名古屋 4R 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

4R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファフロツキーズ	大畑慧（愛知）	実84.9	B× A▽勝率1% EV+19% 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 7着/12頭+2.4秒 07/31 名古屋1R 5着/12頭+2.5秒 07/03 名古屋2R 8着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋5R 4着/11頭+0.0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 6.7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 × 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 0.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 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。
2	フクスケ	明星晴（笠松）	実34.6	B× A▽勝率1% EV-49% 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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋12R 5着/12頭+1.2秒 07/31 名古屋2R 7着/12頭+3.3秒 07/13 名古屋4R 3着/12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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 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 0.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 期待値 -50% ※ 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	ゴールデンボート	今井貴（愛知）	実40.4	B△ A▽勝率3% EV+7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/24 名古屋3R 5着/12頭+1.1秒 07/13 名古屋3R 4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戦の調子平均 4.5着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 +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	チアフルドア	木之葵（愛知）	実22.2	B△ A△勝率5% EV+17% 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／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/18 名古屋12R 2着/12頭+0.1秒 07/13 名古屋2R 6着/12頭 06/30 名古屋2R 8着/12頭 ― ―
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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.3% / 期待値 +17% ※ 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	ユウブルボン	丸野勝（愛知）	実34.1	B▲ A△勝率4% EV+35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/18 名古屋5R 2着/12頭+3.7秒 05/07 船橋7R 9着/10頭+1.4秒 02/10 312R 9着/12頭+2.5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 6.7着 ○ 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 15日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.0% / 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。
6	イヌボウノサザナミ	大原浩（笠松）	実58.6	B× A×勝率0% EV-72% 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2R 10着/12頭+3.5秒 07/31 名古屋2R 10着/12頭+4.1秒 07/17 名古屋2R 9着/12頭 07/03 名古屋5R 10着/12頭 06/18 名古屋3R 8着/12頭
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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 11位 / 勝率 0.5% / 期待値 -73% ※ 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	グリュック	大畑雅（愛知）	実219.2	B× A▽勝率1% EV+67% 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9.0着と低調）
前5走 08/21 名古屋1R 9着/12頭+2.7秒 07/31 名古屋2R 8着/12頭+4.0秒 07/17 名古屋2R 10着/12頭+1.0秒 06/18 名古屋1R 4着/11頭 06/03 名古屋2R 5着/12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 9.0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 × 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 0.0% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 +68% ※ 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	ニシキエバー	加藤利（愛知）	実36.3	B× A△勝率3% EV+5% 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 4着/12頭+1.6秒 07/31 名古屋1R 9着/12頭+3.5秒 07/03 名古屋2R 6着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋2R 7着/11頭 06/03 名古屋3R 6着/12頭+0.0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 6.3着 × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 6位 / 勝率 2.9% / 期待値 +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	ワルキューレクイン	渡邊竜（笠松）	実4.5	B△ A▲勝率9% EV-58% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 08/24 名古屋12R 2着/3頭 06/30 名古屋3R 6着/12頭+0.0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 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 22.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 期待値 -59% ※ 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	ガヴァルニー	塚本征（愛知）	実2.5	B○ A○勝率18% EV-55% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/29 川崎7R 4着/11頭+0.7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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 40.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 期待値 -55% ※ 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	クレセントゼファー	近藤颯（愛知）	実2.2	B🌟◎ A🌟◎勝率54% EV+18% 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2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/18 名古屋3R 2着/12頭+0.3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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 79.7% (オッズ暗示: 45.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 53.9% / 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 ◎

