名古屋 8R 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

8R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プルメリアリング	丸野勝（愛知）	実71.4	B▽ A▽勝率1% EV-5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し）
前5走 07/14 名古屋9R 9着/11頭 06/30 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋5R 5着/9頭 06/04 名古屋6R 2着/11頭 05/22 名古屋10R 5着/10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 5.3着 × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -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。
2	バウブロッサム	大畑慧（愛知）	実17.7	B△ A△勝率6% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/19 名古屋6R 3着/10頭+0.3秒 07/30 名古屋10R 3着/11頭+1.2秒 06/30 名古屋9R 9着/12頭+3.0秒 06/17 名古屋8R 5着/11頭 06/02 名古屋8R 9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 5.0着 △ 当競馬場適性 58走で勝率 9% △ 距離適性同距離 52走で勝率 8% ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 +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。
3	オーバードライブ逃げ	小笠羚（愛知）	実8.3	B△ A▲勝率13% EV+5% 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33%と好調／前走勝利の勢い／103日ぶりの実戦）
前5走 05/22 名古屋9R 1着/10頭 05/08 名古屋9R 3着/12頭+0.5秒 04/24 名古屋7R 3着/12頭+1.1秒 04/13 名古屋9R 4着/10頭+0.6秒 03/27 名古屋9R 4着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 103日休養明け × 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 2.9% (オッズ暗示: 12.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 期待値 +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	ハクサンシャトル逃げ	渡邊竜（笠松）	実27.2	B× A▽勝率3% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場51走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は48走で勝ち無し）
前5走 08/19 名古屋7R 7着/10頭+1.1秒 07/29 名古屋7R 7着/12頭+1.3秒 06/30 名古屋7R 4着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋7R 1着/12頭 05/08 名古屋1R 1着/10頭勝利
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 6.0着 × 当競馬場適性 51走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 48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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 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	ハルノウミ	木之葵（愛知）	実17.0	B× A△勝率6% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/19 名古屋6R 5着/10頭+1.1秒 07/29 名古屋7R 10着/12頭+1.4秒 07/14 名古屋10R 9着/12頭 07/02 名古屋8R 2着/12頭+3.0秒 06/04 名古屋5R 4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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 +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。
6	テレヴァカ推奨	丹羽克（愛知）	実17.0	B△ A△勝率11% EV+93% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率21%）
前5走 08/21 名古屋6R 1着/9頭勝利 07/01 名古屋7R 8着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋7R 6着/11頭+1.0秒 05/20 名古屋4R 11着/11頭 05/05 名古屋7R 6着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 36走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 24走で勝率 21% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.4% / 期待値 +94% ※ 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	コスモナッシュビル差し	今井貴（愛知）	実1.3	B🌟◎ A×勝率35% EV-54% 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 08/20 名古屋10R 2着/11頭+0.7秒 07/30 名古屋9R 2着/12頭+0.3秒 06/05 名古屋1R 2着/11頭 01/30 名古屋8R 3着/10頭+0.4秒 01/16 名古屋12R 5着/12頭+1.0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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 70.0% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.1% / 期待値 -54% ※ 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	キスメット	加藤聡（愛知）	実39.2	B○ A▽勝率3% EV+15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/14 名古屋9R 6着/11頭 06/30 名古屋8R 5着/12頭 06/17 名古屋6R 8着/11頭 06/04 名古屋9R 5着/12頭 05/25 名古屋9R 1着/10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 6.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +162% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 +16% ※ 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	サンマルエンパイア逃げ	大畑雅（愛知）	実9.0	B▲ A○勝率20% EV+82% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯25走で勝率28%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/19 名古屋7R 10着/10頭+2.0秒 11/12 名古屋11R 4着/9頭+0.7秒 10/17 名古屋11R 3着/11頭+0.3秒 10/02 名古屋11R 3着/12頭+0.8秒 09/03 名古屋11R 1着/12頭勝利
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 5.7着 ○ 当競馬場適性 28走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 25走で勝率 28% ◎ 馬場適性同馬場 15走で勝率 33% ▽ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 11.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.3% / 期待値 +83% ※ 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	スキューマパーラ	大原浩（笠松）	実47.4	B× A▽勝率2% EV-28% 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 08/19 名古屋6R 4着/10頭+0.7秒 07/30 名古屋10R 9着/11頭+2.3秒 06/30 名古屋9R 8着/12頭 06/17 名古屋8R 8着/11頭 06/02 名古屋8R 6着/11頭+3.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 66走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 33走で勝率 6% ○ 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 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -29% ※ 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 ×

コスモナッシュビル

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽8キスメット

39.2倍

EV +162%

▲A:○9サンマルエンパイア

9.0倍

EV -40%

出走馬全10頭

◎A:×7

コスモナッシュビル

今井貴（愛知）

1.3倍

-9%

›

○A:▽8

キスメット

加藤聡（愛知）

39.2倍

+162%

›

▲A:○9

サンマルエンパイア

大畑雅（愛知）

9.0倍

-40%

›

△A:△6

テレヴァカ

丹羽克（愛知）

17.0倍

+12%

›

△A:▲3

オーバードライブ

小笠羚（愛知）

8.3倍

-76%

›

△A:△2

バウブロッサム

大畑慧（愛知）

17.7倍

-49%

›

▽A:▽1

プルメリアリング

丸野勝（愛知）

71.4倍

+104%

›

×A:▽4

ハクサンシャトル

渡邊竜（笠松）

27.2倍

-60%

›

×A:△5

ハルノウミ

木之葵（愛知）

17.0倍

-99%

›

×A:▽10

スキューマパーラ

大原浩（笠松）

47.4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 6 テレヴァカ ¥100 実17.0倍期待値 +12% ❌不的中9着単勝 17.0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。

