名古屋 5R 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

5R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイユウハミルトン	大畑雅（愛知）	実45.9	B△ A▽勝率1% EV-47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調）
前5走 07/29 名古屋3R 11着/12頭+3.7秒 07/03 名古屋9R 12着/12頭 ― ― ―
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 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -47% ※ 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	プロメッサ	大原浩（笠松）	実8.3	B× A△勝率8% EV-30% 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52走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は46走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 名古屋7R 1着/12頭 07/01 名古屋2R 8着/12頭 06/03 名古屋7R 6着/12頭 01/30 名古屋3R 11着/11頭+2.0秒 01/19 名古屋5R 9着/10頭+1.9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 52走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 46走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 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。
3	ソダチザカリ	木之葵（愛知）	実2.5	B▲ A🌟◎勝率40% EV0% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／78日ぶりの実戦）
前5走 06/03 名古屋7R 2着/12頭 05/21 名古屋1R 2着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋12R 4着/12頭+1.3秒 04/07 名古屋5R 1着/11頭勝利 01/14 名古屋2R 7着/11頭+2.1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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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 9.3% (オッズ暗示: 40.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.6% / 期待値 -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。
4	アスプロガイア	塚本征（愛知）	実5.5	B△ A○勝率17% EV-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21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/29 名古屋3R 8着/12頭+2.6秒 07/14 名古屋8R 11着/12頭 06/18 名古屋12R 3着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋2R 8着/11頭 05/21 名古屋4R 9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 18.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.9% / 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。
5	メイショウキタダケ	柿原翔（愛知）	推定—	B○ A△勝率5% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 07/15 名古屋6R 6着/12頭 07/02 名古屋5R 4着/11頭 06/04 名古屋4R 7着/12頭 05/22 名古屋7R 9着/11頭+0.0秒 05/07 名古屋7R 9着/11頭+1.3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 5.7着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 -91% ※ 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	モランゴ自在	丸山真（愛知）	実41.9	B× A▽勝率2% EV-16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/14 名古屋8R 8着/12頭 07/03 名古屋9R 11着/12頭+6.0秒 06/05 名古屋9R 11着/12頭+2.0秒 05/08 名古屋12R 9着/10頭+2.1秒 07/09 名古屋4R 7着/12頭+1.8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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 0.3% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 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。
7	カムイパパイヤ	深澤杏（笠松）	実12.6	B× A×勝率2% EV-68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 名古屋12R 8着/12頭+1.3秒 07/14 名古屋8R 4着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋1R 11着/12頭 06/05 名古屋5R 8着/12頭 05/25 名古屋2R 7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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 7% △ 距離適性同距離 38走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 7.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 期待値 -69% ※ 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	クールマーロウ	丹羽克（愛知）	実14.3	B△ A×勝率2% EV-65% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/29 名古屋3R 5着/12頭+1.0秒 07/13 名古屋12R 1着/12頭 06/30 名古屋6R 5着/12頭 06/16 名古屋7R 10着/10頭+4.0秒 06/02 名古屋5R 2着/11頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 7.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.4% / 期待値 -66% ※ 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	スマートヌーメン差し推奨	山田祥（愛知）	実8.0	B🌟◎ A△勝率9% EV-28% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率75% × オッズ8.0倍で期待値+499%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/14 名古屋8R 6着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋9R 10着/12頭+7.0秒 02/27 名古屋9R 10着/10頭+2.6秒 02/12 名古屋7R 8着/12頭+2.1秒 01/29 名古屋9R 7着/11頭+1.1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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +499% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 74.9% (オッズ暗示: 12.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。
10	ロジスクリーン	細川智（愛知）	実11.1	B× A×勝率4% EV-58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場45走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し）
前5走 07/30 名古屋6R 9着/11頭+2.9秒 07/15 名古屋6R 9着/12頭+1.0秒 06/19 名古屋2R 4着/11頭 06/04 名古屋12R 11着/12頭+2.0秒 05/21 名古屋5R 3着/10頭
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し △ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 9.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 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。
11	ネオアリシア	近藤颯（愛知）	実6.9	B× A▲勝率9% EV-38% 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66走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は51走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/29 名古屋12R 2着/12頭+1.6秒 07/14 名古屋7R 10着/12頭 07/01 名古屋12R 2着/12頭 06/18 名古屋6R 6着/10頭+0.0秒 06/03 名古屋7R 9着/12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 4.7着 × 当競馬場適性 66走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 51走で勝ち無し ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 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。

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 △

スマートヌーメン

騎手山田祥（愛知）

単勝オッズ

8.0倍

AI期待値

+499%

買い目

¥1,700

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△5メイショウキタダケ

—

EV —

▲A:◎3ソダチザカリ

2.5倍

EV -76%

出走馬全11頭

◎A:△9

スマートヌーメン

山田祥（愛知）

8.0倍

+499%

›

○A:△5

メイショウキタダケ

柿原翔（愛知）

—

›

▲A:◎3

ソダチザカリ

木之葵（愛知）

2.5倍

-76%

›

△A:○4

アスプロガイア

塚本征（愛知）

5.5倍

-92%

›

△A:×8

クールマーロウ

丹羽克（愛知）

14.3倍

-79%

›

△A:▽1

ダイユウハミルトン

大畑雅（愛知）

45.9倍

-49%

›

×A:▲11

ネオアリシア

近藤颯（愛知）

6.9倍

-94%

›

×A:×10

ロジスクリーン

細川智（愛知）

11.1倍

-91%

›

×A:△2

プロメッサ

大原浩（笠松）

8.3倍

-96%

›

×A:×7

カムイパパイヤ

深澤杏（笠松）

12.6倍

-96%

›

×A:▽6

モランゴ

丸山真（愛知）

41.9倍

-89%

›

💡 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 9 スマートヌーメン ¥1,700 実8.0倍期待値 +499% ❌不的中4着単勝 8.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

