名古屋 9R 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

9R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テーオーリップマン推奨	村上弘（愛知）	実10.2	B○ A△勝率9% EV-7% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+49%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率40%と得意）
前5走 07/15 名古屋9R 6着/12頭 06/18 名古屋8R 4着/10頭 06/05 名古屋6R 1着/12頭 05/22 名古屋7R 1着/11頭 05/07 名古屋5R 2着/10頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 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。
2	ヒオウギ追込	木之葵（愛知）	実2.3	B🌟◎ A◎勝率30% EV-31% 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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋7R 1着/12頭勝利 07/31 名古屋5R 4着/12頭+1.5秒 07/14 名古屋12R 1着/11頭 06/18 名古屋7R 3着/11頭 06/03 名古屋7R 3着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 82.4% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.6% / 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。
3	タイセイフォルテ	今井貴（愛知）	実5.1	B△ A▲勝率13% EV-33% 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21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/20 名古屋10R 3着/11頭+1.0秒 07/29 名古屋9R 6着/12頭+0.6秒 07/01 名古屋7R 4着/11頭 06/16 名古屋8R 11着/12頭 06/04 名古屋7R 7着/11頭+0.0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 4.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.1% / 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。
4	オーケーサンダー逃げ	大畑慧（愛知）	実21.8	B× A▽勝率4% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/19 名古屋6R 9着/10頭+2.0秒 07/29 名古屋7R 8着/12頭+1.3秒 07/14 名古屋9R 7着/11頭+0.0秒 06/16 名古屋11R 10着/12頭 05/08 名古屋12R 3着/10頭+0.2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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.6% / 期待値 -21% ※ 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	スマートサターン逃げ	丸野勝（愛知）	推定—	B△ A△勝率9% EV-86% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（98日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田5R 12着/12頭 05/14 園田5R 5着/10頭+1.4秒 04/29 園田6R 4着/8頭+1.1秒 04/08 園田7R 3着/10頭+0.7秒 10/03 園田6R 5着/10頭+1.6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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 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 0.6% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.8% / 期待値 -86% ※ 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	グラスチアー逃げ	加藤誓（愛知）	実54.1	B× A▽勝率1% EV-43% 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7R 9着/10頭+2.0秒 07/29 名古屋7R 11着/12頭+1.5秒 07/14 名古屋9R 10着/11頭 07/03 名古屋7R 1着/12頭 06/22 名古屋7R 4着/11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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 49走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 49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 1.0% / 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。
7	テーオーパーソナル	渡邊竜（笠松）	実24.3	B▲ A▽勝率5% EV+32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/05 園田7R 10着/10頭+2.1秒 07/15 園田5R 9着/12頭+7.0秒 06/24 園田8R 3着/10頭 06/10 園田5R 6着/12頭 05/28 園田7R 6着/10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 7.3着 (不振) △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 28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 0.7% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 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。
8	ヴィジブルライト先行	塚本征（愛知）	実4.2	B× A○勝率20% EV-15% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/19 名古屋7R 6着/10頭+0.6秒 07/22 大井12R 8着/11頭+2.4秒 07/01 大井8R 9着/14頭+2.0秒 05/21 大井6R 8着/12頭 04/30 大井8R 6着/10頭+1.8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 7.7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 26% (好調) ○ 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) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.2% / 期待値 -15% ※ 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	ルナフェイズ先行	丸山真（愛知）	実26.9	B× A▽勝率2% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/19 名古屋6R 8着/10頭+1.6秒 07/29 名古屋7R 9着/12頭+1.4秒 07/14 名古屋9R 11着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋12R 1着/11頭 05/22 名古屋8R 3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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 -41% ※ 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	ヴァルドグラース	大畑雅（愛知）	実6.4	B△ A△勝率7% EV-55% 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21走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/19 名古屋7R 8着/10頭+1.3秒 07/30 名古屋10R 2着/11頭+1.2秒 07/15 名古屋8R 3着/11頭 07/02 名古屋6R 3着/12頭+1.0秒 06/05 名古屋8R 4着/12頭
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 4.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 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。

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 ◎

ヒオウギ

騎手木之葵（愛知）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+89%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△1テーオーリップマン

10.2倍

EV +49%

▲A:▽7テーオーパーソナル

24.3倍

EV -83%

出走馬全10頭

◎A:◎2

ヒオウギ

木之葵（愛知）

2.3倍

+89%

›

○A:△1

テーオーリップマン

村上弘（愛知）

10.2倍

+49%

›

▲A:▽7

テーオーパーソナル

渡邊竜（笠松）

24.3倍

-83%

›

△A:△5

スマートサターン

丸野勝（愛知）

—

›

△A:△10

ヴァルドグラース

大畑雅（愛知）

6.4倍

-95%

›

△A:▲3

タイセイフォルテ

今井貴（愛知）

5.1倍

-96%

›

×A:○8

ヴィジブルライト

塚本征（愛知）

4.2倍

-99%

›

×A:▽4

オーケーサンダー

大畑慧（愛知）

21.8倍

-97%

›

×A:▽9

ルナフェイズ

丸山真（愛知）

26.9倍

-97%

›

×A:▽6

グラスチアー

加藤誓（愛知）

54.1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 1 テーオーリップマン ¥100 実10.2倍期待値 +50% ❌不的中3着単勝 10.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

