名古屋 10R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

10R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 19:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジョイフルサンデー推奨	塚本征（愛知）	実16.9	B△ A▲勝率12% EV+99% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 5.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 +100% ※ 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	ノーブルスナイパー	大畑慧（愛知）	実24.7	B△ A△勝率4% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/15 名古屋5R 7着/12頭 06/02 名古屋3R 1着/11頭 05/20 名古屋3R 2着/10頭 05/04 名古屋4R 1着/10頭勝利 ―
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 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 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。
3	オアシスアラン	松若風（JRA）	実1.8	B△ A🌟◎勝率40% EV-28% 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／161日ぶりの実戦）
前5走 03/11 312R 2着/12頭+0.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 161日休養明け × 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 1.8% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.8% / 期待値 -28% ※ 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	ゼンノゾンターク	國分恭（JRA）	実3.0	B🌟◎ A○勝率20% EV-40% 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 4 ◎ 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) +147% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 82.7% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.9% / 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。
5	ブルーノザビーチ	友森翔（愛知）	実15.2	B× A△勝率8% EV+20% 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2着）
前5走 07/29 名古屋5R 2着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋1R 2着/12頭 06/17 名古屋3R 4着/11頭 06/02 名古屋1R 1着/12頭 05/25 名古屋1R 4着/10頭
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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4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。
6	ブルージェネシス	柿原翔（愛知）	実46.5	B× A▽勝率2% EV-19% 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4R 1着/11頭勝利 07/14 名古屋4R 5着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋2R 6着/11頭+0.0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 3走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 1.7% / 期待値 -20% ※ 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	ヴォーゲ	筒井勇（笠松）	実53.7	B× A▽勝率1% EV-37% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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。
8	フークフォルモサ	今井貴（愛知）	実129.3	B× A▽勝率1% EV-4% 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 07/15 名古屋2R 9着/12頭+2.0秒 07/02 名古屋10R 9着/12頭+5.0秒 06/17 名古屋10R 6着/12頭 06/02 名古屋2R 1着/11頭 05/25 名古屋4R 6着/11頭+0.0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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% × 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 0.7% / 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。
9	エナスティール	加藤聡（愛知）	実20.5	B○ A▽勝率4% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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	イケイケルノワール	望月洵（愛知）	実37.6	B▲ A▽勝率3% EV-3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 -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	オメガヒストリー	大畑雅（愛知）	実19.2	B× A△勝率4% EV-23% 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5R 11着/12頭+3.0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 11.0着 (不振) ▽ 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 6位 / 勝率 4.0% / 期待値 -23% ※ 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	ベアフォースワン	細川智（愛知）	実39.2	B× A▽勝率2% EV-4% 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 07/15 名古屋2R 8着/12頭 06/17 名古屋10R 8着/12頭 05/21 名古屋9R 10着/10頭 05/07 名古屋3R 1着/11頭勝利 04/23 名古屋5R 8着/11頭+2.9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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 2.4% / 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。

