名古屋 2R 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

2R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロードリュイール	大畑雅（愛知）	実3.0	B▲ A🌟◎勝率34% EV+3% 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3R 5着/12頭+2.1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 5.0着 ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 33.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.5% / 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。
2	パシオネ自在	小笠羚（愛知）	実23.3	B× A△勝率5% EV+19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/18 名古屋1R 4着/12頭+54.4秒 07/13 名古屋2R 10着/12頭 05/04 名古屋4R 6着/10頭+4.5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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 15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 0.8% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 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。
3	シャンティフレーズ推奨	近藤颯（愛知）	実26.4	B△ A▽勝率5% EV+19% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ26.4倍で期待値+131%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/13 名古屋2R 4着/12頭 06/30 名古屋3R 10着/12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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 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。
4	ホウオウアワード	丸山真（愛知）	実108.6	B× A▽勝率1% EV-11% 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 07/31 名古屋1R 11着/12頭+4.8秒 06/30 名古屋4R 8着/12頭+3.0秒 06/18 名古屋1R 9着/11頭 06/03 名古屋3R 9着/12頭+1.0秒 05/19 名古屋4R 5着/11頭+4.3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 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 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -12% ※ 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	ミスティパープル	塚本征（愛知）	実3.4	B○ A○勝率24% EV-18% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/18 名古屋5R 5着/12頭+4.6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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.1% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.0% / 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。
6	ウワサノモアナ	加藤利（愛知）	実51.2	B× A▽勝率1% EV-35% 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 07/31 名古屋1R 7着/12頭+3.0秒 07/13 名古屋1R 2着/12頭+7.0秒 06/16 名古屋1R 5着/10頭 06/05 名古屋2R 9着/12頭+0.0秒 03/09 名古屋1R 3着/11頭+0.9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 4.7着 × 当競馬場適性 11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 9位 / 勝率 1.3% / 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。
7	ウシワカマル	大畑慧（愛知）	実18.2	B△ A△勝率7% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 06/30 名古屋2R 5着/12頭 06/16 名古屋5R 7着/11頭 ― ― ―
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 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 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。
8	プシュカル	阪野学（愛知）	実5.0	B△ A△勝率9% EV-57% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/24 名古屋2R 5着/12頭+2.9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 × 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 8.9% (オッズ暗示: 20.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 -57% ※ 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	ウインプライム	村上弘（愛知）	実31.3	B× A▽勝率2% EV-34% 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／61日ぶりの実戦）
前5走 07/03 名古屋2R 11着/12頭 06/16 名古屋5R 5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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。
10	ジーティーフクフク	加藤聡（愛知）	実4.2	B🌟◎ A▲勝率12% EV-47% 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 08/24 名古屋1R 5着/11頭+1.7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 ○ 騎手近50戦勝率 18% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 44.2% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 -48% ※ 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 ▲

ジーティーフクフク

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

4.2倍

AI期待値

+85%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5ミスティパープル

3.4倍

EV -11%

▲A:◎1ロードリュイール

3.0倍

EV -73%

出走馬全10頭

◎A:▲10

ジーティーフクフク

加藤聡（愛知）

4.2倍

+85%

›

○A:○5

ミスティパープル

塚本征（愛知）

3.4倍

-11%

›

▲A:◎1

ロードリュイール

大畑雅（愛知）

3.0倍

-73%

›

△A:△8

プシュカル

阪野学（愛知）

5.0倍

-55%

›

△A:▽3

シャンティフレーズ

近藤颯（愛知）

26.4倍

+131%

›

△A:△7

ウシワカマル

大畑慧（愛知）

18.2倍

-63%

›

×A:△2

パシオネ

小笠羚（愛知）

23.3倍

-80%

›

×A:▽9

ウインプライム

村上弘（愛知）

31.3倍

-89%

›

×A:▽6

ウワサノモアナ

加藤利（愛知）

51.2倍

-99%

›

×A:▽4

ホウオウアワード

丸山真（愛知）

108.6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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 シャンティフレーズ ¥100 実26.4倍期待値 +132% ❌不的中6着単勝 26.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

2R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロードリュイール	大畑雅（愛知）	実3.0	🌟◎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 08/18 名古屋3R 5着/12頭+2.1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 5.0着 ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 34.5% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
2	パシオネ自在	小笠羚（愛知）	実23.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/18 名古屋1R 4着/12頭+54.4秒 07/13 名古屋2R 10着/12頭 05/04 名古屋4R 6着/10頭+4.5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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (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	シャンティフレーズ推奨	近藤颯（愛知）	実26.4	▽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 07/13 名古屋2R 4着/12頭 06/30 名古屋3R 10着/12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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
4	ホウオウアワード	丸山真（愛知）	実108.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/31 名古屋1R 11着/12頭+4.8秒 06/30 名古屋4R 8着/12頭+3.0秒 06/18 名古屋1R 9着/11頭 06/03 名古屋3R 9着/12頭+1.0秒 05/19 名古屋4R 5着/11頭+4.3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
5	ミスティパープル	塚本征（愛知）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/18 名古屋5R 5着/12頭+4.6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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 15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 24.0% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	ウワサノモアナ	加藤利（愛知）	実51.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11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 07/31 名古屋1R 7着/12頭+3.0秒 07/13 名古屋1R 2着/12頭+7.0秒 06/16 名古屋1R 5着/10頭 06/05 名古屋2R 9着/12頭+0.0秒 03/09 名古屋1R 3着/11頭+0.9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 4.7着 × 当競馬場適性 11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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
7	ウシワカマル	大畑慧（愛知）	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 06/30 名古屋2R 5着/12頭 06/16 名古屋5R 7着/11頭 ― ― ―
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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	プシュカル	阪野学（愛知）	実5.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/24 名古屋2R 5着/12頭+2.9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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
9	ウインプライム	村上弘（愛知）	実31.3	▽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／61日ぶりの実戦）
前5走 07/03 名古屋2R 11着/12頭 06/16 名古屋5R 5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ジーティーフクフク	加藤聡（愛知）	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/24 名古屋1R 5着/11頭+1.7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 ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ロードリュイール

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

+3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ミスティパープル

3.4倍

EV -18%

▲10ジーティーフクフク

4.2倍

EV -47%

出走馬全10頭

◎1

ロードリュイール

大畑雅（愛知）

3.0倍

+3%

›

○5

ミスティパープル

塚本征（愛知）

3.4倍

-18%

›

▲10

ジーティーフクフク

加藤聡（愛知）

4.2倍

-47%

›

△8

プシュカル

阪野学（愛知）

5.0倍

-57%

›

△7

ウシワカマル

大畑慧（愛知）

18.2倍

+23%

›

△2

パシオネ

小笠羚（愛知）

23.3倍

+19%

›

▽3

シャンティフレーズ

近藤颯（愛知）

26.4倍

+19%

›

▽9

ウインプライム

村上弘（愛知）

31.3倍

-34%

›

▽6

ウワサノモアナ

加藤利（愛知）

51.2倍

-35%

›

▽4

ホウオウアワード

丸山真（愛知）

108.6倍

-11%

›

💡 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 3 シャンティフレーズ ¥100 実26.4倍期待値 +20% ❌不的中6着単勝 26.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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