名古屋 11R 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

11R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベレーザフィン	丹羽克（愛知）	実56.8	B× A▽勝率1% EV-30% 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9R 4着/11頭+0.5秒 07/29 名古屋8R 4着/12頭+0.2秒 07/14 名古屋10R 6着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋8R 4着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋6R 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戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -31% ※ 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	エイシンマクルーベ	木之葵（愛知）	実6.0	B○ A△勝率11% EV-32% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/18 名古屋10R 3着/11頭+0.5秒 07/01 名古屋11R 8着/11頭+1.0秒 06/04 名古屋8R 1着/11頭 05/25 名古屋6R 1着/10頭 05/07 名古屋12R 1着/10頭勝利
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 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 16.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.2% / 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。
3	オレイニウタイマス	小笠羚（愛知）	実5.3	B△ A○勝率12% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/19 名古屋6R 1着/10頭勝利 07/31 名古屋10R 1着/12頭勝利 07/02 名古屋7R 1着/3頭 06/19 名古屋1R 2着/10頭+5.0秒 06/04 名古屋2R 3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戦の調子勝率 100% (絶好調) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.1% / 期待値 -36% ※ 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	ベストフラワー	加藤聡（愛知）	実19.8	B△ A△勝率6% EV+28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/18 名古屋9R 7着/11頭+0.8秒 07/29 名古屋9R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋8R 2着/11頭 06/16 名古屋9R 8着/10頭 06/02 名古屋8R 11着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +28% ※ 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	パー	丸野勝（愛知）	実42.5	B× A▽勝率2% EV-28% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/18 名古屋9R 2着/11頭+0.1秒 07/01 名古屋11R 11着/11頭+6.0秒 06/16 名古屋8R 2着/12頭+2.0秒 06/02 名古屋8R 7着/11頭+1.0秒 05/20 名古屋12R 4着/11頭
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 5.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 21% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 -28% ※ 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	オッシレイション逃げ	塚本征（愛知）	実1.6	B🌟◎ A🌟◎勝率42% EV-33% 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5走で勝率60%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/02 名古屋8R 1着/12頭 12/05 名古屋12R 1着/12頭勝利 10/15 名古屋7R 2着/12頭+0.2秒 09/18 名古屋4R 1着/12頭勝利 08/22 名古屋3R 3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 82.0% (オッズ暗示: 62.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.6% / 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。
7	ランニングホット逃げ	大畑雅（愛知）	実59.6	B× A▽勝率1% EV-46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/18 名古屋10R 8着/11頭+1.5秒 07/29 名古屋9R 2着/12頭+0.4秒 07/14 名古屋10R 5着/12頭 05/15 川崎8R 2着/12頭+0.2秒 04/10 川崎8R 7着/11頭+0.9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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
8	ルミナスピラー	近藤颯（愛知）	実11.7	B▲ A▲勝率11% EV+32% 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28%と適性高／同距離帯16走で勝率31%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/18 名古屋11R 5着/12頭+1.6秒 07/29 名古屋7R 1着/12頭勝利 07/17 名古屋9R 1着/3頭 07/02 名古屋8R 7着/12頭 05/22 名古屋9R 3着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 8.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.3% / 期待値 +32% ※ 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	ワンハート	細川智（愛知）	実51.5	B× A▽勝率2% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 名古屋9R 1着/11頭勝利 07/29 名古屋9R 4着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋9R 10着/12頭 07/01 名古屋7R 3着/11頭+0.0秒 06/16 名古屋8R 7着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -18% ※ 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	テーオーエメラルド自在	今井貴（愛知）	実33.8	B× A▽勝率3% EV+6% 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9R 5着/11頭+0.7秒 07/01 名古屋8R 5着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋7R 5着/11頭 05/21 名古屋8R 2着/10頭+2.0秒 05/04 名古屋10R 7着/8頭+1.2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 5.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 +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。
11	アーニャアザザマス	大畑慧（愛知）	実27.0	B△ A△勝率7% EV+98% 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28%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 名古屋8R 1着/3頭 06/30 名古屋7R 9着/12頭 06/04 名古屋9R 6着/12頭 05/21 名古屋7R 4着/10頭+4.0秒 05/07 名古屋10R 2着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 18走で勝率 28% (得意) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 期待値 +98% ※ 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。
12	テリオスルナ差し	大原浩（笠松）	実38.5	B× A▽勝率1% EV-44% 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 6着/12頭+1.8秒 07/28 名古屋9R 11着/12頭+1.9秒 03/06 川崎10R 5着/9頭+1.8秒 02/05 川崎12R 6着/12頭+0.6秒 01/20 船橋12R 10着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6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 10位 / 勝率 1.4% / 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。

