名古屋 8R 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

8R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウィウィルウィン逃げ	丹羽克（愛知）	実9.4	B× A△勝率9% EV-14% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/29 名古屋9R 9着/12頭+0.8秒 07/14 名古屋10R 2着/12頭 06/16 名古屋8R 4着/12頭 05/21 名古屋11R 7着/10頭+0.0秒 11/01 名古屋7R 1着/12頭勝利
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 5.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 期待値 -15% ※ 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	ワウワウワウ自在	筒井勇（笠松）	実8.7	B× A△勝率5% EV-55% 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16走で勝率31%と適性高／同距離帯10走で勝率40%／前走3着）
前5走 07/29 名古屋8R 3着/12頭+0.1秒 07/14 名古屋9R 4着/11頭+1.0秒 07/01 名古屋8R 4着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋10R 7着/11頭 05/19 名古屋8R 10着/12頭+3.0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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 -55% ※ 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	サヤヒメ	近藤颯（愛知）	実3.2	B○ A○勝率16% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/14 名古屋9R 2着/11頭 07/03 名古屋8R 1着/11頭 06/22 名古屋6R 2着/10頭 05/27 浦和6R 9着/12頭+1.0秒 04/20 浦和7R 4着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.9% / 期待値 -49% ※ 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	アーニャアザザマス	山田祥（愛知）	実31.1	B△ A▽勝率4% EV+25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率28%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 名古屋8R 1着/3頭 06/30 名古屋7R 9着/12頭 06/04 名古屋9R 6着/12頭 05/21 名古屋7R 4着/10頭+4.0秒 05/07 名古屋10R 2着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 28% (得意) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 29% ◎ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 期待値 +25% ※ 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	オッシレイション逃げ	塚本征（愛知）	推定—	B◎ A△勝率14% EV-79% 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60%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 07/02 名古屋8R 1着/12頭 12/05 名古屋12R 1着/12頭勝利 10/15 名古屋7R 2着/12頭+0.2秒 09/18 名古屋4R 1着/12頭勝利 08/22 名古屋3R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 87.0% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.9% / 期待値 -79% ※ 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	プルメリアリング	丸野勝（愛知）	実24.9	B× A▽勝率3% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し）
前5走 07/14 名古屋9R 9着/11頭 06/30 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋5R 5着/9頭 06/04 名古屋6R 2着/11頭 05/22 名古屋10R 5着/10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 5.3着 × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 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。
7	アオカミ	望月洵（愛知）	実2.7	B▲ A◎勝率27% EV-27% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/29 名古屋8R 6着/12頭+0.7秒 07/15 名古屋9R 2着/12頭 07/01 名古屋10R 12着/12頭 12/05 名古屋11R 3着/11頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.9% / 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。
8	サトノパトス	今井貴（愛知）	実39.1	B× A▽勝率1% EV-41% 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 12着/12頭+1.7秒 06/30 名古屋8R 3着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋6R 3着/11頭 06/04 名古屋9R 4着/12頭 05/21 名古屋7R 3着/10頭
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 6.0着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ▽ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (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 -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。
9	ラブリーサイン	加藤聡（愛知）	実4.7	B△ A▲勝率16% EV-26% 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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/29 名古屋7R 2着/12頭+0.1秒 07/15 名古屋9R 3着/12頭 07/01 名古屋10R 6着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋9R 7着/10頭 05/20 名古屋12R 8着/11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 3.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.7% / 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。
10	クインタレッリ先行	小笠羚（愛知）	実67.4	B× A▽勝率1% EV-37% 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 11着/12頭+1.0秒 07/01 名古屋9R 10着/12頭 06/02 名古屋11R 10着/12頭 05/06 名古屋9R 8着/9頭+2.0秒 04/22 名古屋11R 11着/12頭+2.0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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 37走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 22走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 4% (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 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 -38% ※ 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	キスメット	大畑慧（愛知）	実31.1	B△ A▽勝率3% EV+6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/14 名古屋9R 6着/11頭 06/30 名古屋8R 5着/12頭 06/17 名古屋6R 8着/11頭 06/04 名古屋9R 5着/12頭 05/25 名古屋9R 1着/10頭
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 6.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.4% / 期待値 +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 △

