名古屋 3R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コインブラ逃げ	木之葵（愛知）	実9.5	B△ A△勝率8% EV-22% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/28 名古屋1R 3着/12頭+95.0秒 06/30 名古屋1R 8着/12頭 01/26 名古屋1R 1着/10頭勝利 01/16 名古屋1R 7着/12頭+3.2秒 01/02 名古屋1R 4着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27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 0.4% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 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。
2	ヴィクトリアビーチ追込	大畑慧（愛知）	実35.5	B× A×勝率1% EV-64% 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 06/30 名古屋1R 2着/12頭+3.0秒 06/05 名古屋2R 3着/12頭+0.0秒 11/21 名古屋11R 10着/10頭+4.5秒 11/11 名古屋2R 5着/11頭+1.6秒 10/31 名古屋2R 12着/12頭+3.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 -64% ※ 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	バディーズライズ	近藤颯（愛知）	実25.5	B× A▽勝率2% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／222日ぶりの実戦）
前5走 01/14 園田10R 11着/11頭+6.2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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 222日休養明け × 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 0.4% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 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。
4	キャラメルプリン	加藤誓（愛知）	実37.0	B× A▽勝率1% EV-47% 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 4 ◎ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 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。
5	ゴールデンボート	今井貴（愛知）	実10.8	B× A▲勝率10% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/13 名古屋3R 4着/12頭+1.0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 4.0着 × 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 0.4% (オッズ暗示: 9.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.6% / 期待値 +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	ローズバラード	小笠羚（愛知）	実57.3	B× A▽勝率1% EV-42% 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 6 ◎ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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	シャンジュマン推奨	大畑雅（愛知）	実15.6	B◎ A▽勝率6% EV-8% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率85% × オッズ15.6倍で期待値+999%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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 1位 (最上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 85.0% (オッズ暗示: 6.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 -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	アルマフレイヤ	加藤聡（愛知）	実10.6	B× A△勝率6% EV-35% 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 8 ◎ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 9.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 -35% ※ 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	フィアスゲイル	筒井勇（笠松）	実2.0	B△ A○勝率16% EV-68% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/28 名古屋4R 4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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 50.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.9% / 期待値 -68% ※ 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	ハクサンリング	細川智（愛知）	実21.0	B▲ A▽勝率4% EV-20% 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 10 ◎ 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 3位 (上位評価) × 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 2.4% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 期待値 -21% ※ 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	デルマノリクラ	塚本征（愛知）	実17.7	B○ A△勝率6% EV+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 11 ◎ 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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 期待値 +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。
12	アンコ推奨	丸野勝（愛知）	実5.3	B△ A🌟◎勝率39% EV+106% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 07/28 名古屋4R 5着/11頭+1.4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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 18.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.0% / 期待値 +107% ※ 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 ▽

