名古屋 7R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

7R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファリナータ先行	小笠羚（愛知）	実20.8	B▲ A△勝率3% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋6R 9着/12頭+3.5秒 03/23 名古屋4R 3着/10頭+0.9秒 03/09 名古屋2R 7着/11頭+0.8秒 02/23 名古屋3R 6着/11頭+1.3秒 02/09 名古屋4R 6着/12頭+1.0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 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.1% / 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	マリーラークスパー差し推奨	細川智（愛知）	実8.8	B○ A○勝率24% EV+110% 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 07/28 名古屋5R 9着/12頭+5.3秒 03/23 大井1R 9着/11頭+2.1秒 03/09 大井1R 6着/14頭+0.9秒 02/16 大井1R 8着/15頭+2.5秒 01/12 大井1R 6着/12頭+4.0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 8.0着 (不振) × 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 2.2% (オッズ暗示: 11.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.9% / 期待値 +111% ※ 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	ステイラッキー	今井貴（愛知）	実1.3	B🌟◎ A🌟◎勝率54% EV-29% 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（直近3走平均2.5着と安定／前走3着）
前5走 08/18 名古屋6R 3着/12頭+0.9秒 10/28 名古屋4R 2着/12頭+0.5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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 95.8% (オッズ暗示: 76.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.2% / 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。
4	スノーバンティング自在	加藤利（愛知）	実40.0	B× A▽勝率1% EV-41% 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 07/13 名古屋12R 8着/12頭 06/30 名古屋5R 5着/11頭 05/19 名古屋2R 6着/10頭+1.8秒 05/04 名古屋2R 10着/11頭+2.2秒 04/07 名古屋4R 9着/11頭+2.5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 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し × 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 1.5% / 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。
5	ニシキホーク逃げ	大原浩（笠松）	実7.9	B△ A▲勝率6% EV-49% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋6R 12着/12頭+5.4秒 07/18 名古屋3R 7着/11頭+2.1秒 07/07 名古屋8R 3着/12頭+0.5秒 06/25 名古屋1R 1着/12頭勝利 05/21 名古屋3R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.4% / 期待値 -50% ※ 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	ヤタガラスマヒナ自在	大畑慧（愛知）	実16.6	B△ A△勝率5% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場43走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は32走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 08/18 名古屋7R 12着/12頭+4.1秒 07/28 名古屋6R 10着/12頭+3.9秒 01/28 名古屋1R 12着/12頭+2.7秒 01/14 名古屋4R 5着/11頭+1.2秒 01/02 名古屋7R 4着/11頭+2.2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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 43走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32走で勝ち無し ▽ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.7% / 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。
7	ゴールドサニーデイ	丹羽克（愛知）	実135.7	B× A▽勝率0% EV-47% 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6R 10着/12頭+4.9秒 06/30 名古屋5R 11着/11頭 06/16 名古屋4R 9着/9頭 06/02 名古屋4R 11着/11頭+3.0秒 05/19 名古屋2R 10着/10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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ▽ 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) -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 0.4% / 期待値 -47% ※ 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	レディマジェスティ先行	加藤誓（愛知）	実56.2	B× A×勝率1% EV-59% 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6R 5着/12頭+1.5秒 07/28 名古屋5R 10着/12頭+5.7秒 06/30 名古屋12R 12着/12頭+3.0秒 06/16 名古屋4R 6着/9頭 05/19 名古屋5R 10着/11頭+1.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 52走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 54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 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 0.7% / 期待値 -60% ※ 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	ユイノチョウシンキ先行	大畑雅（愛知）	実46.5	B△ A▽勝率2% EV-2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋6R 8着/12頭+2.8秒 07/28 名古屋5R 6着/12頭+3.9秒 06/02 名古屋4R 8着/11頭+1.0秒 05/19 名古屋5R 7着/11頭+1.3秒 05/04 名古屋5R 9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 -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	シロイヤツ差し	尾崎章（愛知）	実13.8	B× A△勝率3% EV-60% 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6R 4着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋5R 5着/12頭+3.8秒 06/30 名古屋5R 7着/11頭 06/02 名古屋4R 9着/11頭 05/19 名古屋2R 9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 5.3着 × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31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 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 6位 / 勝率 2.9% / 期待値 -60% ※ 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 ◎

ステイラッキー

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

+24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2マリーラークスパー

8.8倍

EV -80%

▲A:△1ファリナータ

20.8倍

EV -83%

出走馬全10頭

◎A:◎3

ステイラッキー

今井貴（愛知）

1.3倍

+24%

›

○A:○2

マリーラークスパー

細川智（愛知）

8.8倍

-80%

›

▲A:△1

ファリナータ

小笠羚（愛知）

20.8倍

-83%

›

△A:▲5

ニシキホーク

大原浩（笠松）

7.9倍

-96%

›

△A:▽9

ユイノチョウシンキ

大畑雅（愛知）

46.5倍

-77%

›

△A:△6

ヤタガラスマヒナ

大畑慧（愛知）

16.6倍

-96%

›

×A:△10

シロイヤツ

尾崎章（愛知）

13.8倍

-99%

›

×A:▽4

スノーバンティング

加藤利（愛知）

40.0倍

-99%

›

×A:×8

レディマジェスティ

加藤誓（愛知）

56.2倍

-99%

›

×A:▽7

ゴールドサニーデイ

丹羽克（愛知）

135.7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

単勝 2 マリーラークスパー ¥300 実8.8倍期待値 -80% ❌不的中6着単勝 8.8倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