9R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テーオーリップマン推奨	村上弘（愛知）	実10.2	△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6走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率40%と得意）
前5走 07/15 名古屋9R 6着/12頭 06/18 名古屋8R 4着/10頭 06/05 名古屋6R 1着/12頭 05/22 名古屋7R 1着/11頭 05/07 名古屋5R 2着/10頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	ヒオウギ追込	木之葵（愛知）	実2.3	◎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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋7R 1着/12頭勝利 07/31 名古屋5R 4着/12頭+1.5秒 07/14 名古屋12R 1着/11頭 06/18 名古屋7R 3着/11頭 06/03 名古屋7R 3着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.6% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
3	タイセイフォルテ	今井貴（愛知）	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/20 名古屋10R 3着/11頭+1.0秒 07/29 名古屋9R 6着/12頭+0.6秒 07/01 名古屋7R 4着/11頭 06/16 名古屋8R 11着/12頭 06/04 名古屋7R 7着/11頭+0.0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 4.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	オーケーサンダー逃げ	大畑慧（愛知）	実21.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/19 名古屋6R 9着/10頭+2.0秒 07/29 名古屋7R 8着/12頭+1.3秒 07/14 名古屋9R 7着/11頭+0.0秒 06/16 名古屋11R 10着/12頭 05/08 名古屋12R 3着/10頭+0.2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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
5	スマートサターン逃げ	丸野勝（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（98日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田5R 12着/12頭 05/14 園田5R 5着/10頭+1.4秒 04/29 園田6R 4着/8頭+1.1秒 04/08 園田7R 3着/10頭+0.7秒 10/03 園田6R 5着/10頭+1.6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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% ※ 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	グラスチアー逃げ	加藤誓（愛知）	実54.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場49走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は49走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/19 名古屋7R 9着/10頭+2.0秒 07/29 名古屋7R 11着/12頭+1.5秒 07/14 名古屋9R 10着/11頭 07/03 名古屋7R 1着/12頭 06/22 名古屋7R 4着/11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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 49走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 49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) -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。
7	テーオーパーソナル	渡邊竜（笠松）	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/05 園田7R 10着/10頭+2.1秒 07/15 園田5R 9着/12頭+7.0秒 06/24 園田8R 3着/10頭 06/10 園田5R 6着/12頭 05/28 園田7R 6着/10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 7.3着 (不振) △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 28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 5.5% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
8	ヴィジブルライト先行	塚本征（愛知）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/19 名古屋7R 6着/10頭+0.6秒 07/22 大井12R 8着/11頭+2.4秒 07/01 大井8R 9着/14頭+2.0秒 05/21 大井6R 8着/12頭 04/30 大井8R 6着/10頭+1.8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 7.7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 26% (好調) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.2% (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。
9	ルナフェイズ先行	丸山真（愛知）	実26.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/19 名古屋6R 8着/10頭+1.6秒 07/29 名古屋7R 9着/12頭+1.4秒 07/14 名古屋9R 11着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋12R 1着/11頭 05/22 名古屋8R 3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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 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 2.2% (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。
10	ヴァルドグラース	大畑雅（愛知）	実6.4	△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21走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/19 名古屋7R 8着/10頭+1.3秒 07/30 名古屋10R 2着/11頭+1.2秒 07/15 名古屋8R 3着/11頭 07/02 名古屋6R 3着/12頭+1.0秒 06/05 名古屋8R 4着/12頭
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 4.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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

ヒオウギ

騎手木之葵（愛知）

単勝オッズ

2.3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

○8ヴィジブルライト

4.2倍

EV -15%

▲3タイセイフォルテ

5.1倍

EV -33%

出走馬全10頭

◎2

ヒオウギ

木之葵（愛知）

2.3倍

-31%

›

○8

ヴィジブルライト

塚本征（愛知）

4.2倍

-15%

›

▲3

タイセイフォルテ

今井貴（愛知）

5.1倍

-33%

›

△1

テーオーリップマン

村上弘（愛知）

10.2倍

-7%

›

△5

スマートサターン

丸野勝（愛知）

—

›

△10

ヴァルドグラース

大畑雅（愛知）

6.4倍

-55%

›

▽7

テーオーパーソナル

渡邊竜（笠松）

24.3倍

+32%

›

▽4

オーケーサンダー

大畑慧（愛知）

21.8倍

-21%

›

▽9

ルナフェイズ

丸山真（愛知）

26.9倍

-41%

›

▽6

グラスチアー

加藤誓（愛知）

54.1倍

-43%

›

💡 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 1 テーオーリップマン ¥100 実10.2倍期待値 -8% ❌不的中3着単勝 10.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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