名古屋 9R 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

9R 名古屋競馬場ダ920m ダート920m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グロリアスヒーロー	丸山真（愛知）	実22.1	B△ A△勝率4% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 07/28 名古屋8R 2着/3頭 07/14 名古屋9R 3着/11頭 06/30 名古屋9R 4着/12頭 06/17 名古屋7R 4着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋9R 2着/12頭+2.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.2% / 期待値 -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。
2	ゴールドレター自在	友森翔（愛知）	実2.4	B△ A○勝率15% EV-62% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場16走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/31 名古屋5R 1着/12頭勝利 07/03 名古屋10R 12着/12頭 04/09 名古屋7R 7着/12頭+1.2秒 03/12 名古屋10R 7着/10頭+1.0秒 02/11 名古屋8R 3着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 41.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.4% / 期待値 -63% ※ 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	マルトクローレル	望月洵（愛知）	実6.4	B△ A△勝率8% EV-51% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場39走で勝率3%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/15 名古屋10R 10着/12頭 06/16 名古屋8R 3着/12頭 06/02 名古屋11R 2着/12頭 05/05 名古屋1R 2着/11頭+0.1秒 04/08 名古屋10R 2着/11頭+0.5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 5.0着 × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ○ 距離適性同距離 31走で勝率 16% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.7% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -52% ※ 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	パー	木之葵（愛知）	実23.3	B× A△勝率4% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 07/01 名古屋11R 11着/11頭+6.0秒 06/16 名古屋8R 2着/12頭+2.0秒 06/02 名古屋8R 7着/11頭+1.0秒 05/20 名古屋12R 4着/11頭 05/05 名古屋8R 5着/10頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 期待値 -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。
5	テーオーエメラルド逃げ	小笠羚（愛知）	実39.4	B× A▽勝率3% EV+27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/01 名古屋8R 5着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋7R 5着/11頭 05/21 名古屋8R 2着/10頭+2.0秒 05/04 名古屋10R 7着/8頭+1.2秒 04/24 名古屋12R 1着/12頭勝利
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 4.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。
6	ベストフラワー	加藤聡（愛知）	実14.0	B○ A▲勝率10% EV+41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 名古屋9R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋8R 2着/11頭 06/16 名古屋9R 8着/10頭 06/02 名古屋8R 11着/11頭+1.0秒 03/23 名古屋9R 7着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 7.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 +41% ※ 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	ワンハート	細川智（愛知）	実54.4	B× A▽勝率1% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 名古屋9R 4着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋9R 10着/12頭 07/01 名古屋7R 3着/11頭+0.0秒 06/16 名古屋8R 7着/12頭 05/21 名古屋6R 2着/10頭
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 5.7着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 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。
8	タイクーンバゴ自在	今井貴（愛知）	実50.9	B× A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（160日ぶりの実戦）
前5走 03/11 名古屋11R 7着/11頭+2.1秒 02/25 名古屋11R 3着/12頭+0.4秒 02/11 名古屋11R 2着/12頭+0.0秒 01/27 名古屋11R 4着/12頭+0.9秒 01/13 名古屋11R 10着/12頭+1.0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 4.0着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% △ ローテーション 160日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 -46% ※ 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	ハクサンクラーケン	柿原翔（愛知）	実63.8	B× A×勝率1% EV-54% 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 07/29 名古屋9R 8着/12頭+0.7秒 07/14 名古屋10R 12着/12頭+2.0秒 06/17 名古屋9R 9着/11頭+1.0秒 06/02 名古屋11R 6着/12頭+2.0秒 05/21 名古屋11R 9着/10頭
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 20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 0.7% / 期待値 -54% ※ 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	ベレーザフィン	丹羽克（愛知）	実41.4	B▲ A▽勝率2% EV+0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 名古屋8R 4着/12頭+0.2秒 07/14 名古屋10R 6着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋8R 4着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋6R 7着/11頭 06/03 名古屋8R 5着/12頭+0.0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 4.7着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +247% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 +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。
11	イストロス	大畑雅（愛知）	実2.3	B🌟◎ A🌟◎勝率50% EV+15% 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18走で勝率61%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／同馬場状態で勝率80%）
前5走 07/13 名古屋9R 10着/11頭 06/16 名古屋8R 1着/12頭 06/03 名古屋8R 4着/12頭+1.0秒 11/20 名古屋10R 1着/12頭勝利 11/11 名古屋10R 1着/11頭勝利
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 18走で勝率 61% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 80% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 78.6% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.3% / 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。

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 ◎

イストロス

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+80%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6ベストフラワー

