名古屋 11R 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

11R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ920m ダート920m　発走 20:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハクサンフラッシュ	大畑慧（愛知）	実11.9	B× A△勝率6% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋10R 6着/11頭+1.3秒 07/17 名古屋10R 1着/12頭 06/05 名古屋7R 7着/12頭 05/25 名古屋7R 10着/10頭 05/05 名古屋1R 10着/11頭+1.5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 45走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% × 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 2.3% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 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。
2	ハクサンクラーケン	柿原翔（愛知）	実39.1	B× A×勝率1% EV-58% 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 08/18 名古屋9R 9着/11頭+1.3秒 07/29 名古屋9R 8着/12頭+0.7秒 07/14 名古屋10R 12着/12頭+2.0秒 06/17 名古屋9R 9着/11頭+1.0秒 06/02 名古屋11R 6着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% △ 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) -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 -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。
3	アスタールテニウム推奨	今井貴（愛知）	実9.7	B○ A○勝率16% EV+52% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/16 大井10R 5着/14頭+1.9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 5.0着 △ ローテーション 139日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 10.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.7% / 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。
4	バルサミコ	村上弘（愛知）	実2.8	B△ A▲勝率13% EV-63% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 2.4% (オッズ暗示: 35.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.1% / 期待値 -63% ※ 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	ネフェルアスティ差し	加藤聡（愛知）	実2.2	B🌟◎ A🌟◎勝率41% EV-10% 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（前走2着）
前5走 08/24 名古屋7R 2着/12頭+0.4秒 03/26 名古屋11R 6着/8頭+2.3秒 03/12 名古屋10R 2着/10頭+0.0秒 11/21 名古屋11R 9着/10頭+4.2秒 11/12 名古屋7R 8着/11頭+2.6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 3.3着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 51.8% (オッズ暗示: 45.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.7% / 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	イットウショウグウ自在	近藤颯（愛知）	実9.4	B× A△勝率9% EV-13% 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3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/19 名古屋7R 5着/10頭+0.4秒 07/29 名古屋8R 12着/12頭+3.7秒 05/28 浦和6R 8着/12頭 05/06 船橋6R 14着/14頭+2.3秒 04/20 浦和7R 12着/12頭+5.4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 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 -13% ※ 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	メタルクラフト差し	丸野勝（愛知）	実33.7	B△ A▽勝率3% EV+2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 名古屋8R 1着/10頭勝利 07/17 名古屋12R 1着/12頭 07/03 名古屋7R 5着/12頭 05/25 名古屋6R 5着/10頭 05/08 名古屋9R 7着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 41走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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。
8	インジェニアス	小笠羚（愛知）	実27.2	B× A▽勝率3% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/19 名古屋7R 4着/10頭+0.3秒 07/13 名古屋10R 9着/12頭 07/01 名古屋11R 9着/11頭 06/02 名古屋9R 8着/12頭 05/19 名古屋10R 9着/12頭+1.1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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 64走で勝率 16% (相性良) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 -11% ※ 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	クリノナイスガイ	細川智（愛知）	実32.4	B△ A▽勝率2% EV-39% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／前走2着）
前5走 08/19 名古屋6R 2着/10頭+0.1秒 07/29 名古屋7R 12着/12頭+3.3秒 07/15 名古屋9R 11着/12頭+1.0秒 07/01 名古屋10R 10着/12頭+3.0秒 06/16 名古屋11R 9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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) +233% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -40% ※ 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	テーオーニルソン推奨	大原浩（笠松）	実19.8	B▲ A△勝率6% EV+25% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ19.8倍で期待値+103%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/29 名古屋8R 7着/12頭+1.2秒 07/14 名古屋9R 5着/11頭+1.0秒 06/05 名古屋8R 2着/12頭+3.0秒 05/25 名古屋9R 6着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋8R 6着/10頭+1.2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 4.7着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 5.1%) △ 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。

