名古屋 1R 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

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウバルキア	細川智（愛知）	実6.5	B× A△勝率2% EV-83% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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 9位 (中位評価) × 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 0.4% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.5% / 期待値 -84% ※ 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	メイショウアヤカ	大畑慧（愛知）	実91.9	B× A▽勝率1% EV-46% 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 2 ◎ 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 10位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.6% / 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。
3	ジーティーフクフク	加藤聡（愛知）	実6.4	B△ A△勝率5% EV-65% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.4% / 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。
4	ウインエンブレム	今井貴（愛知）	実4.2	B○ A🌟◎勝率41% EV+71% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 23.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.7% / 期待値 +71% ※ 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	キタノタイキ	丹羽克（愛知）	実69.4	B▽ A▽勝率1% EV-17% 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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 -18% ※ 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	ソパデアホ	塚本征（愛知）	実4.4	B◎ A○勝率33% EV+43% 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 6 ◎ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.3% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 32.6% / 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。
7	ウインビスタ	近藤颯（愛知）	実10.4	B△ A×勝率2% EV-77% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 -78% ※ 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	グラスフェザー	柿原翔（愛知）	実8.1	B△ A△勝率3% EV-77% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 6.1% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 2.8% / 期待値 -77% ※ 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	ドングラミ	加藤利（愛知）	実159.2	B× A▽勝率1% EV-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 9 ◎ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.6% / 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	デプレ推奨	丸野勝（愛知）	実5.4	B▲ A▲勝率11% EV-42% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（騎手は近50戦勝率20%と好調）
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 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 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。
11	ワルツプリンセス	渡邊竜（笠松）	実18.9	B× A×勝率1% EV-81% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 1.3% (オッズ暗示: 5.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 -82% ※ 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 ○

ソパデアホ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

+20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎4ウインエンブレム

4.2倍

EV +1%

▲A:▲10デプレ

5.4倍

EV +30%

出走馬全11頭

◎A:○6

ソパデアホ

塚本征（愛知）

4.4倍

+20%

›

○A:◎4

ウインエンブレム

今井貴（愛知）

4.2倍

+1%

›

▲A:▲10

デプレ

丸野勝（愛知）

5.4倍

+30%

›

△A:×7

ウインビスタ

近藤颯（愛知）

10.4倍

-21%

›

△A:△3

ジーティーフクフク

加藤聡（愛知）

6.4倍

-60%

›

△A:△8

グラスフェザー

柿原翔（愛知）

8.1倍

-50%

›

▽A:▽5

キタノタイキ

丹羽克（愛知）

69.4倍

+60%

›

×A:×11

ワルツプリンセス

渡邊竜（笠松）

18.9倍

-74%

›

×A:△1

メイショウバルキア

細川智（愛知）

6.5倍

-97%

›

×A:▽2

メイショウアヤカ

大畑慧（愛知）

91.9倍

-63%

›

×A:▽9

ドングラミ

加藤利（愛知）

159.2倍

-80%

›

💡 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 10 デプレ ¥100 実5.4倍期待値 +31% ❌不的中8着単勝 5.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウバルキア	細川智（愛知）	実6.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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 6位 (中位評価) × 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 2.5% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
2	メイショウアヤカ	大畑慧（愛知）	実91.9	▽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 2 ◎ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ジーティーフクフク	加藤聡（愛知）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	ウインエンブレム	今井貴（愛知）	実4.2	🌟◎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) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 40.7% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	キタノタイキ	丹羽克（愛知）	実69.4	▽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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
6	ソパデアホ	塚本征（愛知）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 32.6% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
7	ウインビスタ	近藤颯（愛知）	実10.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	グラスフェザー	柿原翔（愛知）	実8.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 2.8% (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。
9	ドングラミ	加藤利（愛知）	実159.2	▽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 9 ◎ 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 10位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
10	デプレ推奨	丸野勝（愛知）	実5.4	▲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 10 ◎ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
11	ワルツプリンセス	渡邊竜（笠松）	実18.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ウインエンブレム

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

4.2倍

AI期待値

+71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ソパデアホ

4.4倍

EV +43%

▲10デプレ

5.4倍

EV -42%

出走馬全11頭

◎4

ウインエンブレム

今井貴（愛知）

4.2倍

+71%

›

○6

ソパデアホ

塚本征（愛知）

4.4倍

+43%

›

▲10

デプレ

丸野勝（愛知）

5.4倍

-42%

›

△3

ジーティーフクフク

加藤聡（愛知）

6.4倍

-65%

›

△8

グラスフェザー

柿原翔（愛知）

8.1倍

-77%

›

△1

メイショウバルキア

細川智（愛知）

6.5倍

-83%

›

×7

ウインビスタ

近藤颯（愛知）

10.4倍

-77%

›

▽5

キタノタイキ

丹羽克（愛知）

69.4倍

-17%

›

×11

ワルツプリンセス

渡邊竜（笠松）

18.9倍

-81%

›

▽9

ドングラミ

加藤利（愛知）

159.2倍

-7%

›

▽2

メイショウアヤカ

大畑慧（愛知）

91.9倍

-46%

›

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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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 デプレ ¥100 実5.4倍期待値 -43% ❌不的中8着単勝 5.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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