名古屋 12R 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

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンファール	小笠羚（愛知）	実11.1	B× A△勝率4% EV-58% 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4R 4着/12頭+0.9秒 07/14 名古屋2R 2着/3頭 07/01 名古屋3R 5着/12頭 06/22 名古屋2R 6着/11頭 06/02 名古屋1R 5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 3.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) -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 3.7% / 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。
2	フローラルウェイ	加藤聡（愛知）	実21.8	B× A×勝率2% EV-57% 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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/30 名古屋1R 4着/11頭+0.5秒 07/13 名古屋2R 1着/12頭 06/16 名古屋2R 8着/10頭 06/03 名古屋2R 6着/12頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 4.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
3	キーサーバー	阪野学（愛知）	実66.6	B▽ A▽勝率1% EV-41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 07/01 名古屋4R 6着/12頭 06/16 名古屋3R 1着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
4	ブルーアンバー	渡邊竜（笠松）	実12.8	B○ A×勝率3% EV-58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/30 名古屋5R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋3R 2着/12頭+0.0秒 06/22 名古屋2R 7着/11頭 06/02 名古屋1R 3着/12頭 05/22 名古屋1R 2着/11頭+3.0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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 7.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。
5	ハタノグランクリュ	望月洵（愛知）	実3.1	B▲ A○勝率25% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/30 名古屋1R 5着/11頭+0.8秒 07/13 名古屋3R 1着/12頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.0% / 期待値 -22% ※ 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	ピコレーヴ	今井貴（愛知）	実5.9	B△ A▲勝率18% EV+5% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋6R 4着/12頭+0.8秒 07/15 名古屋1R 9着/12頭 07/01 名古屋1R 5着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋1R 2着/11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 6.0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 ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.8% / 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。
7	ヘヴンリースカイ	大畑雅（愛知）	実3.9	B🌟◎ A◎勝率27% EV+6% 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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/30 名古屋1R 2着/11頭+0.4秒 07/14 名古屋2R 3着/3頭 06/22 名古屋4R 8着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋4R 5着/11頭 04/24 名古屋2R 2着/12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 4.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 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 21日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +183% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 72.7% (オッズ暗示: 25.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.3% / 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。
8	ブロンディ	大畑慧（愛知）	実65.9	B▽ A▽勝率1% EV-31% 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0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/31 名古屋4R 2着/12頭+1.2秒 07/03 名古屋5R 8着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋3R 3着/10頭+2.0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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
9	トンデトンデトンデ	塚本征（愛知）	実13.3	B△ A△勝率7% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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5走 07/29 名古屋4R 6着/11頭+1.2秒 07/14 名古屋3R 6着/12頭+1.0秒 06/18 名古屋1R 1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 14% ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 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。
10	ユイバイハウス	筒井勇（笠松）	実10.3	B△ A△勝率8% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3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3.0着と安定）
前5走 07/01 名古屋1R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋4R 5着/12頭+2.0秒 06/05 名古屋3R 2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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 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。
11	クリコメリー	村上弘（愛知）	実21.7	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5R 6着/12頭+0.9秒 07/14 名古屋3R 4着/12頭 07/03 名古屋2R 1着/12頭 06/16 名古屋3R 4着/11頭 04/23 名古屋10R 11着/12頭+4.6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 4走で勝率 25% ○ 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 1.6% / 期待値 -65% ※ 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	ホレキタヤレキタ	近藤颯（愛知）	実21.2	B× A×勝率2% EV-56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 07/30 名古屋4R 6着/12頭+1.2秒 07/02 名古屋2R 8着/11頭 06/22 名古屋5R 4着/12頭 05/25 名古屋4R 2着/11頭 05/07 名古屋2R 6着/10頭+2.4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 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -57% ※ 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 ◎

ヘヴンリースカイ

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+183%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×4ブルーアンバー

