名古屋 4R 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

4R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イゲマジャ	阪野学（愛知）	実19.0	B× A△勝率4% EV-16% 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 08/24 名古屋2R 9着/12頭+4.7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 9.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.3% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 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。
2	ジューンミレニアム	尾崎章（愛知）	実63.0	B× A×勝率1% EV-56% 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5R 12着/12頭+8.4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 12.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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 10位 / 勝率 0.7% / 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。
3	ウインビスタ	近藤颯（愛知）	実11.7	B△ A×勝率3% EV-68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/24 名古屋1R 7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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 8.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 -69% ※ 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	テンバコウクウ	柿原翔（愛知）	実4.5	B△ A△勝率12% EV-46% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/24 名古屋2R 6着/12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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 9.5% (オッズ暗示: 22.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.9% / 期待値 -46% ※ 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	ハクサンリング	細川智（愛知）	実4.4	B△ A○勝率21% EV-6% 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 08/24 名古屋3R 8着/12頭+1.5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 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.3% / 期待値 -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。
6	ラインクインビー	友森翔（愛知）	実47.3	B× A▽勝率1% EV-45% 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5R 11着/12頭+8.2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) ▽ 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 1.1% / 期待値 -46% ※ 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	メイショウツキヨ	木之葵（愛知）	実30.1	B× A×勝率1% EV-57% 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5R 8着/12頭+5.6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 2% (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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 3.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 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。
8	デプレ推奨	丸野勝（愛知）	実7.5	B🌟◎ A▲勝率12% EV-6% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率55% × オッズ7.5倍で期待値+313%の有力候補（騎手の手腕も後押し）
前5走 08/24 名古屋1R 8着/11頭+3.3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) ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +313% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 55.2% (オッズ暗示: 13.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 -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。
9	テーオーシーザー	塚本征（愛知）	実10.2	B▲ A△勝率7% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 名古屋5R 6着/12頭+5.5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 16% ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 -30% ※ 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	キタノタイキ	今井貴（愛知）	実2.7	B○ A🌟◎勝率37% EV+0% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/24 名古屋1R 6着/11頭+1.9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 6.0着 × 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 21.0% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.2% / 期待値 +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。

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 ▲

デプレ

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

7.5倍

AI期待値

+313%

買い目

¥1,200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10キタノタイキ

2.7倍

EV -43%

▲A:△9テーオーシーザー

10.2倍

EV -1%

出走馬全10頭

◎A:▲8

デプレ

丸野勝（愛知）

7.5倍

+313%

›

○A:◎10

キタノタイキ

今井貴（愛知）

2.7倍

-43%

›

▲A:△9

テーオーシーザー

塚本征（愛知）

10.2倍

-1%

›

△A:△4

テンバコウクウ

柿原翔（愛知）

4.5倍

-57%

›

△A:○5

ハクサンリング

細川智（愛知）

4.4倍

-90%

›

△A:×3

ウインビスタ

近藤颯（愛知）

11.7倍

-75%

›

×A:△1

イゲマジャ

阪野学（愛知）

19.0倍

-95%

›

×A:×7

メイショウツキヨ

木之葵（愛知）

30.1倍

-92%

›

×A:▽6

ラインクインビー

友森翔（愛知）

47.3倍

-99%

›

×A:×2

ジューンミレニアム

尾崎章（愛知）

63.0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 8 デプレ ¥1,200 実7.5倍期待値 +314% ❌不的中9着単勝 7.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

4R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イゲマジャ	阪野学（愛知）	実19.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/24 名古屋2R 9着/12頭+4.7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 9.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
2	ジューンミレニアム	尾崎章（愛知）	実63.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/18 名古屋5R 12着/12頭+8.4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 12.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	ウインビスタ	近藤颯（愛知）	実11.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/24 名古屋1R 7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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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	テンバコウクウ	柿原翔（愛知）	実4.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/24 名古屋2R 6着/12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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
5	ハクサンリング	細川智（愛知）	実4.4	○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 08/24 名古屋3R 8着/12頭+1.5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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.3% (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。
6	ラインクインビー	友森翔（愛知）	実47.3	▽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5R 11着/12頭+8.2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) ▽ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
7	メイショウツキヨ	木之葵（愛知）	実30.1	×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5R 8着/12頭+5.6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 2% (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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
8	デプレ推奨	丸野勝（愛知）	実7.5	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手の手腕も後押し）
前5走 08/24 名古屋1R 8着/11頭+3.3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) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	テーオーシーザー	塚本征（愛知）	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 名古屋5R 6着/12頭+5.5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 16% ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
10	キタノタイキ	今井貴（愛知）	実2.7	🌟◎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 08/24 名古屋1R 6着/11頭+1.9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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 37.2% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

キタノタイキ

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ハクサンリング

4.4倍

EV -6%

▲8デプレ

7.5倍

EV -6%

出走馬全10頭

◎10

キタノタイキ

今井貴（愛知）

2.7倍

+0%

›

○5

ハクサンリング

細川智（愛知）

4.4倍

-6%

›

▲8

デプレ

丸野勝（愛知）

7.5倍

-6%

›

△4

テンバコウクウ

柿原翔（愛知）

4.5倍

-46%

›

△9

テーオーシーザー

塚本征（愛知）

10.2倍

-30%

›

△1

イゲマジャ

阪野学（愛知）

19.0倍

-16%

›

×3

ウインビスタ

近藤颯（愛知）

11.7倍

-68%

›

×7

メイショウツキヨ

木之葵（愛知）

30.1倍

-57%

›

▽6

ラインクインビー

友森翔（愛知）

47.3倍

-45%

›

×2

ジューンミレニアム

尾崎章（愛知）

63.0倍

-56%

›

💡 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 8 デプレ ¥1,200 実7.5倍期待値 -6% ❌不的中9着単勝 7.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

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