名古屋 10R 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

10R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 19:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランニングホット先行	加藤聡（愛知）	実33.6	B△ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/29 名古屋9R 2着/12頭+0.4秒 07/14 名古屋10R 5着/12頭 05/15 川崎8R 2着/12頭+0.2秒 04/10 川崎8R 7着/11頭+0.9秒 03/04 川崎7R 8着/12頭+0.7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) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
2	エイシンマクルーベ推奨	木之葵（愛知）	実9.6	B◎ A×勝率4% EV-63% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率27% × オッズ9.6倍で期待値+157%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場10走で勝率40%と適性高／同距離帯で勝率38%と得意）
前5走 07/01 名古屋11R 8着/11頭+1.0秒 06/04 名古屋8R 1着/11頭 05/25 名古屋6R 1着/10頭 05/07 名古屋12R 1着/10頭勝利 04/23 名古屋6R 2着/12頭+0.5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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +157% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 26.8% (オッズ暗示: 10.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 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	グラスビジョン	大畑慧（愛知）	実2.6	B△ A◎勝率28% EV-26% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/28 名古屋9R 7着/12頭+1.0秒 06/30 名古屋9R 3着/12頭 06/18 名古屋8R 1着/10頭 06/05 名古屋10R 1着/12頭 06/17 川崎7R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.3% / 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。
4	ソリスルクス	塚本征（愛知）	実7.6	B× A△勝率6% EV-57% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/28 名古屋8R 3着/3頭 07/14 名古屋10R 4着/12頭 07/01 名古屋10R 3着/12頭 06/16 名古屋11R 7着/12頭 05/14 園田12R 9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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 -58% ※ 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	スターインパクト	今井貴（愛知）	実63.4	B× A▽勝率1% EV-13% 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9R 8着/12頭+1.0秒 07/13 名古屋10R 11着/12頭 07/01 名古屋8R 8着/12頭 06/17 名古屋8R 3着/11頭 06/03 名古屋9R 5着/12頭+3.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 115走で勝率 7% △ 距離適性同距離 66走で勝率 9% ○ 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 1.4% / 期待値 -13% ※ 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	ユアグローリー	細川智（愛知）	実7.5	B× A▲勝率17% EV+29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 07/29 名古屋8R 2着/12頭+0.1秒 07/01 名古屋11R 5着/11頭 06/16 名古屋10R 10着/11頭 06/02 名古屋9R 6着/12頭 05/04 名古屋9R 5着/7頭+1.2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 5.7着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 13.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.2% / 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。
7	ノブエイト	近藤颯（愛知）	実7.7	B○ A△勝率12% EV-8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 06/30 名古屋8R 2着/12頭 06/17 名古屋6R 2着/11頭+4.0秒 06/04 名古屋9R 8着/12頭 05/21 名古屋8R 4着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋5R 2着/11頭+0.1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 4.0着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.9% / 期待値 -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	ピオニエーレ自在	友森翔（愛知）	実8.3	B▲ A△勝率7% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率80%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/29 名古屋9R 5着/12頭+0.5秒 09/08 川崎9R 10着/12頭+0.7秒 08/22 川崎9R 1着/12頭勝利 08/04 川崎7R 1着/11頭勝利 07/07 川崎9R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 80% ○ 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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。
9	ディプタルアスール	村上弘（愛知）	実26.0	B▽ A▽勝率3% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 07/14 名古屋10R 3着/12頭+1.0秒 06/18 名古屋9R 2着/10頭 06/04 名古屋8R 3着/11頭 05/21 名古屋6R 5着/10頭 04/23 名古屋12R 6着/12頭+1.2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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.2% / 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。
10	スフレ	望月洵（愛知）	実6.9	B△ A○勝率18% EV+23% 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17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/13 名古屋10R 6着/12頭 07/01 名古屋11R 4着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋6R 4着/11頭+0.0秒 05/19 名古屋8R 12着/12頭+4.6秒 05/04 名古屋9R 7着/7頭+1.6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 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 14.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.0% / 期待値 +24% ※ 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	ゴラッソゴール	加藤利（愛知）	実38.4	B× A▽勝率1% EV-42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は61走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/13 名古屋8R 3着/3頭 06/30 名古屋10R 7着/9頭 06/16 名古屋11R 6着/12頭 06/02 名古屋10R 6着/12頭+2.0秒 05/19 名古屋9R 5着/11頭+1.3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 5.3着 △ 当競馬場適性 130走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 61走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -43% ※ 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

