名古屋 10R 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

10R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ2000m ダート2000m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リプリー	大畑雅（愛知）	実5.3	B▲ A○勝率11% EV-39% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率44%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/29 名古屋11R 2着/3頭 06/30 名古屋9R 1着/12頭 06/18 名古屋5R 4着/9頭 06/04 名古屋9R 3着/12頭 05/20 名古屋12R 7着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 23% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.5% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.5% / 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。
2	スターインパクト先行	加藤聡（愛知）	推定—	B△ A×勝率2% EV-96% 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 7着/11頭+1.4秒 07/28 名古屋9R 8着/12頭+1.0秒 07/13 名古屋10R 11着/12頭 07/01 名古屋8R 8着/12頭 06/17 名古屋8R 3着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 116走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 7位 / 勝率 2.2% / 期待値 -97% ※ 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	アオレレ	村上弘（愛知）	実64.3	B× A▽勝率1% EV-42% 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11R 7着/12頭+1.9秒 07/28 名古屋9R 10着/12頭+1.3秒 07/13 名古屋10R 8着/12頭+0.0秒 07/01 名古屋11R 3着/11頭 06/16 名古屋10R 8着/11頭
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 3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) -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 0.9% / 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	テルケンレンジョイ逃げ	小笠羚（愛知）	実50.9	B× A▽勝率2% EV-20% 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 06/16 名古屋10R 11着/11頭 05/19 名古屋8R 5着/12頭+1.0秒 04/20 名古屋11R 8着/11頭+1.6秒 04/07 名古屋9R 3着/12頭+0.0秒 03/24 名古屋9R 3着/10頭+0.2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) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 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 8位 / 勝率 1.6% / 期待値 -20% ※ 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	イノセンス逃げ	山田祥（愛知）	実115.5	B△ A▽勝率1% EV+47% 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11R 12着/12頭+3.7秒 06/17 名古屋8R 4着/11頭 06/03 名古屋9R 6着/12頭+0.0秒 05/19 名古屋10R 12着/12頭+1.9秒 04/23 名古屋12R 1着/12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戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ▽ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 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。
6	ジャスティンライズ	柿原翔（愛知）	実28.8	B× A△勝率3% EV-18% 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 08/21 名古屋8R 6着/10頭+1.7秒 07/31 名古屋10R 5着/12頭+0.7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 5.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 5位 / 勝率 2.8% / 期待値 -19% ※ 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	ハンドフル逃げ	丸野勝（愛知）	実1.2	B🌟◎ A🌟◎勝率67% EV-19% 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（当競馬場7走で勝率57%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/21 名古屋9R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋11R 3着/12頭+1.0秒 06/04 名古屋10R 1着/12頭 05/05 名古屋11R 3着/11頭+1.4秒 04/10 名古屋11R 2着/10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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 98.1% (オッズ暗示: 83.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 67.0% / 期待値 -20% ※ 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	スフレ	渡邊竜（笠松）	実17.7	B× A△勝率4% EV-33% 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 5着/11頭+0.8秒 07/13 名古屋10R 6着/12頭 07/01 名古屋11R 4着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋6R 4着/11頭+0.0秒 05/19 名古屋8R 12着/12頭+4.6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 5.0着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 3.8% / 期待値 -33% ※ 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	ワカギミ	細川智（愛知）	実37.0	B△ A△勝率2% EV-14% 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25%と適性高）
前5走 08/18 名古屋11R 10着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋9R 4着/12頭+0.4秒 07/13 名古屋10R 7着/12頭 06/17 名古屋8R 2着/11頭 06/04 名古屋7R 1着/11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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.3% / 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。
10	グラスビジョン	大畑慧（愛知）	実12.2	B○ A▲勝率7% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高）
前5走 08/18 名古屋10R 4着/11頭+0.6秒 07/28 名古屋9R 7着/12頭+1.0秒 06/30 名古屋9R 3着/12頭 06/18 名古屋8R 1着/10頭 06/05 名古屋10R 1着/12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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 8.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.6% / 期待値 -19% ※ 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 ◎