オッシレイション

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3サヤヒメ

3.2倍

EV -81%

▲A:◎7アオカミ

2.7倍

EV -86%

出走馬全11頭

◎A:△5

オッシレイション

塚本征（愛知）

—

›

○A:○3

サヤヒメ

近藤颯（愛知）

3.2倍

-81%

›

▲A:◎7

アオカミ

望月洵（愛知）

2.7倍

-86%

›

△A:▲9

ラブリーサイン

加藤聡（愛知）

4.7倍

-97%

›

△A:▽4

アーニャアザザマス

山田祥（愛知）

31.1倍

-82%

›

△A:▽11

キスメット

大畑慧（愛知）

31.1倍

-82%

›

×A:△1

ウィウィルウィン

丹羽克（愛知）

9.4倍

-98%

›

×A:△2

ワウワウワウ

筒井勇（笠松）

8.7倍

-98%

›

×A:▽6

プルメリアリング

丸野勝（愛知）

24.9倍

-96%

›

×A:▽8

サトノパトス

今井貴（愛知）

39.1倍

-95%

›

×A:▽10

クインタレッリ

小笠羚（愛知）

67.4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

両モデルとも見送り

8R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウィウィルウィン逃げ	丹羽克（愛知）	実9.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/29 名古屋9R 9着/12頭+0.8秒 07/14 名古屋10R 2着/12頭 06/16 名古屋8R 4着/12頭 05/21 名古屋11R 7着/10頭+0.0秒 11/01 名古屋7R 1着/12頭勝利
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 5.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
2	ワウワウワウ自在	筒井勇（笠松）	実8.7	△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16走で勝率31%と適性高／同距離帯10走で勝率40%／前走3着）
前5走 07/29 名古屋8R 3着/12頭+0.1秒 07/14 名古屋9R 4着/11頭+1.0秒 07/01 名古屋8R 4着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋10R 7着/11頭 05/19 名古屋8R 10着/12頭+3.0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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	サヤヒメ	近藤颯（愛知）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/14 名古屋9R 2着/11頭 07/03 名古屋8R 1着/11頭 06/22 名古屋6R 2着/10頭 05/27 浦和6R 9着/12頭+1.0秒 04/20 浦和7R 4着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
4	アーニャアザザマス	山田祥（愛知）	実31.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率28%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 名古屋8R 1着/3頭 06/30 名古屋7R 9着/12頭 06/04 名古屋9R 6着/12頭 05/21 名古屋7R 4着/10頭+4.0秒 05/07 名古屋10R 2着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 28% (得意) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 29% ◎ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	オッシレイション逃げ	塚本征（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率60%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 07/02 名古屋8R 1着/12頭 12/05 名古屋12R 1着/12頭勝利 10/15 名古屋7R 2着/12頭+0.2秒 09/18 名古屋4R 1着/12頭勝利 08/22 名古屋3R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% ※ 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	プルメリアリング	丸野勝（愛知）	実24.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し）
前5走 07/14 名古屋9R 9着/11頭 06/30 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋5R 5着/9頭 06/04 名古屋6R 2着/11頭 05/22 名古屋10R 5着/10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 5.3着 × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
7	アオカミ	望月洵（愛知）	実2.7	◎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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/29 名古屋8R 6着/12頭+0.7秒 07/15 名古屋9R 2着/12頭 07/01 名古屋10R 12着/12頭 12/05 名古屋11R 3着/11頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.9% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	サトノパトス	今井貴（愛知）	実39.1	▽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 12着/12頭+1.7秒 06/30 名古屋8R 3着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋6R 3着/11頭 06/04 名古屋9R 4着/12頭 05/21 名古屋7R 3着/10頭
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 6.0着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ▽ 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) -42% (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。
9	ラブリーサイン	加藤聡（愛知）	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/29 名古屋7R 2着/12頭+0.1秒 07/15 名古屋9R 3着/12頭 07/01 名古屋10R 6着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋9R 7着/10頭 05/20 名古屋12R 8着/11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 3.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
10	クインタレッリ先行	小笠羚（愛知）	実67.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/29 名古屋9R 11着/12頭+1.0秒 07/01 名古屋9R 10着/12頭 06/02 名古屋11R 10着/12頭 05/06 名古屋9R 8着/9頭+2.0秒 04/22 名古屋11R 11着/12頭+2.0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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 37走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 22走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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	キスメット	大畑慧（愛知）	実31.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/14 名古屋9R 6着/11頭 06/30 名古屋8R 5着/12頭 06/17 名古屋6R 8着/11頭 06/04 名古屋9R 5着/12頭 05/25 名古屋9R 1着/10頭
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 6.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アオカミ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3サヤヒメ

3.2倍

EV -49%

▲9ラブリーサイン

4.7倍

EV -26%

出走馬全11頭

◎7

アオカミ

望月洵（愛知）

2.7倍

-27%

›

○3

サヤヒメ

近藤颯（愛知）

3.2倍

-49%

›

▲9

ラブリーサイン

加藤聡（愛知）

4.7倍

-26%

›

△5

オッシレイション

塚本征（愛知）

—

›

△1

ウィウィルウィン

丹羽克（愛知）

9.4倍

-14%

›

△2

ワウワウワウ

筒井勇（笠松）

8.7倍

-55%

›

▽4

アーニャアザザマス

山田祥（愛知）

31.1倍

+25%

›

▽6

プルメリアリング

丸野勝（愛知）

24.9倍

-13%

›

▽11

キスメット

大畑慧（愛知）

31.1倍

+6%

›

▽8

サトノパトス

今井貴（愛知）

39.1倍

-41%

›

▽10

クインタレッリ

小笠羚（愛知）

67.4倍

-37%

›

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