名古屋 3R 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

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウイサミ	尾崎章（愛知）	実12.4	B× A△勝率5% EV-35% 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 6着/12頭 06/30 名古屋4R 6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 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 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。
2	サンライズマシュー	小笠羚（愛知）	実26.4	B△ A△勝率5% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/18 名古屋5R 10着/12頭+7.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 期待値 +27% ※ 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	メドウセージ	加藤聡（愛知）	実36.1	B△ A▽勝率2% EV-14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/18 名古屋3R 10着/12頭+5.4秒 04/02 船橋6R 10着/10頭+7.5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 10.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 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。
4	シュトルムカイザー推奨	今井貴（愛知）	実6.9	B🌟◎ A△勝率11% EV-21% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率49% × オッズ6.9倍で期待値+235%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/18 名古屋3R 8着/12頭+4.1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 8.0着 (不振) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +235% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 48.6% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.4% / 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。
5	アンコンケラブル	大畑雅（愛知）	実3.6	B○ A◎勝率26% EV-6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/18 名古屋5R 7着/12頭+5.5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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.0% (オッズ暗示: 27.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.8% / 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。
6	チョコスコーン	木之葵（愛知）	実34.2	B× A▽勝率2% EV-35% 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 08/18 名古屋3R 11着/12頭+5.4秒 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 14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 8位 / 勝率 1.9% / 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。
7	ジェルソミーノ	丹羽克（愛知）	実125.7	B× A▽勝率1% EV+24% 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 08/18 名古屋12R 8着/12頭+2.7秒 07/13 名古屋4R 8着/12頭+3.0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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14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 1.0% / 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	フチサンチャチャ	細川智（愛知）	実3.8	B△ A▲勝率23% EV-14% 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 08/18 名古屋4R 8着/12頭+2.4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 8.0着 (不振) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 26.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 22.6% / 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。
9	ベイツリー	塚本征（愛知）	実2.6	B▲ A○勝率24% EV-38% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/18 名古屋4R 6着/12頭+2.1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 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 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 6.9% (オッズ暗示: 38.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.6% / 期待値 -39% ※ 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	リヴァデラルナ	丸山真（愛知）	実84.1	B× A▽勝率1% EV+2% 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 08/18 名古屋4R 11着/12頭+6.6秒 06/24 園田10R 11着/11頭+5.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 14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 1.2% / 期待値 +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。

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 △

シュトルムカイザー

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

6.9倍

AI期待値

+235%

買い目

¥900

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎5アンコンケラブル

3.6倍

EV +18%

▲A:○9ベイツリー

2.6倍

EV -82%

出走馬全10頭

◎A:△4

シュトルムカイザー

今井貴（愛知）

6.9倍

+235%

›

○A:◎5

アンコンケラブル

大畑雅（愛知）

3.6倍

+18%

›

▲A:○9

ベイツリー

塚本征（愛知）

2.6倍

-82%

›

△A:▲8

フチサンチャチャ

細川智（愛知）

3.8倍

-73%

›

△A:△2

サンライズマシュー

小笠羚（愛知）

26.4倍

-4%

›

△A:▽3

メドウセージ

加藤聡（愛知）

36.1倍

-73%

›

×A:△1

メイショウイサミ

尾崎章（愛知）

12.4倍

-96%

›

×A:▽6

チョコスコーン

木之葵（愛知）

34.2倍

-99%

›

×A:▽10

リヴァデラルナ

丸山真（愛知）

84.1倍

-99%

›

×A:▽7

ジェルソミーノ

丹羽克（愛知）

125.7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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 シュトルムカイザー ¥900 実6.9倍期待値 +236% ❌不的中2着単勝 6.9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 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウイサミ	尾崎章（愛知）	実12.4	△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 6着/12頭 06/30 名古屋4R 6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 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	サンライズマシュー	小笠羚（愛知）	実26.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/18 名古屋5R 10着/12頭+7.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	メドウセージ	加藤聡（愛知）	実36.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/18 名古屋3R 10着/12頭+5.4秒 04/02 船橋6R 10着/10頭+7.5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 10.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (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。
4	シュトルムカイザー推奨	今井貴（愛知）	実6.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/18 名古屋3R 8着/12頭+4.1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 8.0着 (不振) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	アンコンケラブル	大畑雅（愛知）	実3.6	◎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
前5走 08/18 名古屋5R 7着/12頭+5.5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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 14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 25.8% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	チョコスコーン	木之葵（愛知）	実34.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/18 名古屋3R 11着/12頭+5.4秒 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 14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 1.9% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ジェルソミーノ	丹羽克（愛知）	実125.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/18 名古屋12R 8着/12頭+2.7秒 07/13 名古屋4R 8着/12頭+3.0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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
8	フチサンチャチャ	細川智（愛知）	実3.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/18 名古屋4R 8着/12頭+2.4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 8.0着 (不振) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ベイツリー	塚本征（愛知）	実2.6	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/18 名古屋4R 6着/12頭+2.1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 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	リヴァデラルナ	丸山真（愛知）	実84.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/18 名古屋4R 11着/12頭+6.6秒 06/24 園田10R 11着/11頭+5.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アンコンケラブル

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

3.6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

○9ベイツリー

2.6倍

EV -38%

▲8フチサンチャチャ

3.8倍

EV -14%

出走馬全10頭

◎5

アンコンケラブル

大畑雅（愛知）

3.6倍

-6%

›

○9

ベイツリー

塚本征（愛知）

2.6倍

-38%

›

▲8

フチサンチャチャ

細川智（愛知）

3.8倍

-14%

›

△4

シュトルムカイザー

今井貴（愛知）

6.9倍

-21%

›

△1

メイショウイサミ

尾崎章（愛知）

12.4倍

-35%

›

△2

サンライズマシュー

小笠羚（愛知）

26.4倍

+27%

›

▽3

メドウセージ

加藤聡（愛知）

36.1倍

-14%

›

▽6

チョコスコーン

木之葵（愛知）

34.2倍

-35%

›

▽10

リヴァデラルナ

丸山真（愛知）

84.1倍

+2%

›

▽7

ジェルソミーノ

丹羽克（愛知）

125.7倍

+24%

›

💡 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 シュトルムカイザー ¥900 実6.9倍期待値 -21% ❌不的中2着単勝 6.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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