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 ◎

オッシレイション

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△2エイシンマクルーベ

6.0倍

EV -39%

▲A:▲8ルミナスピラー

11.7倍

EV -80%

出走馬全12頭

◎A:◎6

オッシレイション

塚本征（愛知）

1.6倍

+31%

›

○A:△2

エイシンマクルーベ

木之葵（愛知）

6.0倍

-39%

›

▲A:▲8

ルミナスピラー

近藤颯（愛知）

11.7倍

-80%

›

△A:△11

アーニャアザザマス

大畑慧（愛知）

27.0倍

-55%

›

△A:○3

オレイニウタイマス

小笠羚（愛知）

5.3倍

-95%

›

△A:△4

ベストフラワー

加藤聡（愛知）

19.8倍

-84%

›

×A:▽5

パー

丸野勝（愛知）

42.5倍

-65%

›

×A:▽9

ワンハート

細川智（愛知）

51.5倍

-58%

›

×A:▽1

ベレーザフィン

丹羽克（愛知）

56.8倍

-54%

›

×A:▽10

テーオーエメラルド

今井貴（愛知）

33.8倍

-89%

›

×A:▽7

ランニングホット

大畑雅（愛知）

59.6倍

-87%

›

×A:▽12

テリオスルナ

大原浩（笠松）

38.5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

11R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベレーザフィン	丹羽克（愛知）	実56.8	▽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9R 4着/11頭+0.5秒 07/29 名古屋8R 4着/12頭+0.2秒 07/14 名古屋10R 6着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋8R 4着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋6R 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戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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	エイシンマクルーベ	木之葵（愛知）	実6.0	△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11走で勝率36%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/18 名古屋10R 3着/11頭+0.5秒 07/01 名古屋11R 8着/11頭+1.0秒 06/04 名古屋8R 1着/11頭 05/25 名古屋6R 1着/10頭 05/07 名古屋12R 1着/10頭勝利
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 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
3	オレイニウタイマス	小笠羚（愛知）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/19 名古屋6R 1着/10頭勝利 07/31 名古屋10R 1着/12頭勝利 07/02 名古屋7R 1着/3頭 06/19 名古屋1R 2着/10頭+5.0秒 06/04 名古屋2R 3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戦の調子勝率 100% (絶好調) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (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。
4	ベストフラワー	加藤聡（愛知）	実19.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/18 名古屋9R 7着/11頭+0.8秒 07/29 名古屋9R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋8R 2着/11頭 06/16 名古屋9R 8着/10頭 06/02 名古屋8R 11着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
5	パー	丸野勝（愛知）	実42.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/18 名古屋9R 2着/11頭+0.1秒 07/01 名古屋11R 11着/11頭+6.0秒 06/16 名古屋8R 2着/12頭+2.0秒 06/02 名古屋8R 7着/11頭+1.0秒 05/20 名古屋12R 4着/11頭
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 5.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 21% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
6	オッシレイション逃げ	塚本征（愛知）	実1.6	🌟◎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5走で勝率60%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/02 名古屋8R 1着/12頭 12/05 名古屋12R 1着/12頭勝利 10/15 名古屋7R 2着/12頭+0.2秒 09/18 名古屋4R 1着/12頭勝利 08/22 名古屋3R 3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 41.6% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	ランニングホット逃げ	大畑雅（愛知）	実59.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/18 名古屋10R 8着/11頭+1.5秒 07/29 名古屋9R 2着/12頭+0.4秒 07/14 名古屋10R 5着/12頭 05/15 川崎8R 2着/12頭+0.2秒 04/10 川崎8R 7着/11頭+0.9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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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 0.9% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ルミナスピラー	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（当競馬場18走で勝率28%と適性高／同距離帯16走で勝率31%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/18 名古屋11R 5着/12頭+1.6秒 07/29 名古屋7R 1着/12頭勝利 07/17 名古屋9R 1着/3頭 07/02 名古屋8R 7着/12頭 05/22 名古屋9R 3着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 11.3% (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。
9	ワンハート	細川智（愛知）	実51.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 名古屋9R 1着/11頭勝利 07/29 名古屋9R 4着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋9R 10着/12頭 07/01 名古屋7R 3着/11頭+0.0秒 06/16 名古屋8R 7着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
10	テーオーエメラルド自在	今井貴（愛知）	実33.8	▽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9R 5着/11頭+0.7秒 07/01 名古屋8R 5着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋7R 5着/11頭 05/21 名古屋8R 2着/10頭+2.0秒 05/04 名古屋10R 7着/8頭+1.2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 5.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
11	アーニャアザザマス	大畑慧（愛知）	実27.0	△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28%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 名古屋8R 1着/3頭 06/30 名古屋7R 9着/12頭 06/04 名古屋9R 6着/12頭 05/21 名古屋7R 4着/10頭+4.0秒 05/07 名古屋10R 2着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 18走で勝率 28% (得意) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
12	テリオスルナ差し	大原浩（笠松）	実38.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋11R 6着/12頭+1.8秒 07/28 名古屋9R 11着/12頭+1.9秒 03/06 川崎10R 5着/9頭+1.8秒 02/05 川崎12R 6着/12頭+0.6秒 01/20 船橋12R 10着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

オッシレイション

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3オレイニウタイマス

5.3倍

EV -35%

▲8ルミナスピラー

11.7倍

EV +32%

出走馬全12頭

◎6

オッシレイション

塚本征（愛知）

1.6倍

-33%

›

○3

オレイニウタイマス

小笠羚（愛知）

5.3倍

-35%

›

▲8

ルミナスピラー

近藤颯（愛知）

11.7倍

+32%

›

△2

エイシンマクルーベ

木之葵（愛知）

6.0倍

-32%

›

△11

アーニャアザザマス

大畑慧（愛知）

27.0倍

+98%

›

△4

ベストフラワー

加藤聡（愛知）

19.8倍

+28%

›

▽10

テーオーエメラルド

今井貴（愛知）

33.8倍

+6%

›

▽5

パー

丸野勝（愛知）

42.5倍

-28%

›

▽9

ワンハート

細川智（愛知）

51.5倍

-18%

›

▽12

テリオスルナ

大原浩（笠松）

38.5倍

-44%

›

▽1

ベレーザフィン

丹羽克（愛知）

56.8倍

-30%

›

▽7

ランニングホット

大畑雅（愛知）

59.6倍

-46%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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