18.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し）
前5走 07/28 名古屋5R 5着/12頭+3.8秒 06/30 名古屋5R 7着/11頭 06/02 名古屋4R 9着/11頭 05/19 名古屋2R 9着/10頭+2.6秒 05/04 名古屋2R 8着/11頭+2.1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 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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の本命

AI評価1位

ステイラッキー

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

+39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ピチクリ

3.3倍

EV -39%

▲11ニシキホーク

3.1倍

EV -62%

出走馬全12頭

◎7

ステイラッキー

今井貴（愛知）

2.6倍

+39%

›

○10

ピチクリ

加藤聡（愛知）

3.3倍

-39%

›

▲11

ニシキホーク

大原浩（笠松）

3.1倍

-62%

›

△5

ファリナータ

小笠羚（愛知）

20.6倍

-21%

›

△4

ゼンダンマイウェイ

山田祥（愛知）

16.5倍

-42%

›

△2

ユイノチョウシンキ

大畑雅（愛知）

24.8倍

-18%

›

×12

シロイヤツ

尾崎章（愛知）

18.7倍

-68%

›

▽9

ケノファニース

丹羽克（愛知）

58.9倍

-11%

›

×6

ゴールドサニーデイ

丸山真（愛知）

61.5倍

-51%

›

▽1

トリプルアイ

松本一（笠松）

87.7倍

-43%

›

▽3

レディマジェスティ

加藤誓（愛知）

158.6倍

-28%

›

×8

シラガゾメ

加藤利（愛知）

105.7倍

-76%

›

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