シャンジュマン

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

15.6倍

AI期待値

+999%

買い目

¥2,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△11デルマノリクラ

17.7倍

EV +35%

▲A:▽10ハクサンリング

21.0倍

EV -49%

出走馬全12頭

◎A:▽7

シャンジュマン

大畑雅（愛知）

15.6倍

+999%

›

○A:△11

デルマノリクラ

塚本征（愛知）

17.7倍

+35%

›

▲A:▽10

ハクサンリング

細川智（愛知）

21.0倍

-49%

›

△A:◎12

アンコ

丸野勝（愛知）

5.3倍

-89%

›

△A:○9

フィアスゲイル

筒井勇（笠松）

2.0倍

-98%

›

△A:△1

コインブラ

木之葵（愛知）

9.5倍

-95%

›

×A:△8

アルマフレイヤ

加藤聡（愛知）

10.6倍

-95%

›

×A:▲5

ゴールデンボート

今井貴（愛知）

10.8倍

-95%

›

×A:▽3

バディーズライズ

近藤颯（愛知）

25.5倍

-89%

›

×A:▽4

キャラメルプリン

加藤誓（愛知）

37.0倍

-84%

›

×A:▽6

ローズバラード

小笠羚（愛知）

57.3倍

-92%

›

×A:×2

ヴィクトリアビーチ

大畑慧（愛知）

35.5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 12 アンコ ¥600 実5.3倍期待値 -90% ❌不的中3着単勝 5.3倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 シャンジュマン ¥2,000 実15.6倍期待値 +999% ❌不的中9着単勝 15.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コインブラ逃げ	木之葵（愛知）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/28 名古屋1R 3着/12頭+95.0秒 06/30 名古屋1R 8着/12頭 01/26 名古屋1R 1着/10頭勝利 01/16 名古屋1R 7着/12頭+3.2秒 01/02 名古屋1R 4着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27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 8.2% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
2	ヴィクトリアビーチ追込	大畑慧（愛知）	実35.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/30 名古屋1R 2着/12頭+3.0秒 06/05 名古屋2R 3着/12頭+0.0秒 11/21 名古屋11R 10着/10頭+4.5秒 11/11 名古屋2R 5着/11頭+1.6秒 10/31 名古屋2R 12着/12頭+3.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
3	バディーズライズ	近藤颯（愛知）	実25.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／222日ぶりの実戦）
前5走 01/14 園田10R 11着/11頭+6.2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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 222日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
4	キャラメルプリン	加藤誓（愛知）	実37.0	▽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 4 ◎ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	ゴールデンボート	今井貴（愛知）	実10.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/13 名古屋3R 4着/12頭+1.0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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (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。
6	ローズバラード	小笠羚（愛知）	実57.3	▽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 6 ◎ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
7	シャンジュマン推奨	大畑雅（愛知）	実15.6	▽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 ― ― ― ― ―
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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	アルマフレイヤ	加藤聡（愛知）	実10.6	△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 8 ◎ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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	フィアスゲイル	筒井勇（笠松）	実2.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/28 名古屋4R 4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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
10	ハクサンリング	細川智（愛知）	実21.0	▽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 10 ◎ 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 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
11	デルマノリクラ	塚本征（愛知）	実17.7	△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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	アンコ推奨	丸野勝（愛知）	実5.3	🌟◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率39% × オッズ5.3倍で期待値+106%の有力候補（適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 07/28 名古屋4R 5着/11頭+1.4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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 39.0% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

A推奨

アンコ

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

5.3倍

AI期待値

+106%

買い目

¥600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9フィアスゲイル

2.0倍

EV -68%

▲5ゴールデンボート

10.8倍

EV +4%

出走馬全12頭

◎12

アンコ

丸野勝（愛知）

5.3倍

+106%

›

○9

フィアスゲイル

筒井勇（笠松）

2.0倍

-68%

›

▲5

ゴールデンボート

今井貴（愛知）

10.8倍

+4%

›

△1

コインブラ

木之葵（愛知）

9.5倍

-22%

›

△8

アルマフレイヤ

加藤聡（愛知）

10.6倍

-35%

›

△11

デルマノリクラ

塚本征（愛知）

17.7倍

+4%

›

▽7

シャンジュマン

大畑雅（愛知）

15.6倍

-8%

›

▽10

ハクサンリング

細川智（愛知）

21.0倍

-20%

›

▽3

バディーズライズ

近藤颯（愛知）

25.5倍

-41%

›

▽4

キャラメルプリン

加藤誓（愛知）

37.0倍

-47%

›

▽6

ローズバラード

小笠羚（愛知）

57.3倍

-42%

›

×2

ヴィクトリアビーチ

大畑慧（愛知）

35.5倍

-64%

›

💡 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 12 アンコ ¥600 実5.3倍期待値 +107% ❌不的中3着単勝 5.3倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 シャンジュマン ¥2,000 実15.6倍期待値 -9% ❌不的中9着単勝 15.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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