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 名古屋競馬場中京競Ｂ８ダ1500m ダート1500m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホウオウシーザー	細川智（愛知）	実3.2	B▲ A○勝率21% EV-32% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/31 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋1R 1着/12頭 06/22 名古屋1R 4着/11頭+0.0秒 06/03 名古屋12R 1着/12頭 05/21 名古屋2R 5着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.2% / 期待値 -32% ※ 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	メイショウマクジキ	加藤利（愛知）	実24.4	B× A×勝率1% EV-74% 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9R 10着/12頭+2.0秒 07/15 名古屋8R 6着/11頭 07/01 名古屋8R 6着/12頭+2.0秒 06/17 名古屋7R 11着/11頭 05/20 名古屋4R 3着/11頭
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 -75% ※ 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	モアサナイト	望月洵（愛知）	実17.5	B× A×勝率2% EV-65% 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9R 11着/12頭+2.4秒 07/15 名古屋8R 10着/11頭 06/30 名古屋8R 6着/12頭+2.0秒 06/03 名古屋8R 12着/12頭+0.0秒 05/21 名古屋10R 6着/9頭
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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 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 8位 / 勝率 2.0% / 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。
4	サンマイメ	木之葵（愛知）	実16.1	B△ A▽勝率4% EV-42% 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9R 7着/12頭+1.2秒 07/14 名古屋10R 8着/12頭 07/01 名古屋7R 7着/11頭 06/17 名古屋7R 10着/11頭+1.0秒 05/21 名古屋10R 3着/9頭+0.0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 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 27走で勝率 11% △ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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。
5	タベザカリ推奨	大畑雅（愛知）	実8.1	B◎ A▲勝率16% EV+29% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率62% × オッズ8.1倍で期待値+405%の有力候補（前走3着で力を示す）
前5走 07/17 名古屋9R 3着/3頭 07/03 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋6R 5着/12頭 05/25 名古屋6R 6着/10頭 05/08 名古屋10R 2着/10頭+0.1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 3.3着 × 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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +405% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 62.4% (オッズ暗示: 12.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.0% / 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。
6	ラントリサント	筒井勇（笠松）	実19.5	B× A×勝率1% EV-76% 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9R 5着/12頭+0.7秒 06/17 名古屋8R 7着/11頭 06/03 名古屋9R 9着/12頭 05/20 名古屋12R 10着/11頭+1.0秒 05/05 名古屋1R 9着/11頭+1.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -76% ※ 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	デトネイター	近藤颯（愛知）	実8.8	B△ A△勝率7% EV-41% 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18走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/30 名古屋8R 2着/3頭 07/02 名古屋6R 4着/12頭 06/04 名古屋5R 6着/12頭 05/22 名古屋10R 7着/10頭 05/07 名古屋9R 7着/10頭+1.2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 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 -41% ※ 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	フクノジョヴァンニ逃げ	丸野勝（愛知）	実4.1	B○ A🌟◎勝率31% EV+26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／87日ぶりの実戦）
前5走 05/25 名古屋9R 2着/10頭 05/08 名古屋2R 2着/11頭+0.0秒 04/13 名古屋3R 1着/10頭勝利 03/27 名古屋4R 3着/12頭+1.8秒 03/12 名古屋4R 2着/11頭+0.2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 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 34.3% (オッズ暗示: 24.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.8% / 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。
9	レースノワエ	渡邊竜（笠松）	実10.7	B× A△勝率6% EV-40% 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9R 6着/12頭+1.0秒 07/15 名古屋8R 5着/11頭 06/30 名古屋9R 12着/12頭 06/17 名古屋7R 7着/11頭 05/20 名古屋9R 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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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 5.5% / 期待値 -41% ※ 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	エクメノポリス	丹羽克（愛知）	実34.4	B× A×勝率1% EV-69% 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9R 12着/12頭+2.5秒 07/15 名古屋8R 11着/11頭+2.0秒 07/02 名古屋6R 5着/12頭 06/05 名古屋8R 3着/12頭 05/25 名古屋5R 1着/11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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) -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 -70% ※ 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	リョウライライ	柿原翔（愛知）	実7.8	B△ A△勝率11% EV-12% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/15 名古屋8R 4着/11頭+0.0秒 07/01 名古屋8R 7着/12頭 06/16 名古屋8R 8着/12頭+0.0秒 06/02 名古屋9R 10着/12頭+4.0秒 05/19 名古屋10R 8着/12頭+1.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 72走で勝率 10% △ 距離適性同距離 41走で勝率 15% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.6% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.2% / 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。

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 ▲

タベザカリ

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

8.1倍

AI期待値

+405%

買い目

¥1,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8フクノジョヴァンニ

4.1倍

EV +40%

▲A:○1ホウオウシーザー

3.2倍

EV -95%

出走馬全11頭

◎A:▲5

タベザカリ

大畑雅（愛知）

8.1倍

+405%

›

○A:◎8

フクノジョヴァンニ

丸野勝（愛知）

4.1倍

+40%

›

▲A:○1

ホウオウシーザー

細川智（愛知）

3.2倍

-95%

›

△A:△11

リョウライライ

柿原翔（愛知）

7.8倍

-94%

›

△A:△7

デトネイター

近藤颯（愛知）

8.8倍

-94%

›

△A:▽4

サンマイメ

木之葵（愛知）

16.1倍

-92%

›

×A:△9

レースノワエ

渡邊竜（笠松）

10.7倍

-99%

›

×A:×3

モアサナイト

望月洵（愛知）

17.5倍

-99%

›

×A:×6

ラントリサント

筒井勇（笠松）

19.5倍

-99%

›

×A:×2

メイショウマクジキ

加藤利（愛知）

24.4倍

-99%

›

×A:×10

エクメノポリス

丹羽克（愛知）

34.4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 5 タベザカリ ¥1,400 実8.1倍期待値 +406% ❌不的中6着単勝 8.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

