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 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャリアビジョン	木之葵（愛知）	実4.5	B× A🌟◎勝率34% EV+51% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.8% (オッズ暗示: 22.2%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.8% / 期待値 +52% ※ 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	ホウオウパーソンズ	近藤颯（愛知）	実23.0	B△ A▽勝率4% EV-14% 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 2 ◎ 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 4位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.7% / 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。
3	アルヴァルディ	塚本征（愛知）	実5.5	B▲ A△勝率12% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 9.8% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.9% / 期待値 -34% ※ 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	ジャッキーバローズ	加藤誓（愛知）	実19.2	B× A▽勝率3% EV-45% 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 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.8% / 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	レディリリス	友森翔（愛知）	実67.4	B△ A▽勝率1% EV-13% 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 5 ◎ 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 5位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
6	グランスプリント	阪野学（愛知）	実6.3	B× A○勝率14% EV-14% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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 10位 (中位評価) × 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 1.2% (オッズ暗示: 15.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.6% / 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。
7	プロットシッケンズ	大畑慧（愛知）	実7.9	B○ A△勝率8% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 2位 (上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 -38% ※ 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	ストラドーネ	丹羽克（愛知）	実12.8	B× A×勝率3% EV-55% 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 4% (やや苦戦) × 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 2.2% (オッズ暗示: 7.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 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。
9	ウォーブレイク推奨	大畑雅（愛知）	実8.1	B◎ A△勝率7% EV-44% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率45% × オッズ8.1倍で期待値+268%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 9 ◎ 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) +268% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 45.5% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 -45% ※ 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	サイモングリーマン	大原浩（笠松）	実39.5	B▽ A▽勝率2% EV-28% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/07 川崎6R 8着/10頭+2.6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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 -29% ※ 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	オリエンタルガール	渡邊竜（笠松）	実4.3	B△ A▲勝率13% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 2.2% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.0% / 期待値 -44% ※ 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 △

ウォーブレイク

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

8.1倍

AI期待値

+268%

買い目

¥900

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7プロットシッケンズ

7.9倍

EV +62%

▲A:△3アルヴァルディ

5.5倍

EV -45%

出走馬全11頭

◎A:△9

ウォーブレイク

大畑雅（愛知）

8.1倍

+268%

›

○A:△7

プロットシッケンズ

大畑慧（愛知）

7.9倍

+62%

›

▲A:△3

アルヴァルディ

塚本征（愛知）

5.5倍

-45%

›

△A:▽2

ホウオウパーソンズ

近藤颯（愛知）

23.0倍

+126%

›

△A:▽5

レディリリス

友森翔（愛知）

67.4倍

+141%

›

△A:▲11

オリエンタルガール

渡邊竜（笠松）

4.3倍

-90%

›

×A:×8

ストラドーネ

丹羽克（愛知）

12.8倍

-72%

›

×A:▽4

ジャッキーバローズ

加藤誓（愛知）

19.2倍

-58%

›

▽A:▽10

サイモングリーマン

大原浩（笠松）

39.5倍

-13%

›

×A:○6

グランスプリント

阪野学（愛知）

6.3倍

-92%

›

×A:◎1

キャリアビジョン

木之葵（愛知）

4.5倍

-96%

›

💡 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 9 ウォーブレイク ¥900 実8.1倍期待値 +268% ❌不的中5着単勝 8.1倍

※ 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 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャリアビジョン	木之葵（愛知）	実4.5	🌟◎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 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 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 33.8% (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。
2	ホウオウパーソンズ	近藤颯（愛知）	実23.0	▽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 2 ◎ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
3	アルヴァルディ	塚本征（愛知）	実5.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
4	ジャッキーバローズ	加藤誓（愛知）	実19.2	▽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 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	レディリリス	友森翔（愛知）	実67.4	▽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 5 ◎ 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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
6	グランスプリント	阪野学（愛知）	実6.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	プロットシッケンズ	大畑慧（愛知）	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	ストラドーネ	丹羽克（愛知）	実12.8	×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 4% (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 3.5% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	ウォーブレイク推奨	大畑雅（愛知）	実8.1	△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 9 ◎ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
10	サイモングリーマン	大原浩（笠松）	実39.5	▽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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/07 川崎6R 8着/10頭+2.6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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
11	オリエンタルガール	渡邊竜（笠松）	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

キャリアビジョン

騎手木之葵（愛知）

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

+51%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6グランスプリント

6.3倍

EV -14%

▲11オリエンタルガール

4.3倍

EV -44%

出走馬全11頭

◎1

キャリアビジョン

木之葵（愛知）

4.5倍

+51%

›

○6

グランスプリント

阪野学（愛知）

6.3倍

-14%

›

▲11

オリエンタルガール

渡邊竜（笠松）

4.3倍

-44%

›

△3

アルヴァルディ

塚本征（愛知）

5.5倍

-34%

›

△7

プロットシッケンズ

大畑慧（愛知）

7.9倍

-37%

›

△9

ウォーブレイク

大畑雅（愛知）

8.1倍

-44%

›

▽2

ホウオウパーソンズ

近藤颯（愛知）

23.0倍

-14%

›

×8

ストラドーネ

丹羽克（愛知）

12.8倍

-55%

›

▽4

ジャッキーバローズ

加藤誓（愛知）

19.2倍

-45%

›

▽10

サイモングリーマン

大原浩（笠松）

39.5倍

-28%

›

▽5

レディリリス

友森翔（愛知）

67.4倍

-13%

›

💡 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 9 ウォーブレイク ¥900 実8.1倍期待値 -45% ❌不的中5着単勝 8.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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