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 ○

ゼンノゾンターク

騎手國分恭（JRA）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

+147%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽9エナスティール

20.5倍

EV +40%

▲A:▽10イケイケルノワール

37.6倍

EV +90%

出走馬全12頭

◎A:○4

ゼンノゾンターク

國分恭（JRA）

3.0倍

+147%

›

○A:▽9

エナスティール

加藤聡（愛知）

20.5倍

+40%

›

▲A:▽10

イケイケルノワール

望月洵（愛知）

37.6倍

+90%

›

△A:◎3

オアシスアラン

松若風（JRA）

1.8倍

-96%

›

△A:▲1

ジョイフルサンデー

塚本征（愛知）

16.9倍

-69%

›

△A:△2

ノーブルスナイパー

大畑慧（愛知）

24.7倍

-70%

›

×A:▽7

ヴォーゲ

筒井勇（笠松）

53.7倍

-76%

›

×A:△5

ブルーノザビーチ

友森翔（愛知）

15.2倍

-96%

›

×A:△11

オメガヒストリー

大畑雅（愛知）

19.2倍

-99%

›

×A:▽12

ベアフォースワン

細川智（愛知）

39.2倍

-99%

›

×A:▽6

ブルージェネシス

柿原翔（愛知）

46.5倍

-99%

›

×A:▽8

フークフォルモサ

今井貴（愛知）

129.3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 1 ジョイフルサンデー ¥100 実16.9倍期待値 -70% ❌不的中4着単勝 16.9倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ 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 19:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジョイフルサンデー推奨	塚本征（愛知）	実16.9	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+99%の中穴候補（騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
2	ノーブルスナイパー	大畑慧（愛知）	実24.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/15 名古屋5R 7着/12頭 06/02 名古屋3R 1着/11頭 05/20 名古屋3R 2着/10頭 05/04 名古屋4R 1着/10頭勝利 ―
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 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 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 4.3% (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	オアシスアラン	松若風（JRA）	実1.8	🌟◎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／161日ぶりの実戦）
前5走 03/11 312R 2着/12頭+0.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	ゼンノゾンターク	國分恭（JRA）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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	ブルーノザビーチ	友森翔（愛知）	実15.2	△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2着）
前5走 07/29 名古屋5R 2着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋1R 2着/12頭 06/17 名古屋3R 4着/11頭 06/02 名古屋1R 1着/12頭 05/25 名古屋1R 4着/10頭
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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	ブルージェネシス	柿原翔（愛知）	実46.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 名古屋4R 1着/11頭勝利 07/14 名古屋4R 5着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋2R 6着/11頭+0.0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 3走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
7	ヴォーゲ	筒井勇（笠松）	実53.7	▽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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
8	フークフォルモサ	今井貴（愛知）	実129.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/15 名古屋2R 9着/12頭+2.0秒 07/02 名古屋10R 9着/12頭+5.0秒 06/17 名古屋10R 6着/12頭 06/02 名古屋2R 1着/11頭 05/25 名古屋4R 6着/11頭+0.0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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
9	エナスティール	加藤聡（愛知）	実20.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
10	イケイケルノワール	望月洵（愛知）	実37.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
11	オメガヒストリー	大畑雅（愛知）	実19.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/29 名古屋5R 11着/12頭+3.0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 11.0着 (不振) ▽ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
12	ベアフォースワン	細川智（愛知）	実39.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/15 名古屋2R 8着/12頭 06/17 名古屋10R 8着/12頭 05/21 名古屋9R 10着/10頭 05/07 名古屋3R 1着/11頭勝利 04/23 名古屋5R 8着/11頭+2.9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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (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

オアシスアラン

騎手松若風（JRA）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ゼンノゾンターク

3.0倍

EV -40%

▲1ジョイフルサンデー

16.9倍

EV +99%

出走馬全12頭

◎3

オアシスアラン

松若風（JRA）

1.8倍

-28%

›

○4

ゼンノゾンターク

國分恭（JRA）

3.0倍

-40%

›

▲1

ジョイフルサンデー

塚本征（愛知）

16.9倍

+99%

›

△5

ブルーノザビーチ

友森翔（愛知）

15.2倍

+20%

›

△2

ノーブルスナイパー

大畑慧（愛知）

24.7倍

+6%

›

△11

オメガヒストリー

大畑雅（愛知）

19.2倍

-23%

›

▽9

エナスティール

加藤聡（愛知）

20.5倍

-25%

›

▽10

イケイケルノワール

望月洵（愛知）

37.6倍

-3%

›

▽12

ベアフォースワン

細川智（愛知）

39.2倍

-4%

›

▽6

ブルージェネシス

柿原翔（愛知）

46.5倍

-19%

›

▽7

ヴォーゲ

筒井勇（笠松）

53.7倍

-37%

›

▽8

フークフォルモサ

今井貴（愛知）

129.3倍

-4%

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▶ 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 1 ジョイフルサンデー ¥100 実16.9倍期待値 +100% ❌不的中4着単勝 16.9倍

B. 市場除外+キャリブ

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