名古屋 9R 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

9R 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピオニエーレ自在	友森翔（愛知）	実57.0	B× A▽勝率1% EV-37% 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10R 9着/11頭+1.6秒 07/29 名古屋9R 5着/12頭+0.5秒 09/08 川崎9R 10着/12頭+0.7秒 08/22 川崎9R 1着/12頭勝利 08/04 川崎7R 1着/11頭勝利
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 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 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。
2	カンタカナリート推奨	渡邊竜（笠松）	実13.7	B△ A▲勝率12% EV+60% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/18 名古屋11R 9着/12頭+2.2秒 07/28 名古屋9R 9着/12頭+1.2秒 06/30 名古屋7R 1着/12頭 06/18 名古屋8R 6着/10頭 05/22 名古屋12R 3着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 7.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.7% / 期待値 +61% ※ 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	サヤヒメ	細川智（愛知）	実11.1	B▲ A○勝率13% EV+42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 名古屋8R 3着/3頭 07/14 名古屋9R 2着/11頭 07/03 名古屋8R 1着/11頭 06/22 名古屋6R 2着/10頭 05/27 浦和6R 9着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 9.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.8% / 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。
4	ビナカントー先行	近藤颯（愛知）	実42.8	B△ A▽勝率2% EV-22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（236日ぶりの実戦）
前5走 01/08 園田10R 6着/12頭+2.2秒 12/17 園田10R 6着/12頭+2.5秒 06/25 園田11R 6着/7頭+2.9秒 06/05 園田10R 5着/11頭+2.7秒 05/22 園田10R 10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 △ ローテーション 236日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 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。
5	スターペスショウマ	塚本征（愛知）	実1.1	B🌟◎ A🌟◎勝率50% EV-45% 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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/20 名古屋10R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋8R 1着/11頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 95.8% (オッズ暗示: 90.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 49.7% / 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。
6	ゴラッソゴール	加藤利（愛知）	実45.9	B× A▽勝率2% EV-23% 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10R 11着/11頭+2.6秒 07/13 名古屋8R 3着/3頭 06/30 名古屋10R 7着/9頭 06/16 名古屋11R 6着/12頭 06/02 名古屋10R 6着/12頭+2.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 131走で勝率 6% △ 距離適性同距離 57走で勝率 9% ▽ 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 1.7% / 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。
7	オイナリサン先行	丸山真（愛知）	実15.5	B× A△勝率7% EV+12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 名古屋6R 1着/11頭 05/22 名古屋9R 2着/10頭 04/24 名古屋12R 5着/12頭+0.8秒 04/13 名古屋12R 4着/11頭+0.4秒 03/27 名古屋5R 2着/9頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 期待値 +13% ※ 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	クインタレッリ先行	小笠羚（愛知）	実30.1	B× A▽勝率4% EV+6% 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 07/29 名古屋9R 11着/12頭+1.0秒 07/01 名古屋9R 10着/12頭 06/02 名古屋11R 10着/12頭 05/06 名古屋9R 8着/9頭+2.0秒 04/22 名古屋11R 11着/12頭+2.0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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 37走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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 7位 / 勝率 3.5% / 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	ディプタルアスール	村上弘（愛知）	推定—	B○ A△勝率6% EV-88% 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10R 10着/11頭+1.6秒 07/14 名古屋10R 3着/12頭+1.0秒 06/18 名古屋9R 2着/10頭 06/04 名古屋8R 3着/11頭 05/21 名古屋6R 5着/10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 5.0着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ▽ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -89% ※ 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	サトノパトス	今井貴（愛知）	実30.0	B△ A△勝率4% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/29 名古屋9R 12着/12頭+1.7秒 06/30 名古屋8R 3着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋6R 3着/11頭 06/04 名古屋9R 4着/12頭 05/21 名古屋7R 3着/10頭
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 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 6位 / 勝率 4.1% / 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。

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 ◎

スターペスショウマ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

+5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9ディプタルアスール

—

EV —

▲A:○3サヤヒメ

11.1倍

EV -88%

出走馬全10頭

◎A:◎5

スターペスショウマ

塚本征（愛知）

1.1倍

+5%

›

○A:△9

ディプタルアスール

村上弘（愛知）

—

›

▲A:○3

サヤヒメ

細川智（愛知）

11.1倍

-88%

›

△A:▲2

カンタカナリート

渡邊竜（笠松）

13.7倍

-88%

›

△A:▽4

ビナカントー

近藤颯（愛知）

42.8倍

-78%

›

△A:△10

サトノパトス

今井貴（愛知）

30.0倍

-89%

›

×A:△7

オイナリサン

丸山真（愛知）

15.5倍

-97%

›

×A:▽1

ピオニエーレ

友森翔（愛知）

57.0倍

-89%

›

×A:▽8

クインタレッリ

小笠羚（愛知）

30.1倍

-99%

›

×A:▽6

ゴラッソゴール

加藤利（愛知）

45.9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

A. 市場込みモデル

単勝 2 カンタカナリート ¥100 実13.7倍期待値 -89% ❌不的中2着単勝 13.7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。

