名古屋 11R 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

11R 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 19:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユズノキ	筒井勇（笠松）	実15.0	B× A▽勝率4% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／前走2着）
前5走 07/30 名古屋11R 2着/3頭 07/01 名古屋9R 7着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 3着/12頭+0.0秒 06/03 名古屋10R 7着/12頭 05/20 名古屋11R 3着/11頭+0.0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 4.0着 ○ 当競馬場適性 32走で勝率 19% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 15走で勝率 33% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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。
2	エピックナイト	村上弘（愛知）	実24.9	B× A▽勝率2% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/28 名古屋9R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋10R 4着/12頭 06/30 名古屋10R 6着/9頭+3.0秒 06/16 名古屋11R 4着/12頭+1.0秒 06/02 名古屋9R 3着/12頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 31走で勝率 23% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 28% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 22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 0.2% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 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。
3	デスティニーホープ推奨	加藤聡（愛知）	実12.9	B◎ A△勝率9% EV+15% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率81% × オッズ12.9倍で期待値+940%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯で勝率20%）
前5走 07/13 名古屋9R 3着/11頭 07/01 名古屋10R 2着/12頭+2.0秒 06/03 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 10着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋8R 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 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +940% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.6% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.0% / 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。
4	サラサラヘアー逃げ	友森翔（愛知）	実5.1	B○ A○勝率19% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率60%）
前5走 07/28 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 07/13 名古屋10R 3着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋6R 1着/11頭 01/05 名古屋12R 3着/11頭+0.3秒 12/24 名古屋8R 1着/11頭勝利
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 8走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.7% / 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。
5	ロックマジェスティ	大畑慧（愛知）	実8.0	B△ A△勝率9% EV-27% 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25走で勝率28%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/28 名古屋8R 1着/3頭 06/16 名古屋10R 2着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 3着/11頭+3.0秒 04/24 名古屋7R 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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 25走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 22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 0.5% (オッズ暗示: 12.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 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。
6	ミーハ	木之葵（愛知）	実46.3	B× A▽勝率1% EV-36% 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 07/13 名古屋11R 10着/11頭+2.0秒 06/30 名古屋11R 8着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 10着/12頭+5.0秒 05/19 名古屋9R 3着/11頭+0.9秒 05/06 名古屋9R 5着/9頭+0.6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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 42走で勝率 12% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -37% ※ 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	ノボリユーミン	望月洵（愛知）	実4.6	B△ A△勝率9% EV-59% 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13走で勝率38%と適性高／同馬場状態で勝率100%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 名古屋10R 1着/12頭 06/30 名古屋9R 2着/12頭 06/03 名古屋8R 2着/12頭+3.0秒 05/21 名古屋7R 2着/10頭 04/09 名古屋10R 7着/11頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 21.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.9% / 期待値 -59% ※ 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	プロミシングギャル	小笠羚（愛知）	実3.9	B× A▲勝率15% 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 07/30 名古屋11R 3着/3頭 07/13 名古屋9R 2着/11頭 06/30 名古屋10R 2着/9頭 06/17 名古屋9R 3着/11頭 06/02 名古屋10R 5着/12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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 37走で勝率 14% ▽ 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 3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) -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 14.6% / 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。
9	ケイアイカラキア	今井貴（愛知）	実21.1	B× A▽勝率3% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/13 名古屋9R 9着/11頭+1.0秒 06/17 名古屋9R 4着/11頭 05/19 名古屋8R 2着/12頭+0.4秒 05/05 名古屋7R 1着/11頭勝利 04/22 名古屋6R 2着/12頭+0.7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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% × 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: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 -30% ※ 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	マイネルモンテュス推奨	塚本征（愛知）	実5.1	B▲ A◎勝率28% EV+42% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/15 名古屋11R 2着/12頭+3.0秒 06/17 名古屋11R 8着/12頭 06/04 名古屋11R 5着/12頭+0.0秒 05/05 名古屋11R 4着/11頭+2.6秒 04/10 名古屋11R 3着/10頭+1.1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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 1.4% (オッズ暗示: 19.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.8% / 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。
11	コムーネ	近藤颯（愛知）	実58.2	B△ A▽勝率1% EV-31% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/14 名古屋11R 6着/7頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 12着/12頭+0.0秒 06/02 名古屋11R 8着/12頭 05/06 名古屋11R 9着/10頭+2.8秒 04/20 名古屋11R 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戦の調子平均 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -31% ※ 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 △