7R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファリナータ先行	小笠羚（愛知）	実20.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋6R 9着/12頭+3.5秒 03/23 名古屋4R 3着/10頭+0.9秒 03/09 名古屋2R 7着/11頭+0.8秒 02/23 名古屋3R 6着/11頭+1.3秒 02/09 名古屋4R 6着/12頭+1.0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 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23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 14日の間隔 (理想的) × 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 3.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
2	マリーラークスパー差し推奨	細川智（愛知）	実8.8	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率24% × オッズ8.8倍で期待値+110%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/28 名古屋5R 9着/12頭+5.3秒 03/23 大井1R 9着/11頭+2.1秒 03/09 大井1R 6着/14頭+0.9秒 02/16 大井1R 8着/15頭+2.5秒 01/12 大井1R 6着/12頭+4.0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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
3	ステイラッキー	今井貴（愛知）	実1.3	🌟◎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（直近3走平均2.5着と安定／前走3着）
前5走 08/18 名古屋6R 3着/12頭+0.9秒 10/28 名古屋4R 2着/12頭+0.5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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 54.2% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	スノーバンティング自在	加藤利（愛知）	実40.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8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 07/13 名古屋12R 8着/12頭 06/30 名古屋5R 5着/11頭 05/19 名古屋2R 6着/10頭+1.8秒 05/04 名古屋2R 10着/11頭+2.2秒 04/07 名古屋4R 9着/11頭+2.5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 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し × 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 1.5% (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	ニシキホーク逃げ	大原浩（笠松）	実7.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋6R 12着/12頭+5.4秒 07/18 名古屋3R 7着/11頭+2.1秒 07/07 名古屋8R 3着/12頭+0.5秒 06/25 名古屋1R 1着/12頭勝利 05/21 名古屋3R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (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。
6	ヤタガラスマヒナ自在	大畑慧（愛知）	実16.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場43走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は32走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 08/18 名古屋7R 12着/12頭+4.1秒 07/28 名古屋6R 10着/12頭+3.9秒 01/28 名古屋1R 12着/12頭+2.7秒 01/14 名古屋4R 5着/11頭+1.2秒 01/02 名古屋7R 4着/11頭+2.2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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 43走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32走で勝ち無し ▽ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
7	ゴールドサニーデイ	丹羽克（愛知）	実135.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/18 名古屋6R 10着/12頭+4.9秒 06/30 名古屋5R 11着/11頭 06/16 名古屋4R 9着/9頭 06/02 名古屋4R 11着/11頭+3.0秒 05/19 名古屋2R 10着/10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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ▽ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	レディマジェスティ先行	加藤誓（愛知）	実56.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場52走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は54走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/18 名古屋6R 5着/12頭+1.5秒 07/28 名古屋5R 10着/12頭+5.7秒 06/30 名古屋12R 12着/12頭+3.0秒 06/16 名古屋4R 6着/9頭 05/19 名古屋5R 10着/11頭+1.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 52走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 54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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ユイノチョウシンキ先行	大畑雅（愛知）	実46.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋6R 8着/12頭+2.8秒 07/28 名古屋5R 6着/12頭+3.9秒 06/02 名古屋4R 8着/11頭+1.0秒 05/19 名古屋5R 7着/11頭+1.3秒 05/04 名古屋5R 9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
10	シロイヤツ差し	尾崎章（愛知）	実13.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場33走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋6R 4着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋5R 5着/12頭+3.8秒 06/30 名古屋5R 7着/11頭 06/02 名古屋4R 9着/11頭 05/19 名古屋2R 9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 5.3着 × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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

ステイラッキー

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2マリーラークスパー

8.8倍

EV +110%

▲5ニシキホーク

7.9倍

EV -49%

出走馬全10頭

◎3

ステイラッキー

今井貴（愛知）

1.3倍

-29%

›

○2

マリーラークスパー

細川智（愛知）

8.8倍

+110%

›

▲5

ニシキホーク

大原浩（笠松）

7.9倍

-49%

›

△6

ヤタガラスマヒナ

大畑慧（愛知）

16.6倍

-21%

›

△1

ファリナータ

小笠羚（愛知）

20.8倍

-34%

›

△10

シロイヤツ

尾崎章（愛知）

13.8倍

-60%

›

▽9

ユイノチョウシンキ

大畑雅（愛知）

46.5倍

-2%

›

▽4

スノーバンティング

加藤利（愛知）

40.0倍

-41%

›

×8

レディマジェスティ

加藤誓（愛知）

56.2倍

-59%

›

▽7

ゴールドサニーデイ

丹羽克（愛知）

135.7倍

-47%

›

💡 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 2 マリーラークスパー ¥300 実8.8倍期待値 +111% ❌不的中6着単勝 8.8倍

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