12.8倍

EV +9%

▲A:○5ハタノグランクリュ

3.1倍

EV -84%

出走馬全12頭

◎A:◎7

ヘヴンリースカイ

大畑雅（愛知）

3.9倍

+183%

›

○A:×4

ブルーアンバー

渡邊竜（笠松）

12.8倍

+9%

›

▲A:○5

ハタノグランクリュ

望月洵（愛知）

3.1倍

-84%

›

△A:▲6

ピコレーヴ

今井貴（愛知）

5.9倍

-70%

›

△A:△10

ユイバイハウス

筒井勇（笠松）

10.3倍

-78%

›

△A:△9

トンデトンデトンデ

塚本征（愛知）

13.3倍

-72%

›

▽A:▽8

ブロンディ

大畑慧（愛知）

65.9倍

+37%

›

▽A:▽3

キーサーバー

阪野学（愛知）

66.6倍

-4%

›

×A:×12

ホレキタヤレキタ

近藤颯（愛知）

21.2倍

-85%

›

×A:×2

フローラルウェイ

加藤聡（愛知）

21.8倍

-93%

›

×A:△1

アンファール

小笠羚（愛知）

11.1倍

-99%

›

×A:×11

クリコメリー

村上弘（愛知）

21.7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

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンファール	小笠羚（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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/30 名古屋4R 4着/12頭+0.9秒 07/14 名古屋2R 2着/3頭 07/01 名古屋3R 5着/12頭 06/22 名古屋2R 6着/11頭 06/02 名古屋1R 5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 3.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (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。
2	フローラルウェイ	加藤聡（愛知）	実21.8	×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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/30 名古屋1R 4着/11頭+0.5秒 07/13 名古屋2R 1着/12頭 06/16 名古屋2R 8着/10頭 06/03 名古屋2R 6着/12頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	キーサーバー	阪野学（愛知）	実66.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 07/01 名古屋4R 6着/12頭 06/16 名古屋3R 1着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 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。
4	ブルーアンバー	渡邊竜（笠松）	実12.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/30 名古屋5R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋3R 2着/12頭+0.0秒 06/22 名古屋2R 7着/11頭 06/02 名古屋1R 3着/12頭 05/22 名古屋1R 2着/11頭+3.0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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (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。
5	ハタノグランクリュ	望月洵（愛知）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/30 名古屋1R 5着/11頭+0.8秒 07/13 名古屋3R 1着/12頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.0% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	ピコレーヴ	今井貴（愛知）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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）
前5走 07/31 名古屋6R 4着/12頭+0.8秒 07/15 名古屋1R 9着/12頭 07/01 名古屋1R 5着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋1R 2着/11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 6.0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 ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
7	ヘヴンリースカイ	大畑雅（愛知）	実3.9	◎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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/30 名古屋1R 2着/11頭+0.4秒 07/14 名古屋2R 3着/3頭 06/22 名古屋4R 8着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋4R 5着/11頭 04/24 名古屋2R 2着/12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 4.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.3% (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。
8	ブロンディ	大畑慧（愛知）	実65.9	▽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0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/31 名古屋4R 2着/12頭+1.2秒 07/03 名古屋5R 8着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋3R 3着/10頭+2.0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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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 1.0% (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。
9	トンデトンデトンデ	塚本征（愛知）	実13.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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5走 07/29 名古屋4R 6着/11頭+1.2秒 07/14 名古屋3R 6着/12頭+1.0秒 06/18 名古屋1R 1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 14% ○ 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 7.0% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	ユイバイハウス	筒井勇（笠松）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3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3.0着と安定）
前5走 07/01 名古屋1R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋4R 5着/12頭+2.0秒 06/05 名古屋3R 2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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	クリコメリー	村上弘（愛知）	実21.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 名古屋5R 6着/12頭+0.9秒 07/14 名古屋3R 4着/12頭 07/03 名古屋2R 1着/12頭 06/16 名古屋3R 4着/11頭 04/23 名古屋10R 11着/12頭+4.6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 4走で勝率 25% ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
12	ホレキタヤレキタ	近藤颯（愛知）	実21.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 07/30 名古屋4R 6着/12頭+1.2秒 07/02 名古屋2R 8着/11頭 06/22 名古屋5R 4着/12頭 05/25 名古屋4R 2着/11頭 05/07 名古屋2R 6着/10頭+2.4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 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヘヴンリースカイ

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ハタノグランクリュ

3.1倍

EV -22%

▲6ピコレーヴ

5.9倍

EV +5%

出走馬全12頭

◎7

ヘヴンリースカイ

大畑雅（愛知）

3.9倍

+6%

›

○5

ハタノグランクリュ

望月洵（愛知）

3.1倍

-22%

›

▲6

ピコレーヴ

今井貴（愛知）

5.9倍

+5%

›

△10

ユイバイハウス

筒井勇（笠松）

10.3倍

-12%

›

△9

トンデトンデトンデ

塚本征（愛知）

13.3倍

-7%

›

△1

アンファール

小笠羚（愛知）

11.1倍

-58%

›

×4

ブルーアンバー

渡邊竜（笠松）

12.8倍

-58%

›

×12

ホレキタヤレキタ

近藤颯（愛知）

21.2倍

-56%

›

×2

フローラルウェイ

加藤聡（愛知）

21.8倍

-57%

›

×11

クリコメリー

村上弘（愛知）

21.7倍

-65%

›

▽8

ブロンディ

大畑慧（愛知）

65.9倍

-31%

›

▽3

キーサーバー

阪野学（愛知）

66.6倍

-41%

›

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