8R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プルメリアリング	丸野勝（愛知）	実71.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し）
前5走 07/14 名古屋9R 9着/11頭 06/30 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋5R 5着/9頭 06/04 名古屋6R 2着/11頭 05/22 名古屋10R 5着/10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 5.3着 × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
2	バウブロッサム	大畑慧（愛知）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/19 名古屋6R 3着/10頭+0.3秒 07/30 名古屋10R 3着/11頭+1.2秒 06/30 名古屋9R 9着/12頭+3.0秒 06/17 名古屋8R 5着/11頭 06/02 名古屋8R 9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 5.0着 △ 当競馬場適性 58走で勝率 9% △ 距離適性同距離 52走で勝率 8% ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (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。
3	オーバードライブ逃げ	小笠羚（愛知）	実8.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／103日ぶりの実戦）
前5走 05/22 名古屋9R 1着/10頭 05/08 名古屋9R 3着/12頭+0.5秒 04/24 名古屋7R 3着/12頭+1.1秒 04/13 名古屋9R 4着/10頭+0.6秒 03/27 名古屋9R 4着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 103日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
4	ハクサンシャトル逃げ	渡邊竜（笠松）	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場51走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は48走で勝ち無し）
前5走 08/19 名古屋7R 7着/10頭+1.1秒 07/29 名古屋7R 7着/12頭+1.3秒 06/30 名古屋7R 4着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋7R 1着/12頭 05/08 名古屋1R 1着/10頭勝利
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 6.0着 × 当競馬場適性 51走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 48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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
5	ハルノウミ	木之葵（愛知）	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/19 名古屋6R 5着/10頭+1.1秒 07/29 名古屋7R 10着/12頭+1.4秒 07/14 名古屋10R 9着/12頭 07/02 名古屋8R 2着/12頭+3.0秒 06/04 名古屋5R 4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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	テレヴァカ推奨	丹羽克（愛知）	実17.0	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+93%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率21%）
前5走 08/21 名古屋6R 1着/9頭勝利 07/01 名古屋7R 8着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋7R 6着/11頭+1.0秒 05/20 名古屋4R 11着/11頭 05/05 名古屋7R 6着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 36走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 24走で勝率 21% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
7	コスモナッシュビル差し	今井貴（愛知）	実1.3	×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 08/20 名古屋10R 2着/11頭+0.7秒 07/30 名古屋9R 2着/12頭+0.3秒 06/05 名古屋1R 2着/11頭 01/30 名古屋8R 3着/10頭+0.4秒 01/16 名古屋12R 5着/12頭+1.0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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 35.1% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
8	キスメット	加藤聡（愛知）	実39.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/14 名古屋9R 6着/11頭 06/30 名古屋8R 5着/12頭 06/17 名古屋6R 8着/11頭 06/04 名古屋9R 5着/12頭 05/25 名古屋9R 1着/10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 6.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (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。
9	サンマルエンパイア逃げ	大畑雅（愛知）	実9.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯25走で勝率28%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/19 名古屋7R 10着/10頭+2.0秒 11/12 名古屋11R 4着/9頭+0.7秒 10/17 名古屋11R 3着/11頭+0.3秒 10/02 名古屋11R 3着/12頭+0.8秒 09/03 名古屋11R 1着/12頭勝利
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 5.7着 ○ 当競馬場適性 28走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 25走で勝率 28% ◎ 馬場適性同馬場 15走で勝率 33% ▽ 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) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
10	スキューマパーラ	大原浩（笠松）	実47.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場66走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/19 名古屋6R 4着/10頭+0.7秒 07/30 名古屋10R 9着/11頭+2.3秒 06/30 名古屋9R 8着/12頭 06/17 名古屋8R 8着/11頭 06/02 名古屋8R 6着/11頭+3.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 66走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 33走で勝率 6% ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

コスモナッシュビル

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9サンマルエンパイア

9.0倍

EV +82%

▲3オーバードライブ

8.3倍

EV +5%

出走馬全10頭

×7

コスモナッシュビル

今井貴（愛知）

1.3倍

-54%

›

○9

サンマルエンパイア

大畑雅（愛知）

9.0倍

+82%

›

▲3

オーバードライブ

小笠羚（愛知）

8.3倍

+5%

›

△6

テレヴァカ

丹羽克（愛知）

17.0倍

+93%

›

△5

ハルノウミ

木之葵（愛知）

17.0倍

+1%

›

△2

バウブロッサム

大畑慧（愛知）

17.7倍

+0%

›

▽4

ハクサンシャトル

渡邊竜（笠松）

27.2倍

-17%

›

▽8

キスメット

加藤聡（愛知）

39.2倍

+15%

›

▽10

スキューマパーラ

大原浩（笠松）

47.4倍

-28%

›

▽1

プルメリアリング

丸野勝（愛知）

71.4倍

-5%

›

💡 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 6 テレヴァカ ¥100 実17.0倍期待値 +94% ❌不的中9着単勝 17.0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。

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