8R 名古屋競馬場中京競Ｂ８ダ1500m ダート1500m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホウオウシーザー	細川智（愛知）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/31 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋1R 1着/12頭 06/22 名古屋1R 4着/11頭+0.0秒 06/03 名古屋12R 1着/12頭 05/21 名古屋2R 5着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.2% (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。
2	メイショウマクジキ	加藤利（愛知）	実24.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 07/30 名古屋9R 10着/12頭+2.0秒 07/15 名古屋8R 6着/11頭 07/01 名古屋8R 6着/12頭+2.0秒 06/17 名古屋7R 11着/11頭 05/20 名古屋4R 3着/11頭
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
3	モアサナイト	望月洵（愛知）	実17.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/30 名古屋9R 11着/12頭+2.4秒 07/15 名古屋8R 10着/11頭 06/30 名古屋8R 6着/12頭+2.0秒 06/03 名古屋8R 12着/12頭+0.0秒 05/21 名古屋10R 6着/9頭
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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
4	サンマイメ	木之葵（愛知）	実16.1	▽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9R 7着/12頭+1.2秒 07/14 名古屋10R 8着/12頭 07/01 名古屋7R 7着/11頭 06/17 名古屋7R 10着/11頭+1.0秒 05/21 名古屋10R 3着/9頭+0.0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 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 27走で勝率 11% △ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	タベザカリ推奨	大畑雅（愛知）	実8.1	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す）
前5走 07/17 名古屋9R 3着/3頭 07/03 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋6R 5着/12頭 05/25 名古屋6R 6着/10頭 05/08 名古屋10R 2着/10頭+0.1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 3.3着 × 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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
6	ラントリサント	筒井勇（笠松）	実19.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/30 名古屋9R 5着/12頭+0.7秒 06/17 名古屋8R 7着/11頭 06/03 名古屋9R 9着/12頭 05/20 名古屋12R 10着/11頭+1.0秒 05/05 名古屋1R 9着/11頭+1.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
7	デトネイター	近藤颯（愛知）	実8.8	△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18走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/30 名古屋8R 2着/3頭 07/02 名古屋6R 4着/12頭 06/04 名古屋5R 6着/12頭 05/22 名古屋10R 7着/10頭 05/07 名古屋9R 7着/10頭+1.2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 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
8	フクノジョヴァンニ逃げ	丸野勝（愛知）	実4.1	🌟◎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走で勝率33%と好調／前走2着／87日ぶりの実戦）
前5走 05/25 名古屋9R 2着/10頭 05/08 名古屋2R 2着/11頭+0.0秒 04/13 名古屋3R 1着/10頭勝利 03/27 名古屋4R 3着/12頭+1.8秒 03/12 名古屋4R 2着/11頭+0.2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 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 30.8% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
9	レースノワエ	渡邊竜（笠松）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/30 名古屋9R 6着/12頭+1.0秒 07/15 名古屋8R 5着/11頭 06/30 名古屋9R 12着/12頭 06/17 名古屋7R 7着/11頭 05/20 名古屋9R 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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	エクメノポリス	丹羽克（愛知）	実34.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/30 名古屋9R 12着/12頭+2.5秒 07/15 名古屋8R 11着/11頭+2.0秒 07/02 名古屋6R 5着/12頭 06/05 名古屋8R 3着/12頭 05/25 名古屋5R 1着/11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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
11	リョウライライ	柿原翔（愛知）	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/15 名古屋8R 4着/11頭+0.0秒 07/01 名古屋8R 7着/12頭 06/16 名古屋8R 8着/12頭+0.0秒 06/02 名古屋9R 10着/12頭+4.0秒 05/19 名古屋10R 8着/12頭+1.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 72走で勝率 10% △ 距離適性同距離 41走で勝率 15% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フクノジョヴァンニ

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

4.1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

○1ホウオウシーザー

3.2倍

EV -32%

▲5タベザカリ

8.1倍

EV +29%

出走馬全11頭

◎8

フクノジョヴァンニ

丸野勝（愛知）

4.1倍

+26%

›

○1

ホウオウシーザー

細川智（愛知）

3.2倍

-32%

›

▲5

タベザカリ

大畑雅（愛知）

8.1倍

+29%

›

△11

リョウライライ

柿原翔（愛知）

7.8倍

-12%

›

△7

デトネイター

近藤颯（愛知）

8.8倍

-41%

›

△9

レースノワエ

渡邊竜（笠松）

10.7倍

-40%

›

▽4

サンマイメ

木之葵（愛知）

16.1倍

-42%

›

×3

モアサナイト

望月洵（愛知）

17.5倍

-65%

›

×6

ラントリサント

筒井勇（笠松）

19.5倍

-76%

›

×2

メイショウマクジキ

加藤利（愛知）

24.4倍

-74%

›

×10

エクメノポリス

丹羽克（愛知）

34.4倍

-69%

›

💡 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 タベザカリ ¥1,400 実8.1倍期待値 +30% ❌不的中6着単勝 8.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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