5R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイユウハミルトン	大畑雅（愛知）	実45.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調）
前5走 07/29 名古屋3R 11着/12頭+3.7秒 07/03 名古屋9R 12着/12頭 ― ― ―
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 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
2	プロメッサ	大原浩（笠松）	実8.3	△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52走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は46走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 名古屋7R 1着/12頭 07/01 名古屋2R 8着/12頭 06/03 名古屋7R 6着/12頭 01/30 名古屋3R 11着/11頭+2.0秒 01/19 名古屋5R 9着/10頭+1.9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 52走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 46走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 8.4% (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。
3	ソダチザカリ	木之葵（愛知）	実2.5	🌟◎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2.7着と安定／前走2着／78日ぶりの実戦）
前5走 06/03 名古屋7R 2着/12頭 05/21 名古屋1R 2着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋12R 4着/12頭+1.3秒 04/07 名古屋5R 1着/11頭勝利 01/14 名古屋2R 7着/11頭+2.1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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.6% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
4	アスプロガイア	塚本征（愛知）	実5.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/29 名古屋3R 8着/12頭+2.6秒 07/14 名古屋8R 11着/12頭 06/18 名古屋12R 3着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋2R 8着/11頭 05/21 名古屋4R 9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	メイショウキタダケ	柿原翔（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23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 07/15 名古屋6R 6着/12頭 07/02 名古屋5R 4着/11頭 06/04 名古屋4R 7着/12頭 05/22 名古屋7R 9着/11頭+0.0秒 05/07 名古屋7R 9着/11頭+1.3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 5.7着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% ※ 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	モランゴ自在	丸山真（愛知）	実41.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/14 名古屋8R 8着/12頭 07/03 名古屋9R 11着/12頭+6.0秒 06/05 名古屋9R 11着/12頭+2.0秒 05/08 名古屋12R 9着/10頭+2.1秒 07/09 名古屋4R 7着/12頭+1.8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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (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。
7	カムイパパイヤ	深澤杏（笠松）	実12.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 名古屋12R 8着/12頭+1.3秒 07/14 名古屋8R 4着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋1R 11着/12頭 06/05 名古屋5R 8着/12頭 05/25 名古屋2R 7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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 7% △ 距離適性同距離 38走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	クールマーロウ	丹羽克（愛知）	実14.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/29 名古屋3R 5着/12頭+1.0秒 07/13 名古屋12R 1着/12頭 06/30 名古屋6R 5着/12頭 06/16 名古屋7R 10着/10頭+4.0秒 06/02 名古屋5R 2着/11頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	スマートヌーメン差し推奨	山田祥（愛知）	実8.0	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/14 名古屋8R 6着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋9R 10着/12頭+7.0秒 02/27 名古屋9R 10着/10頭+2.6秒 02/12 名古屋7R 8着/12頭+2.1秒 01/29 名古屋9R 7着/11頭+1.1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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (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。
10	ロジスクリーン	細川智（愛知）	実11.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場45走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し）
前5走 07/30 名古屋6R 9着/11頭+2.9秒 07/15 名古屋6R 9着/12頭+1.0秒 06/19 名古屋2R 4着/11頭 06/04 名古屋12R 11着/12頭+2.0秒 05/21 名古屋5R 3着/10頭
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し △ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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	ネオアリシア	近藤颯（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66走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は51走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/29 名古屋12R 2着/12頭+1.6秒 07/14 名古屋7R 10着/12頭 07/01 名古屋12R 2着/12頭 06/18 名古屋6R 6着/10頭+0.0秒 06/03 名古屋7R 9着/12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 4.7着 × 当競馬場適性 66走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 51走で勝ち無し ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ソダチザカリ

騎手木之葵（愛知）

単勝オッズ

2.5倍

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

○4アスプロガイア

5.5倍

EV -6%

▲11ネオアリシア

6.9倍

EV -38%

出走馬全11頭

◎3

ソダチザカリ

木之葵（愛知）

2.5倍

›

○4

アスプロガイア

塚本征（愛知）

5.5倍

-6%

›

▲11

ネオアリシア

近藤颯（愛知）

6.9倍

-38%

›

△9

スマートヌーメン

山田祥（愛知）

8.0倍

-28%

›

△2

プロメッサ

大原浩（笠松）

8.3倍

-30%

›

△5

メイショウキタダケ

柿原翔（愛知）

—

›

×10

ロジスクリーン

細川智（愛知）

11.1倍

-58%

›

×7

カムイパパイヤ

深澤杏（笠松）

12.6倍

-68%

›

×8

クールマーロウ

丹羽克（愛知）

14.3倍

-65%

›

▽6

モランゴ

丸山真（愛知）

41.9倍

-16%

›

▽1

ダイユウハミルトン

大畑雅（愛知）

45.9倍

-47%

›

💡 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 9 スマートヌーメン ¥1,700 実8.0倍期待値 -29% ❌不的中4着単勝 8.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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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）

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