名古屋 6R 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

6R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウオハコ推奨	近藤颯（愛知）	実9.9	B△ A○勝率15% EV+51% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/31 名古屋12R 3着/12頭+0.5秒 07/02 名古屋7R 2着/3頭 06/19 名古屋3R 7着/11頭+2.0秒 06/04 名古屋4R 5着/12頭+1.0秒 05/22 名古屋4R 3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戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24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: 10.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.3% / 期待値 +51% ※ 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	ベアショット	丸山真（愛知）	実59.2	B▲ A▽勝率1% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場35走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/30 名古屋12R 2着/12頭+0.3秒 07/15 名古屋6R 5着/12頭 06/05 名古屋5R 5着/12頭 05/08 名古屋1R 7着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋4R 5着/12頭+1.0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 4.0着 × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +276% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 -36% ※ 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	モンサンフリージア	加藤聡（愛知）	実11.7	B△ A△勝率5% EV-42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 名古屋2R 1着/11頭勝利 07/14 名古屋6R 3着/12頭 06/17 名古屋12R 3着/12頭 06/03 名古屋1R 2着/12頭+4.0秒 05/20 名古屋2R 4着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 2.0% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.9% / 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	マルクパージュ	大畑慧（愛知）	実40.5	B× A×勝率1% EV-55% 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7R 2着/11頭+0.0秒 07/15 名古屋12R 5着/12頭 07/03 名古屋10R 9着/12頭 06/05 名古屋10R 9着/12頭+1.0秒 05/25 名古屋12R 11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 5.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 25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 1.1% / 期待値 -56% ※ 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	ベラジオチャンネル自在	今井貴（愛知）	実1.2	B🌟◎ A🌟◎勝率58% EV-30% 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（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/15 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 01/19 名古屋4R 1着/11頭勝利 12/31 大井4R 7着/11頭+0.8秒 12/05 大井10R 12着/15頭+2.1秒 11/14 大井8R 13着/14頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 82.9% (オッズ暗示: 83.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 57.9% / 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。
6	トラストユー	小笠羚（愛知）	実15.3	B○ A▲勝率6% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25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 07/31 名古屋12R 4着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋7R 3着/12頭 07/02 名古屋12R 4着/12頭 06/22 名古屋1R 6着/11頭 06/05 名古屋1R 5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 3.7着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ ローテーション 24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 7.2% (オッズ暗示: 6.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.0% / 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。
7	カフジジャワ追込	大畑雅（愛知）	実31.1	B× A△勝率4% EV+13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/03 名古屋8R 9着/11頭 05/22 名古屋9R 10着/10頭+2.0秒 05/07 名古屋9R 10着/10頭+4.6秒 04/23 名古屋7R 11着/12頭+4.0秒 04/10 名古屋7R 9着/11頭+3.3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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% × 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 0.0% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 +14% ※ 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	ゼーブルージュ	木之葵（愛知）	実35.3	B× A▽勝率2% EV-16% 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 07/31 名古屋5R 8着/12頭+2.1秒 07/14 浦和5R 3着/11頭+0.0秒 06/23 浦和9R 7着/10頭+0.0秒 05/29 浦和9R 6着/10頭 04/30 大井5R 9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 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 24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 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 -17% ※ 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	ハイグッドエース	阪野学（愛知）	実90.5	B× A▽勝率1% EV-43% 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 07/17 名古屋12R 10着/12頭 07/03 名古屋7R 6着/12頭 06/22 名古屋7R 5着/11頭 06/05 名古屋6R 9着/12頭 05/08 名古屋8R 8着/11頭+2.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 50走で勝率 6% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.6% / 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。
10	フーダオラ	丹羽克（愛知）	実35.6	B△ A▽勝率2% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋5R 6着/12頭+1.6秒 07/15 名古屋12R 2着/12頭+3.0秒 06/22 名古屋1R 8着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋12R 9着/11頭 05/22 名古屋7R 3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 5.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 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 24日の間隔 (理想的) × 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 0.6% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -36% ※ 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	リックトメンマ	大原浩（笠松）	実11.9	B× A△勝率5% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋12R 5着/12頭+0.5秒 07/03 名古屋1R 3着/12頭 06/19 名古屋3R 3着/11頭 06/04 名古屋4R 4着/12頭 05/22 名古屋5R 5着/10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 3.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 24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 0.3% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.4% / 期待値 -36% ※ 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 ◎

ベラジオチャンネル

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

1.2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

○A:▲6トラストユー

15.3倍

EV +9%

▲A:▽2ベアショット

59.2倍

EV +276%

出走馬全11頭

◎A:◎5

ベラジオチャンネル

今井貴（愛知）

1.2倍

›

○A:▲6

トラストユー

小笠羚（愛知）

15.3倍

+9%

›

▲A:▽2

ベアショット

丸山真（愛知）

59.2倍

+276%

›

△A:△3

モンサンフリージア

加藤聡（愛知）

11.7倍

-76%

›

△A:○1

メイショウオハコ

近藤颯（愛知）

9.9倍

-93%

›

△A:▽10

フーダオラ

丹羽克（愛知）

35.6倍

-78%

›

×A:△11

リックトメンマ

大原浩（笠松）

11.9倍

-96%

›

×A:△7

カフジジャワ

大畑雅（愛知）

31.1倍

-98%

›

×A:▽8

ゼーブルージュ

木之葵（愛知）

35.3倍

-99%

›

×A:×4

マルクパージュ

大畑慧（愛知）

40.5倍

-99%

›

×A:▽9

ハイグッドエース

阪野学（愛知）

90.5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 1 メイショウオハコ ¥100 確定5.0倍期待値 -94% 🎯的中1着確定 5.0倍500円