B推奨Aモデル ×

エイシンマクルーベ

騎手木之葵（愛知）

単勝オッズ

9.6倍

AI期待値

+157%

買い目

¥400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7ノブエイト

7.7倍

EV +52%

▲A:△8ピオニエーレ

8.3倍

EV +63%

出走馬全11頭

◎A:×2

エイシンマクルーベ

木之葵（愛知）

9.6倍

+157%

›

○A:△7

ノブエイト

近藤颯（愛知）

7.7倍

+52%

›

▲A:△8

ピオニエーレ

友森翔（愛知）

8.3倍

+63%

›

△A:◎3

グラスビジョン

大畑慧（愛知）

2.6倍

-69%

›

△A:▽1

ランニングホット

加藤聡（愛知）

33.6倍

+179%

›

△A:○10

スフレ

望月洵（愛知）

6.9倍

-72%

›

×A:△4

ソリスルクス

塚本征（愛知）

7.6倍

-70%

›

▽A:▽9

ディプタルアスール

村上弘（愛知）

26.0倍

+1%

›

×A:▲6

ユアグローリー

細川智（愛知）

7.5倍

-89%

›

×A:▽11

ゴラッソゴール

加藤利（愛知）

38.4倍

-77%

›

×A:▽5

スターインパクト

今井貴（愛知）

63.4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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 エイシンマクルーベ ¥400 実9.6倍期待値 +157% ❌不的中3着単勝 9.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 19:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランニングホット先行	加藤聡（愛知）	実33.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/29 名古屋9R 2着/12頭+0.4秒 07/14 名古屋10R 5着/12頭 05/15 川崎8R 2着/12頭+0.2秒 04/10 川崎8R 7着/11頭+0.9秒 03/04 川崎7R 8着/12頭+0.7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) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
2	エイシンマクルーベ推奨	木之葵（愛知）	実9.6	×詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場10走で勝率40%と適性高／同距離帯で勝率38%と得意）
前5走 07/01 名古屋11R 8着/11頭+1.0秒 06/04 名古屋8R 1着/11頭 05/25 名古屋6R 1着/10頭 05/07 名古屋12R 1着/10頭勝利 04/23 名古屋6R 2着/12頭+0.5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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 3.8% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
3	グラスビジョン	大畑慧（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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/28 名古屋9R 7着/12頭+1.0秒 06/30 名古屋9R 3着/12頭 06/18 名古屋8R 1着/10頭 06/05 名古屋10R 1着/12頭 06/17 川崎7R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.3% (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。
4	ソリスルクス	塚本征（愛知）	実7.6	△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4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/28 名古屋8R 3着/3頭 07/14 名古屋10R 4着/12頭 07/01 名古屋10R 3着/12頭 06/16 名古屋11R 7着/12頭 05/14 園田12R 9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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
5	スターインパクト	今井貴（愛知）	実63.4	▽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 07/28 名古屋9R 8着/12頭+1.0秒 07/13 名古屋10R 11着/12頭 07/01 名古屋8R 8着/12頭 06/17 名古屋8R 3着/11頭 06/03 名古屋9R 5着/12頭+3.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 115走で勝率 7% △ 距離適性同距離 66走で勝率 9% ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
6	ユアグローリー	細川智（愛知）	実7.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 07/29 名古屋8R 2着/12頭+0.1秒 07/01 名古屋11R 5着/11頭 06/16 名古屋10R 10着/11頭 06/02 名古屋9R 6着/12頭 05/04 名古屋9R 5着/7頭+1.2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 5.7着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
7	ノブエイト	近藤颯（愛知）	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 06/30 名古屋8R 2着/12頭 06/17 名古屋6R 2着/11頭+4.0秒 06/04 名古屋9R 8着/12頭 05/21 名古屋8R 4着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋5R 2着/11頭+0.1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 4.0着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	ピオニエーレ自在	友森翔（愛知）	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率80%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/29 名古屋9R 5着/12頭+0.5秒 09/08 川崎9R 10着/12頭+0.7秒 08/22 川崎9R 1着/12頭勝利 08/04 川崎7R 1着/11頭勝利 07/07 川崎9R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 80% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (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。
9	ディプタルアスール	村上弘（愛知）	実26.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 07/14 名古屋10R 3着/12頭+1.0秒 06/18 名古屋9R 2着/10頭 06/04 名古屋8R 3着/11頭 05/21 名古屋6R 5着/10頭 04/23 名古屋12R 6着/12頭+1.2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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	スフレ	望月洵（愛知）	実6.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/13 名古屋10R 6着/12頭 07/01 名古屋11R 4着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋6R 4着/11頭+0.0秒 05/19 名古屋8R 12着/12頭+4.6秒 05/04 名古屋9R 7着/7頭+1.6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 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	ゴラッソゴール	加藤利（愛知）	実38.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は61走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/13 名古屋8R 3着/3頭 06/30 名古屋10R 7着/9頭 06/16 名古屋11R 6着/12頭 06/02 名古屋10R 6着/12頭+2.0秒 05/19 名古屋9R 5着/11頭+1.3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 5.3着 △ 当競馬場適性 130走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 61走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グラスビジョン

騎手大畑慧（愛知）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10スフレ

6.9倍

EV +23%

▲6ユアグローリー

7.5倍

EV +29%

出走馬全11頭

◎3

グラスビジョン

大畑慧（愛知）

2.6倍

-26%

›

○10

スフレ

望月洵（愛知）

6.9倍

+23%

›

▲6

ユアグローリー

細川智（愛知）

7.5倍

+29%

›

△7

ノブエイト

近藤颯（愛知）

7.7倍

-8%

›

△8

ピオニエーレ

友森翔（愛知）

8.3倍

-40%

›

△4

ソリスルクス

塚本征（愛知）

7.6倍

-57%

›

×2

エイシンマクルーベ

木之葵（愛知）

9.6倍

-63%

›

▽9

ディプタルアスール

村上弘（愛知）

26.0倍

-15%

›

▽1

ランニングホット

加藤聡（愛知）

33.6倍

-35%

›

▽11

ゴラッソゴール

加藤利（愛知）

38.4倍

-42%

›

▽5

スターインパクト

今井貴（愛知）

63.4倍

-13%

›

💡 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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 エイシンマクルーベ ¥400 実9.6倍期待値 -63% ❌不的中3着単勝 9.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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