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 20:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リュウノバモス差し	近藤颯（愛知）	実30.5	B× A▽勝率3% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋1R 10着/12頭+4.6秒 07/13 名古屋1R 3着/12頭 06/30 名古屋1R 6着/12頭 03/23 名古屋1R 10着/10頭+2.6秒 02/28 浦和4R 10着/12頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 4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 10着 (大敗) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 期待値 -23% ※ 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	ウワサノモアナ	加藤利（愛知）	実38.9	B× A▽勝率2% 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 07/31 名古屋1R 7着/12頭+3.0秒 07/13 名古屋1R 2着/12頭+7.0秒 06/16 名古屋1R 5着/10頭 06/05 名古屋2R 9着/12頭+0.0秒 03/09 名古屋1R 3着/11頭+0.9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 4.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -40% ※ 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	リアルフォルツァ	塚本征（愛知）	実6.7	B△ A△勝率10% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/28 名古屋4R 8着/11頭+2.9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 8.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 期待値 -33% ※ 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	ワルキューレクイン	渡邊竜（笠松）	実2.1	B🌟◎ A🌟◎勝率41% EV-14% 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 06/30 名古屋3R 6着/12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 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 86.5% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.7% / 期待値 -15% ※ 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	メイショウイサミ	尾崎章（愛知）	実125.1	B× A▽勝率1% EV+43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/13 名古屋3R 6着/12頭 06/30 名古屋4R 6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戦の調子平均 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 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。
6	ヴィゴラスガイア	木之葵（愛知）	実14.8	B× A△勝率5% EV-22% 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）
前5走 07/28 名古屋1R 6着/12頭+95.5秒 06/30 名古屋2R 6着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋3R 8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 6.7着 × 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 △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.3% / 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。
7	ビーチェ	阪野学（愛知）	実58.5	B△ A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/13 名古屋2R 5着/12頭 06/30 名古屋3R 8着/12頭 ― ― ―
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 6.5着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 -24% ※ 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	ウシワカマル	大畑慧（愛知）	実10.7	B△ A△勝率8% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/30 名古屋2R 5着/12頭 06/16 名古屋5R 7着/11頭 ― ― ―
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 × 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 2.6% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 -15% ※ 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	ウインプライム	丸山真（愛知）	実18.0	B× A×勝率2% EV-57% 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 07/03 名古屋2R 11着/12頭 06/16 名古屋5R 5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 8位 / 勝率 2.4% / 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。
10	ミダレセツゲツカ	大畑雅（愛知）	実19.6	B× A×勝率2% EV-59% 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）
前5走 07/28 名古屋4R 9着/11頭+3.1秒 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) ○ 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 0.0% (オッズ暗示: 5.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 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。
11	シャンティフレーズ	加藤聡（愛知）	実9.5	B○ A▲勝率11% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/13 名古屋2R 4着/12頭 06/30 名古屋3R 10着/12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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 4.1% (オッズ暗示: 10.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 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。
12	ペリバジャ	小笠羚（愛知）	実5.4	B▲ A○勝率14% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/13 名古屋4R 6着/12頭 ― ― ― ―
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 × 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 3.7% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.9% / 期待値 -25% ※ 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 ◎

ワルキューレクイン

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+81%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲11シャンティフレーズ