デスティニーホープ

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

12.9倍

AI期待値

+940%

買い目

¥1,900

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4サラサラヘアー

5.1倍

EV -21%

▲A:◎10マイネルモンテュス

5.1倍

EV -92%

出走馬全11頭

◎A:△3

デスティニーホープ

加藤聡（愛知）

12.9倍

+940%

›

○A:○4

サラサラヘアー

友森翔（愛知）

5.1倍

-21%

›

▲A:◎10

マイネルモンテュス

塚本征（愛知）

5.1倍

-92%

›

△A:△7

ノボリユーミン

望月洵（愛知）

4.6倍

-94%

›

△A:△5

ロックマジェスティ

大畑慧（愛知）

8.0倍

-95%

›

△A:▽11

コムーネ

近藤颯（愛知）

58.2倍

-86%

›

×A:▽9

ケイアイカラキア

今井貴（愛知）

21.1倍

-95%

›

×A:▽2

エピックナイト

村上弘（愛知）

24.9倍

-95%

›

×A:▽1

ユズノキ

筒井勇（笠松）

15.0倍

-98%

›

×A:▲8

プロミシングギャル

小笠羚（愛知）

3.9倍

-99%

›

×A:▽6

ミーハ

木之葵（愛知）

46.3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 10 マイネルモンテュス ¥200 実5.1倍期待値 -93% ❌不的中単勝 5.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 デスティニーホープ ¥1,900 実12.9倍期待値 +940% ❌不的中単勝 12.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 19:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユズノキ	筒井勇（笠松）	実15.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／前走2着）
前5走 07/30 名古屋11R 2着/3頭 07/01 名古屋9R 7着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 3着/12頭+0.0秒 06/03 名古屋10R 7着/12頭 05/20 名古屋11R 3着/11頭+0.0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 4.0着 ○ 当競馬場適性 32走で勝率 19% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 15走で勝率 33% ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	エピックナイト	村上弘（愛知）	実24.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/28 名古屋9R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋10R 4着/12頭 06/30 名古屋10R 6着/9頭+3.0秒 06/16 名古屋11R 4着/12頭+1.0秒 06/02 名古屋9R 3着/12頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 31走で勝率 23% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 28% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 22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 2.5% (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。
3	デスティニーホープ推奨	加藤聡（愛知）	実12.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯で勝率20%）
前5走 07/13 名古屋9R 3着/11頭 07/01 名古屋10R 2着/12頭+2.0秒 06/03 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 10着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋8R 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 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
4	サラサラヘアー逃げ	友森翔（愛知）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率60%）
前5走 07/28 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 07/13 名古屋10R 3着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋6R 1着/11頭 01/05 名古屋12R 3着/11頭+0.3秒 12/24 名古屋8R 1着/11頭勝利
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 8走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
5	ロックマジェスティ	大畑慧（愛知）	実8.0	△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25走で勝率28%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/28 名古屋8R 1着/3頭 06/16 名古屋10R 2着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 3着/11頭+3.0秒 04/24 名古屋7R 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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 25走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	ミーハ	木之葵（愛知）	実46.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/13 名古屋11R 10着/11頭+2.0秒 06/30 名古屋11R 8着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 10着/12頭+5.0秒 05/19 名古屋9R 3着/11頭+0.9秒 05/06 名古屋9R 5着/9頭+0.6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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 42走で勝率 12% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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	ノボリユーミン	望月洵（愛知）	実4.6	△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13走で勝率38%と適性高／同馬場状態で勝率100%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 名古屋10R 1着/12頭 06/30 名古屋9R 2着/12頭 06/03 名古屋8R 2着/12頭+3.0秒 05/21 名古屋7R 2着/10頭 04/09 名古屋10R 7着/11頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
8	プロミシングギャル	小笠羚（愛知）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 07/30 名古屋11R 3着/3頭 07/13 名古屋9R 2着/11頭 06/30 名古屋10R 2着/9頭 06/17 名古屋9R 3着/11頭 06/02 名古屋10R 5着/12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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 37走で勝率 14% ▽ 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 3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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	ケイアイカラキア	今井貴（愛知）	実21.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/13 名古屋9R 9着/11頭+1.0秒 06/17 名古屋9R 4着/11頭 05/19 名古屋8R 2着/12頭+0.4秒 05/05 名古屋7R 1着/11頭勝利 04/22 名古屋6R 2着/12頭+0.7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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	マイネルモンテュス推奨	塚本征（愛知）	実5.1	◎詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+42%の妙味（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/15 名古屋11R 2着/12頭+3.0秒 06/17 名古屋11R 8着/12頭 06/04 名古屋11R 5着/12頭+0.0秒 05/05 名古屋11R 4着/11頭+2.6秒 04/10 名古屋11R 3着/10頭+1.1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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 27.8% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
11	コムーネ	近藤颯（愛知）	実58.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/14 名古屋11R 6着/7頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 12着/12頭+0.0秒 06/02 名古屋11R 8着/12頭 05/06 名古屋11R 9着/10頭+2.8秒 04/20 名古屋11R 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戦の調子平均 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。

🎯 AIの本命

A推奨

マイネルモンテュス

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

5.1倍

AI期待値

+42%

買い目

¥200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4サラサラヘアー

5.1倍

EV -4%

▲8プロミシングギャル

3.9倍

EV -42%

出走馬全11頭

◎10

マイネルモンテュス

塚本征（愛知）

5.1倍

+42%

›

○4

サラサラヘアー

友森翔（愛知）

5.1倍

-4%

›

▲8

プロミシングギャル

小笠羚（愛知）

3.9倍

-42%

›

△5

ロックマジェスティ

大畑慧（愛知）

8.0倍

-27%

›

△3

デスティニーホープ

加藤聡（愛知）

12.9倍

+15%

›

△7

ノボリユーミン

望月洵（愛知）

4.6倍

-59%

›

▽1

ユズノキ

筒井勇（笠松）

15.0倍

-45%

›

▽9

ケイアイカラキア

今井貴（愛知）

21.1倍

-30%

›

▽2

エピックナイト

村上弘（愛知）

24.9倍

-38%

›

▽6

ミーハ

木之葵（愛知）

46.3倍

-36%

›

▽11

コムーネ

近藤颯（愛知）

58.2倍

-31%

›

💡 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

A. 市場込みモデル

単勝 10 マイネルモンテュス ¥200 実5.1倍期待値 +42% ❌不的中単勝 5.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 デスティニーホープ ¥1,900 実12.9倍期待値 +16% ❌不的中単勝 12.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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