ハンドフル

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

+17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲10グラスビジョン

12.2倍

EV -87%

▲A:○1リプリー

5.3倍

EV -97%

出走馬全10頭

◎A:◎7

ハンドフル

丸野勝（愛知）

1.2倍

+17%

›

○A:▲10

グラスビジョン

大畑慧（愛知）

12.2倍

-87%

›

▲A:○1

リプリー

大畑雅（愛知）

5.3倍

-97%

›

△A:▽5

イノセンス

山田祥（愛知）

115.5倍

-75%

›

△A:△9

ワカギミ

細川智（愛知）

37.0倍

-95%

›

△A:×2

スターインパクト

加藤聡（愛知）

—

›

×A:△8

スフレ

渡邊竜（笠松）

17.7倍

-99%

›

×A:△6

ジャスティンライズ

柿原翔（愛知）

28.8倍

-99%

›

×A:▽4

テルケンレンジョイ

小笠羚（愛知）

50.9倍

-99%

›

×A:▽3

アオレレ

村上弘（愛知）

64.3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

両モデルとも見送り

10R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ2000m ダート2000m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リプリー	大畑雅（愛知）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率44%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/29 名古屋11R 2着/3頭 06/30 名古屋9R 1着/12頭 06/18 名古屋5R 4着/9頭 06/04 名古屋9R 3着/12頭 05/20 名古屋12R 7着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 23% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 11.5% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
2	スターインパクト先行	加藤聡（愛知）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/18 名古屋10R 7着/11頭+1.4秒 07/28 名古屋9R 8着/12頭+1.0秒 07/13 名古屋10R 11着/12頭 07/01 名古屋8R 8着/12頭 06/17 名古屋8R 3着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 116走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 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。
3	アオレレ	村上弘（愛知）	実64.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/18 名古屋11R 7着/12頭+1.9秒 07/28 名古屋9R 10着/12頭+1.3秒 07/13 名古屋10R 8着/12頭+0.0秒 07/01 名古屋11R 3着/11頭 06/16 名古屋10R 8着/11頭
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 3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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
4	テルケンレンジョイ逃げ	小笠羚（愛知）	実50.9	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 06/16 名古屋10R 11着/11頭 05/19 名古屋8R 5着/12頭+1.0秒 04/20 名古屋11R 8着/11頭+1.6秒 04/07 名古屋9R 3着/12頭+0.0秒 03/24 名古屋9R 3着/10頭+0.2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) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
5	イノセンス逃げ	山田祥（愛知）	実115.5	▽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11R 12着/12頭+3.7秒 06/17 名古屋8R 4着/11頭 06/03 名古屋9R 6着/12頭+0.0秒 05/19 名古屋10R 12着/12頭+1.9秒 04/23 名古屋12R 1着/12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戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ▽ 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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ジャスティンライズ	柿原翔（愛知）	実28.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/21 名古屋8R 6着/10頭+1.7秒 07/31 名古屋10R 5着/12頭+0.7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 5.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
7	ハンドフル逃げ	丸野勝（愛知）	実1.2	🌟◎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（当競馬場7走で勝率57%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/21 名古屋9R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋11R 3着/12頭+1.0秒 06/04 名古屋10R 1着/12頭 05/05 名古屋11R 3着/11頭+1.4秒 04/10 名古屋11R 2着/10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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 67.0% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	スフレ	渡邊竜（笠松）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋10R 5着/11頭+0.8秒 07/13 名古屋10R 6着/12頭 07/01 名古屋11R 4着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋6R 4着/11頭+0.0秒 05/19 名古屋8R 12着/12頭+4.6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 5.0着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	ワカギミ	細川智（愛知）	実37.0	△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25%と適性高）
前5走 08/18 名古屋11R 10着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋9R 4着/12頭+0.4秒 07/13 名古屋10R 7着/12頭 06/17 名古屋8R 2着/11頭 06/04 名古屋7R 1着/11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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
10	グラスビジョン	大畑慧（愛知）	実12.2	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高）
前5走 08/18 名古屋10R 4着/11頭+0.6秒 07/28 名古屋9R 7着/12頭+1.0秒 06/30 名古屋9R 3着/12頭 06/18 名古屋8R 1着/10頭 06/05 名古屋10R 1着/12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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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

ハンドフル

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1リプリー

5.3倍

EV -39%

▲10グラスビジョン

12.2倍

EV -18%

出走馬全10頭

◎7

ハンドフル

丸野勝（愛知）

1.2倍

-19%

›

○1

リプリー

大畑雅（愛知）

5.3倍

-39%

›

▲10

グラスビジョン

大畑慧（愛知）

12.2倍

-18%

›

△8

スフレ

渡邊竜（笠松）

17.7倍

-33%

›

△6

ジャスティンライズ

柿原翔（愛知）

28.8倍

-18%

›

△9

ワカギミ

細川智（愛知）

37.0倍

-14%

›

×2

スターインパクト

加藤聡（愛知）

—

›

▽4

テルケンレンジョイ

小笠羚（愛知）

50.9倍

-20%

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▽5

イノセンス

山田祥（愛知）

115.5倍

+47%

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▽3

アオレレ

村上弘（愛知）

64.3倍

-42%

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