9.5倍

EV -60%

▲A:○12ペリバジャ

5.4倍

EV -80%

出走馬全12頭

◎A:◎4

ワルキューレクイン

渡邊竜（笠松）

2.1倍

+81%

›

○A:▲11

シャンティフレーズ

加藤聡（愛知）

9.5倍

-60%

›

▲A:○12

ペリバジャ

小笠羚（愛知）

5.4倍

-80%

›

△A:△8

ウシワカマル

大畑慧（愛知）

10.7倍

-72%

›

△A:▽7

ビーチェ

阪野学（愛知）

58.5倍

-26%

›

△A:△3

リアルフォルツァ

塚本征（愛知）

6.7倍

-95%

›

×A:△6

ヴィゴラスガイア

木之葵（愛知）

14.8倍

-94%

›

×A:▽1

リュウノバモス

近藤颯（愛知）

30.5倍

-89%

›

×A:▽5

メイショウイサミ

尾崎章（愛知）

125.1倍

-55%

›

×A:×10

ミダレセツゲツカ

大畑雅（愛知）

19.6倍

-99%

›

×A:×9

ウインプライム

丸山真（愛知）

18.0倍

-99%

›

×A:▽2

ウワサノモアナ

加藤利（愛知）

38.9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 20:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リュウノバモス差し	近藤颯（愛知）	実30.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋1R 10着/12頭+4.6秒 07/13 名古屋1R 3着/12頭 06/30 名古屋1R 6着/12頭 03/23 名古屋1R 10着/10頭+2.6秒 02/28 浦和4R 10着/12頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 4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 10着 (大敗) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
2	ウワサノモアナ	加藤利（愛知）	実38.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11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 07/31 名古屋1R 7着/12頭+3.0秒 07/13 名古屋1R 2着/12頭+7.0秒 06/16 名古屋1R 5着/10頭 06/05 名古屋2R 9着/12頭+0.0秒 03/09 名古屋1R 3着/11頭+0.9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 4.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	リアルフォルツァ	塚本征（愛知）	実6.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/28 名古屋4R 8着/11頭+2.9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 8.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	ワルキューレクイン	渡邊竜（笠松）	実2.1	🌟◎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
前5走 06/30 名古屋3R 6着/12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 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.7% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
5	メイショウイサミ	尾崎章（愛知）	実125.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/13 名古屋3R 6着/12頭 06/30 名古屋4R 6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戦の調子平均 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
6	ヴィゴラスガイア	木之葵（愛知）	実14.8	△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）
前5走 07/28 名古屋1R 6着/12頭+95.5秒 06/30 名古屋2R 6着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋3R 8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 6.7着 × 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 △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
7	ビーチェ	阪野学（愛知）	実58.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/13 名古屋2R 5着/12頭 06/30 名古屋3R 8着/12頭 ― ― ―
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 6.5着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
8	ウシワカマル	大畑慧（愛知）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/30 名古屋2R 5着/12頭 06/16 名古屋5R 7着/11頭 ― ― ―
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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (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。
9	ウインプライム	丸山真（愛知）	実18.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/03 名古屋2R 11着/12頭 06/16 名古屋5R 5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 2.4% (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。
10	ミダレセツゲツカ	大畑雅（愛知）	実19.6	×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）
前5走 07/28 名古屋4R 9着/11頭+3.1秒 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (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。
11	シャンティフレーズ	加藤聡（愛知）	実9.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/13 名古屋2R 4着/12頭 06/30 名古屋3R 10着/12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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.2% (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。
12	ペリバジャ	小笠羚（愛知）	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/13 名古屋4R 6着/12頭 ― ― ― ―
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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ワルキューレクイン

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ペリバジャ

5.4倍

EV -24%

▲11シャンティフレーズ

9.5倍

EV +6%

出走馬全12頭

◎4

ワルキューレクイン

渡邊竜（笠松）

2.1倍

-14%

›

○12

ペリバジャ

小笠羚（愛知）

5.4倍

-24%

›

▲11

シャンティフレーズ

加藤聡（愛知）

9.5倍

+6%

›

△3

リアルフォルツァ

塚本征（愛知）

6.7倍

-32%

›

△8

ウシワカマル

大畑慧（愛知）

10.7倍

-15%

›

△6

ヴィゴラスガイア

木之葵（愛知）

14.8倍

-22%

›

▽1

リュウノバモス

近藤颯（愛知）

30.5倍

-23%

›

×9

ウインプライム

丸山真（愛知）

18.0倍

-57%

›

×10

ミダレセツゲツカ

大畑雅（愛知）

19.6倍

-59%

›

▽2

ウワサノモアナ

加藤利（愛知）

38.9倍

-40%

›

▽7

ビーチェ

阪野学（愛知）

58.5倍

-24%

›

▽5

メイショウイサミ

尾崎章（愛知）

125.1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

両モデルとも見送り

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