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

6R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウオハコ推奨	近藤颯（愛知）	実9.9	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+51%の中穴候補（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/31 名古屋12R 3着/12頭+0.5秒 07/02 名古屋7R 2着/3頭 06/19 名古屋3R 7着/11頭+2.0秒 06/04 名古屋4R 5着/12頭+1.0秒 05/22 名古屋4R 3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戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
2	ベアショット	丸山真（愛知）	実59.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場35走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/30 名古屋12R 2着/12頭+0.3秒 07/15 名古屋6R 5着/12頭 06/05 名古屋5R 5着/12頭 05/08 名古屋1R 7着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋4R 5着/12頭+1.0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 4.0着 × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
3	モンサンフリージア	加藤聡（愛知）	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 名古屋2R 1着/11頭勝利 07/14 名古屋6R 3着/12頭 06/17 名古屋12R 3着/12頭 06/03 名古屋1R 2着/12頭+4.0秒 05/20 名古屋2R 4着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 4.9% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	マルクパージュ	大畑慧（愛知）	実40.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/30 名古屋7R 2着/11頭+0.0秒 07/15 名古屋12R 5着/12頭 07/03 名古屋10R 9着/12頭 06/05 名古屋10R 9着/12頭+1.0秒 05/25 名古屋12R 11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 5.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
5	ベラジオチャンネル自在	今井貴（愛知）	実1.2	🌟◎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（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/15 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 01/19 名古屋4R 1着/11頭勝利 12/31 大井4R 7着/11頭+0.8秒 12/05 大井10R 12着/15頭+2.1秒 11/14 大井8R 13着/14頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 57.9% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	トラストユー	小笠羚（愛知）	実15.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25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 07/31 名古屋12R 4着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋7R 3着/12頭 07/02 名古屋12R 4着/12頭 06/22 名古屋1R 6着/11頭 06/05 名古屋1R 5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 3.7着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	カフジジャワ追込	大畑雅（愛知）	実31.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/03 名古屋8R 9着/11頭 05/22 名古屋9R 10着/10頭+2.0秒 05/07 名古屋9R 10着/10頭+4.6秒 04/23 名古屋7R 11着/12頭+4.0秒 04/10 名古屋7R 9着/11頭+3.3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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
8	ゼーブルージュ	木之葵（愛知）	実35.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋5R 8着/12頭+2.1秒 07/14 浦和5R 3着/11頭+0.0秒 06/23 浦和9R 7着/10頭+0.0秒 05/29 浦和9R 6着/10頭 04/30 大井5R 9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 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (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。
9	ハイグッドエース	阪野学（愛知）	実90.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/17 名古屋12R 10着/12頭 07/03 名古屋7R 6着/12頭 06/22 名古屋7R 5着/11頭 06/05 名古屋6R 9着/12頭 05/08 名古屋8R 8着/11頭+2.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 50走で勝率 6% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 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。
10	フーダオラ	丹羽克（愛知）	実35.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋5R 6着/12頭+1.6秒 07/15 名古屋12R 2着/12頭+3.0秒 06/22 名古屋1R 8着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋12R 9着/11頭 05/22 名古屋7R 3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 5.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 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 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
11	リックトメンマ	大原浩（笠松）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋12R 5着/12頭+0.5秒 07/03 名古屋1R 3着/12頭 06/19 名古屋3R 3着/11頭 06/04 名古屋4R 4着/12頭 05/22 名古屋5R 5着/10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 3.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベラジオチャンネル

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1メイショウオハコ

9.9倍

EV +51%

▲6トラストユー

15.3倍

EV -8%

出走馬全11頭

◎5

ベラジオチャンネル

今井貴（愛知）

1.2倍

-30%

›

○1

メイショウオハコ

近藤颯（愛知）

9.9倍

+51%

›

▲6

トラストユー

小笠羚（愛知）

15.3倍

-8%

›

△11

リックトメンマ

大原浩（笠松）

11.9倍

-36%

›

△3

モンサンフリージア

加藤聡（愛知）

11.7倍

-42%

›

△7

カフジジャワ

大畑雅（愛知）

31.1倍

+13%

›

▽8

ゼーブルージュ

木之葵（愛知）

35.3倍

-16%

›

▽10

フーダオラ

丹羽克（愛知）

35.6倍

-36%

›

×4

マルクパージュ

大畑慧（愛知）

40.5倍

-55%

›

▽2

ベアショット

丸山真（愛知）

59.2倍

-35%

›

▽9

ハイグッドエース

阪野学（愛知）

90.5倍

-43%

›

💡 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 1 メイショウオハコ ¥100 確定5.0倍期待値 +51% 🎯的中1着確定 5.0倍500円

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

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）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項