名古屋 3R 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

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートピクタス	木之葵（愛知）	実55.6	B× A▽勝率1% EV-43% 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4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/18 名古屋1R 3着/12頭+54.4秒 07/28 名古屋1R 10着/12頭+97.1秒 07/13 名古屋1R 6着/12頭 06/16 名古屋2R 10着/10頭 06/05 名古屋3R 8着/10頭+7.0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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 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 15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 0.0% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 -44% ※ 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	ホウショウリュウ	今井貴（愛知）	実1.2	B🌟◎ A🌟◎勝率48% EV-42% 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3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/18 名古屋4R 3着/12頭+0.6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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 84.8% (オッズ暗示: 83.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.1% / 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。
3	デルマノリクラ	塚本征（愛知）	実16.0	B▲ A△勝率4% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/24 名古屋3R 4着/12頭+0.9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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 期待値 -34% ※ 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	ウイングリフィス	尾崎章（愛知）	実76.2	B× A×勝率1% EV-51% 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1R 11着/12頭+3.1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 11.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (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 11位 / 勝率 0.6% / 期待値 -52% ※ 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	ペリバジャ	小笠羚（愛知）	実54.8	B× A▽勝率2% EV+9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/13 名古屋4R 6着/12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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.3% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 +10% ※ 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	シュタットパーク	大畑雅（愛知）	実11.9	B△ A△勝率6% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 名古屋3R 4着/12頭+1.6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 4.0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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 期待値 -25% ※ 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	ヴィゴラスガイア	近藤颯（愛知）	実42.2	B× A▽勝率2% EV+3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/24 名古屋12R 3着/3頭 07/28 名古屋1R 6着/12頭+95.5秒 06/30 名古屋2R 6着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋3R 8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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.3% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 期待値 +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。
8	ノーブルサンライズ先行	村上弘（愛知）	実181.4	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 08/21 名古屋1R 10着/12頭+2.7秒 07/31 名古屋1R 8着/12頭+3.2秒 07/13 名古屋2R 3着/12頭+4.0秒 06/16 名古屋3R 6着/11頭 ―
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 +43% ※ 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	グラスフェザー	明星晴（笠松）	実11.5	B△ A▲勝率10% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/24 名古屋1R 4着/11頭+1.2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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.4% (オッズ暗示: 8.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.6% / 期待値 +10% ※ 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	オケアノステソーロ推奨	阪野学（愛知）	実11.8	B△ A○勝率17% EV+98% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/18 名古屋5R 3着/12頭+3.7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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 8.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.8% / 期待値 +99% ※ 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	ドナシュネル	加藤聡（愛知）	実13.4	B○ A△勝率8% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 名古屋5R 4着/12頭+4.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 +10% ※ 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 ◎

ホウショウリュウ

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

+1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△11ドナシュネル

13.4倍

EV -44%

▲A:△3デルマノリクラ

16.0倍

EV -33%

出走馬全11頭

◎A:◎2

ホウショウリュウ

今井貴（愛知）

1.2倍

+1%

›

○A:△11

ドナシュネル

加藤聡（愛知）

13.4倍

-44%

›

▲A:△3

デルマノリクラ

塚本征（愛知）

16.0倍

-33%

›

△A:△6

シュタットパーク

大畑雅（愛知）

11.9倍

-51%

›

△A:○10

オケアノステソーロ

阪野学（愛知）

11.8倍

-79%

›

△A:▲9

グラスフェザー

明星晴（笠松）

11.5倍

-95%

›

×A:▽7

ヴィゴラスガイア

近藤颯（愛知）

42.2倍

-86%

›

×A:▽5

ペリバジャ

小笠羚（愛知）

54.8倍

-82%

›

×A:▽1

スマートピクタス

木之葵（愛知）

55.6倍

-98%

›

×A:×4

ウイングリフィス

尾崎章（愛知）

76.2倍

-99%

›

×A:▽8

ノーブルサンライズ

村上弘（愛知）

181.4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 10 オケアノステソーロ ¥200 実11.8倍期待値 -79% ❌不的中単勝 11.8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。

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートピクタス	木之葵（愛知）	実55.6	▽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4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/18 名古屋1R 3着/12頭+54.4秒 07/28 名古屋1R 10着/12頭+97.1秒 07/13 名古屋1R 6着/12頭 06/16 名古屋2R 10着/10頭 06/05 名古屋3R 8着/10頭+7.0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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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	ホウショウリュウ	今井貴（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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/18 名古屋4R 3着/12頭+0.6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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 48.1% (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。
3	デルマノリクラ	塚本征（愛知）	実16.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/24 名古屋3R 4着/12頭+0.9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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 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。
4	ウイングリフィス	尾崎章（愛知）	実76.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/21 名古屋1R 11着/12頭+3.1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 11.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ペリバジャ	小笠羚（愛知）	実54.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/13 名古屋4R 6着/12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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (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。
6	シュタットパーク	大畑雅（愛知）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 名古屋3R 4着/12頭+1.6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 4.0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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
7	ヴィゴラスガイア	近藤颯（愛知）	実42.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/24 名古屋12R 3着/3頭 07/28 名古屋1R 6着/12頭+95.5秒 06/30 名古屋2R 6着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋3R 8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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (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。
8	ノーブルサンライズ先行	村上弘（愛知）	実181.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋1R 10着/12頭+2.7秒 07/31 名古屋1R 8着/12頭+3.2秒 07/13 名古屋2R 3着/12頭+4.0秒 06/16 名古屋3R 6着/11頭 ―
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	グラスフェザー	明星晴（笠松）	実11.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/24 名古屋1R 4着/11頭+1.2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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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	オケアノステソーロ推奨	阪野学（愛知）	実11.8	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+98%の中穴候補（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/18 名古屋5R 3着/12頭+3.7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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.8% (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。
11	ドナシュネル	加藤聡（愛知）	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 名古屋5R 4着/12頭+4.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ホウショウリュウ

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10オケアノステソーロ

11.8倍

EV +98%

▲9グラスフェザー

11.5倍

EV +10%

出走馬全11頭

◎2

ホウショウリュウ

今井貴（愛知）

1.2倍

-42%

›

○10

オケアノステソーロ

阪野学（愛知）

11.8倍

+98%

›

▲9

グラスフェザー

明星晴（笠松）

11.5倍

+10%

›

△11

ドナシュネル

加藤聡（愛知）

13.4倍

+10%

›

△6

シュタットパーク

大畑雅（愛知）

11.9倍

-24%

›

△3

デルマノリクラ

塚本征（愛知）

16.0倍

-34%

›

▽7

ヴィゴラスガイア

近藤颯（愛知）

42.2倍

+3%

›

▽5

ペリバジャ

小笠羚（愛知）

54.8倍

+9%

›

▽1

スマートピクタス

木之葵（愛知）

55.6倍

-43%

›

▽8

ノーブルサンライズ

村上弘（愛知）

181.4倍

+42%

›

×4

ウイングリフィス

尾崎章（愛知）

76.2倍

-51%

›

💡 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 10 オケアノステソーロ ¥200 実11.8倍期待値 +99% ❌不的中単勝 11.8倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

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