14.0倍

EV +17%

▲A:▽10ベレーザフィン

41.4倍

EV +247%

出走馬全11頭

◎A:◎11

イストロス

大畑雅（愛知）

2.3倍

+80%

›

○A:▲6

ベストフラワー

加藤聡（愛知）

14.0倍

+17%

›

▲A:▽10

ベレーザフィン

丹羽克（愛知）

41.4倍

+247%

›

△A:△1

グロリアスヒーロー

丸山真（愛知）

22.1倍

-46%

›

△A:○2

ゴールドレター

友森翔（愛知）

2.4倍

-98%

›

△A:△3

マルトクローレル

望月洵（愛知）

6.4倍

-95%

›

×A:▽7

ワンハート

細川智（愛知）

54.4倍

-84%

›

×A:▽8

タイクーンバゴ

今井貴（愛知）

50.9倍

-89%

›

×A:△4

パー

木之葵（愛知）

23.3倍

-95%

›

×A:▽5

テーオーエメラルド

小笠羚（愛知）

39.4倍

-92%

›

×A:×9

ハクサンクラーケン

柿原翔（愛知）

63.8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

両モデルとも見送り

9R 名古屋競馬場ダ920m ダート920m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グロリアスヒーロー	丸山真（愛知）	実22.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 07/28 名古屋8R 2着/3頭 07/14 名古屋9R 3着/11頭 06/30 名古屋9R 4着/12頭 06/17 名古屋7R 4着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋9R 2着/12頭+2.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
2	ゴールドレター自在	友森翔（愛知）	実2.4	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場16走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/31 名古屋5R 1着/12頭勝利 07/03 名古屋10R 12着/12頭 04/09 名古屋7R 7着/12頭+1.2秒 03/12 名古屋10R 7着/10頭+1.0秒 02/11 名古屋8R 3着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
3	マルトクローレル	望月洵（愛知）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場39走で勝率3%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/15 名古屋10R 10着/12頭 06/16 名古屋8R 3着/12頭 06/02 名古屋11R 2着/12頭 05/05 名古屋1R 2着/11頭+0.1秒 04/08 名古屋10R 2着/11頭+0.5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 5.0着 × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ○ 距離適性同距離 31走で勝率 16% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	パー	木之葵（愛知）	実23.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 07/01 名古屋11R 11着/11頭+6.0秒 06/16 名古屋8R 2着/12頭+2.0秒 06/02 名古屋8R 7着/11頭+1.0秒 05/20 名古屋12R 4着/11頭 05/05 名古屋8R 5着/10頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	テーオーエメラルド逃げ	小笠羚（愛知）	実39.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/01 名古屋8R 5着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋7R 5着/11頭 05/21 名古屋8R 2着/10頭+2.0秒 05/04 名古屋10R 7着/8頭+1.2秒 04/24 名古屋12R 1着/12頭勝利
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 4.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (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。
6	ベストフラワー	加藤聡（愛知）	実14.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 名古屋9R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋8R 2着/11頭 06/16 名古屋9R 8着/10頭 06/02 名古屋8R 11着/11頭+1.0秒 03/23 名古屋9R 7着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
7	ワンハート	細川智（愛知）	実54.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 名古屋9R 4着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋9R 10着/12頭 07/01 名古屋7R 3着/11頭+0.0秒 06/16 名古屋8R 7着/12頭 05/21 名古屋6R 2着/10頭
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 5.7着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ ローテーション 20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 1.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
8	タイクーンバゴ自在	今井貴（愛知）	実50.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（160日ぶりの実戦）
前5走 03/11 名古屋11R 7着/11頭+2.1秒 02/25 名古屋11R 3着/12頭+0.4秒 02/11 名古屋11R 2着/12頭+0.0秒 01/27 名古屋11R 4着/12頭+0.9秒 01/13 名古屋11R 10着/12頭+1.0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 4.0着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% △ ローテーション 160日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
9	ハクサンクラーケン	柿原翔（愛知）	実63.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/29 名古屋9R 8着/12頭+0.7秒 07/14 名古屋10R 12着/12頭+2.0秒 06/17 名古屋9R 9着/11頭+1.0秒 06/02 名古屋11R 6着/12頭+2.0秒 05/21 名古屋11R 9着/10頭
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
10	ベレーザフィン	丹羽克（愛知）	実41.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 名古屋8R 4着/12頭+0.2秒 07/14 名古屋10R 6着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋8R 4着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋6R 7着/11頭 06/03 名古屋8R 5着/12頭+0.0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 4.7着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (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。
11	イストロス	大畑雅（愛知）	実2.3	🌟◎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18走で勝率61%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／同馬場状態で勝率80%）
前5走 07/13 名古屋9R 10着/11頭 06/16 名古屋8R 1着/12頭 06/03 名古屋8R 4着/12頭+1.0秒 11/20 名古屋10R 1着/12頭勝利 11/11 名古屋10R 1着/11頭勝利
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 18走で勝率 61% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 80% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 50.3% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

イストロス

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ゴールドレター

2.4倍

EV -62%

▲6ベストフラワー

14.0倍

EV +41%

出走馬全11頭

◎11

イストロス

大畑雅（愛知）

2.3倍

+15%

›

○2

ゴールドレター

友森翔（愛知）

2.4倍

-62%

›

▲6

ベストフラワー

加藤聡（愛知）

14.0倍

+41%

›

△3

マルトクローレル

望月洵（愛知）

6.4倍

-51%

›

△1

グロリアスヒーロー

丸山真（愛知）

22.1倍

-7%

›

△4

パー

木之葵（愛知）

23.3倍

-5%

›

▽5

テーオーエメラルド

小笠羚（愛知）

39.4倍

+27%

›

▽10

ベレーザフィン

丹羽克（愛知）

41.4倍

+0%

›

▽8

タイクーンバゴ

今井貴（愛知）

50.9倍

-45%

›

▽7

ワンハート

細川智（愛知）

54.4倍

-43%

›

×9

ハクサンクラーケン

柿原翔（愛知）

63.8倍

-54%

›

💡 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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項