9R 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピオニエーレ自在	友森翔（愛知）	実57.0	▽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10R 9着/11頭+1.6秒 07/29 名古屋9R 5着/12頭+0.5秒 09/08 川崎9R 10着/12頭+0.7秒 08/22 川崎9R 1着/12頭勝利 08/04 川崎7R 1着/11頭勝利
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 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
2	カンタカナリート推奨	渡邊竜（笠松）	実13.7	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+60%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/18 名古屋11R 9着/12頭+2.2秒 07/28 名古屋9R 9着/12頭+1.2秒 06/30 名古屋7R 1着/12頭 06/18 名古屋8R 6着/10頭 05/22 名古屋12R 3着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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	サヤヒメ	細川智（愛知）	実11.1	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 名古屋8R 3着/3頭 07/14 名古屋9R 2着/11頭 07/03 名古屋8R 1着/11頭 06/22 名古屋6R 2着/10頭 05/27 浦和6R 9着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
4	ビナカントー先行	近藤颯（愛知）	実42.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（236日ぶりの実戦）
前5走 01/08 園田10R 6着/12頭+2.2秒 12/17 園田10R 6着/12頭+2.5秒 06/25 園田11R 6着/7頭+2.9秒 06/05 園田10R 5着/11頭+2.7秒 05/22 園田10R 10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 △ ローテーション 236日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
5	スターペスショウマ	塚本征（愛知）	実1.1	🌟◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/20 名古屋10R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋8R 1着/11頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 49.7% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
6	ゴラッソゴール	加藤利（愛知）	実45.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/18 名古屋10R 11着/11頭+2.6秒 07/13 名古屋8R 3着/3頭 06/30 名古屋10R 7着/9頭 06/16 名古屋11R 6着/12頭 06/02 名古屋10R 6着/12頭+2.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 131走で勝率 6% △ 距離適性同距離 57走で勝率 9% ▽ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
7	オイナリサン先行	丸山真（愛知）	実15.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 名古屋6R 1着/11頭 05/22 名古屋9R 2着/10頭 04/24 名古屋12R 5着/12頭+0.8秒 04/13 名古屋12R 4着/11頭+0.4秒 03/27 名古屋5R 2着/9頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
8	クインタレッリ先行	小笠羚（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10.3着と低調）
前5走 07/29 名古屋9R 11着/12頭+1.0秒 07/01 名古屋9R 10着/12頭 06/02 名古屋11R 10着/12頭 05/06 名古屋9R 8着/9頭+2.0秒 04/22 名古屋11R 11着/12頭+2.0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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 37走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (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。
9	ディプタルアスール	村上弘（愛知）	推定—	△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10R 10着/11頭+1.6秒 07/14 名古屋10R 3着/12頭+1.0秒 06/18 名古屋9R 2着/10頭 06/04 名古屋8R 3着/11頭 05/21 名古屋6R 5着/10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 5.0着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ▽ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% ※ 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	サトノパトス	今井貴（愛知）	実30.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/29 名古屋9R 12着/12頭+1.7秒 06/30 名古屋8R 3着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋6R 3着/11頭 06/04 名古屋9R 4着/12頭 05/21 名古屋7R 3着/10頭
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 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

スターペスショウマ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3サヤヒメ

11.1倍

EV +42%

▲2カンタカナリート

13.7倍

EV +60%

出走馬全10頭

◎5

スターペスショウマ

塚本征（愛知）

1.1倍

-45%

›

○3

サヤヒメ

細川智（愛知）

11.1倍

+42%

›

▲2

カンタカナリート

渡邊竜（笠松）

13.7倍

+60%

›

△7

オイナリサン

丸山真（愛知）

15.5倍

+12%

›

△9

ディプタルアスール

村上弘（愛知）

—

›

△10

サトノパトス

今井貴（愛知）

30.0倍

+23%

›

▽8

クインタレッリ

小笠羚（愛知）

30.1倍

+6%

›

▽4

ビナカントー

近藤颯（愛知）

42.8倍

-22%

›

▽6

ゴラッソゴール

加藤利（愛知）

45.9倍

-23%

›

▽1

ピオニエーレ

友森翔（愛知）

57.0倍

-37%

›

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▶ 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 カンタカナリート ¥100 実13.7倍期待値 +61% ❌不的中2着単勝 13.7倍

B. 市場除外+キャリブ

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