クレセントゼファー

騎手近藤颯（愛知）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10ガヴァルニー

2.5倍

EV -67%

▲A:△5ユウブルボン

34.1倍

EV +57%

出走馬全11頭

◎A:◎11

クレセントゼファー

近藤颯（愛知）

2.2倍

+75%

›

○A:○10

ガヴァルニー

塚本征（愛知）

2.5倍

-67%

›

▲A:△5

ユウブルボン

丸野勝（愛知）

34.1倍

+57%

›

△A:▲9

ワルキューレクイン

渡邊竜（笠松）

4.5倍

-93%

›

△A:▽3

ゴールデンボート

今井貴（愛知）

40.4倍

-68%

›

△A:△4

チアフルドア

木之葵（愛知）

22.2倍

-97%

›

×A:▽2

フクスケ

明星晴（笠松）

34.6倍

-95%

›

×A:▽1

ファフロツキーズ

大畑慧（愛知）

84.9倍

-89%

›

×A:▽7

グリュック

大畑雅（愛知）

219.2倍

-94%

›

×A:△8

ニシキエバー

加藤利（愛知）

36.3倍

-99%

›

×A:×6

イヌボウノサザナミ

大原浩（笠松）

58.6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

両モデルとも見送り

4R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファフロツキーズ	大畑慧（愛知）	実84.9	▽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 7着/12頭+2.4秒 07/31 名古屋1R 5着/12頭+2.5秒 07/03 名古屋2R 8着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋5R 4着/11頭+0.0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 6.7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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
2	フクスケ	明星晴（笠松）	実34.6	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋12R 5着/12頭+1.2秒 07/31 名古屋2R 7着/12頭+3.3秒 07/13 名古屋4R 3着/12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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
3	ゴールデンボート	今井貴（愛知）	実40.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/24 名古屋3R 5着/12頭+1.1秒 07/13 名古屋3R 4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戦の調子平均 4.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
4	チアフルドア	木之葵（愛知）	実22.2	△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／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/18 名古屋12R 2着/12頭+0.1秒 07/13 名古屋2R 6着/12頭 06/30 名古屋2R 8着/12頭 ― ―
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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
5	ユウブルボン	丸野勝（愛知）	実34.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/18 名古屋5R 2着/12頭+3.7秒 05/07 船橋7R 9着/10頭+1.4秒 02/10 312R 9着/12頭+2.5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 6.7着 ○ 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 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	イヌボウノサザナミ	大原浩（笠松）	実58.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/21 名古屋2R 10着/12頭+3.5秒 07/31 名古屋2R 10着/12頭+4.1秒 07/17 名古屋2R 9着/12頭 07/03 名古屋5R 10着/12頭 06/18 名古屋3R 8着/12頭
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
7	グリュック	大畑雅（愛知）	実219.2	▽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9.0着と低調）
前5走 08/21 名古屋1R 9着/12頭+2.7秒 07/31 名古屋2R 8着/12頭+4.0秒 07/17 名古屋2R 10着/12頭+1.0秒 06/18 名古屋1R 4着/11頭 06/03 名古屋2R 5着/12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 9.0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 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	ニシキエバー	加藤利（愛知）	実36.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋1R 4着/12頭+1.6秒 07/31 名古屋1R 9着/12頭+3.5秒 07/03 名古屋2R 6着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋2R 7着/11頭 06/03 名古屋3R 6着/12頭+0.0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 6.3着 × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
9	ワルキューレクイン	渡邊竜（笠松）	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 08/24 名古屋12R 2着/3頭 06/30 名古屋3R 6着/12頭+0.0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 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	ガヴァルニー	塚本征（愛知）	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/29 川崎7R 4着/11頭+0.7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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 17.9% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	クレセントゼファー	近藤颯（愛知）	実2.2	🌟◎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2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/18 名古屋3R 2着/12頭+0.3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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 53.9% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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

クレセントゼファー

騎手近藤颯（愛知）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ガヴァルニー

2.5倍

EV -55%

▲9ワルキューレクイン

4.5倍

EV -58%

出走馬全11頭

◎11

クレセントゼファー

近藤颯（愛知）

2.2倍

+18%

›

○10

ガヴァルニー

塚本征（愛知）

2.5倍

-55%

›

▲9

ワルキューレクイン

渡邊竜（笠松）

4.5倍

-58%

›

△4

チアフルドア

木之葵（愛知）

22.2倍

+17%

›

△5

ユウブルボン

丸野勝（愛知）

34.1倍

+35%

›

△8

ニシキエバー

加藤利（愛知）

36.3倍

+5%

›

▽3

ゴールデンボート

今井貴（愛知）

40.4倍

+7%

›

▽2

フクスケ

明星晴（笠松）

34.6倍

-49%

›

▽1

ファフロツキーズ

大畑慧（愛知）

84.9倍

+19%

›

▽7

グリュック

大畑雅（愛知）

219.2倍

+67%

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×6

イヌボウノサザナミ

大原浩（笠松）

58.6倍

-72%

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