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 ◎

ネフェルアスティ

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3アスタールテニウム

9.7倍

EV +55%

▲A:△10テーオーニルソン

19.8倍

EV +103%

出走馬全10頭

◎A:◎5

ネフェルアスティ

加藤聡（愛知）

2.2倍

+14%

›

○A:○3

アスタールテニウム

今井貴（愛知）

9.7倍

+55%

›

▲A:△10

テーオーニルソン

大原浩（笠松）

19.8倍

+103%

›

△A:▽9

クリノナイスガイ

細川智（愛知）

32.4倍

+233%

›

△A:▽7

メタルクラフト

丸野勝（愛知）

33.7倍

+50%

›

△A:▲4

バルサミコ

村上弘（愛知）

2.8倍

-93%

›

×A:△1

ハクサンフラッシュ

大畑慧（愛知）

11.9倍

-73%

›

×A:△6

イットウショウグウ

近藤颯（愛知）

9.4倍

-80%

›

×A:▽8

インジェニアス

小笠羚（愛知）

27.2倍

-89%

›

×A:×2

ハクサンクラーケン

柿原翔（愛知）

39.1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

単勝 3 アスタールテニウム ¥100 確定5.5倍期待値 +56% 🎯的中1着確定 5.5倍550円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 テーオーニルソン ¥100 実19.8倍期待値 +104% ❌不的中5着単勝 19.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ920m ダート920m　発走 20:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハクサンフラッシュ	大畑慧（愛知）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋10R 6着/11頭+1.3秒 07/17 名古屋10R 1着/12頭 06/05 名古屋7R 7着/12頭 05/25 名古屋7R 10着/10頭 05/05 名古屋1R 10着/11頭+1.5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 45走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% × 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 5.7% (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。
2	ハクサンクラーケン	柿原翔（愛知）	実39.1	×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／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/18 名古屋9R 9着/11頭+1.3秒 07/29 名古屋9R 8着/12頭+0.7秒 07/14 名古屋10R 12着/12頭+2.0秒 06/17 名古屋9R 9着/11頭+1.0秒 06/02 名古屋11R 6着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% △ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
3	アスタールテニウム推奨	今井貴（愛知）	実9.7	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/16 大井10R 5着/14頭+1.9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 5.0着 △ ローテーション 139日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
4	バルサミコ	村上弘（愛知）	実2.8	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 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 13.1% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	ネフェルアスティ差し	加藤聡（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（前走2着）
前5走 08/24 名古屋7R 2着/12頭+0.4秒 03/26 名古屋11R 6着/8頭+2.3秒 03/12 名古屋10R 2着/10頭+0.0秒 11/21 名古屋11R 9着/10頭+4.2秒 11/12 名古屋7R 8着/11頭+2.6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 3.3着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.7% (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。
6	イットウショウグウ自在	近藤颯（愛知）	実9.4	△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3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/19 名古屋7R 5着/10頭+0.4秒 07/29 名古屋8R 12着/12頭+3.7秒 05/28 浦和6R 8着/12頭 05/06 船橋6R 14着/14頭+2.3秒 04/20 浦和7R 12着/12頭+5.4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 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
7	メタルクラフト差し	丸野勝（愛知）	実33.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 名古屋8R 1着/10頭勝利 07/17 名古屋12R 1着/12頭 07/03 名古屋7R 5着/12頭 05/25 名古屋6R 5着/10頭 05/08 名古屋9R 7着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 41走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
8	インジェニアス	小笠羚（愛知）	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/19 名古屋7R 4着/10頭+0.3秒 07/13 名古屋10R 9着/12頭 07/01 名古屋11R 9着/11頭 06/02 名古屋9R 8着/12頭 05/19 名古屋10R 9着/12頭+1.1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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 64走で勝率 16% (相性良) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
9	クリノナイスガイ	細川智（愛知）	実32.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／前走2着）
前5走 08/19 名古屋6R 2着/10頭+0.1秒 07/29 名古屋7R 12着/12頭+3.3秒 07/15 名古屋9R 11着/12頭+1.0秒 07/01 名古屋10R 10着/12頭+3.0秒 06/16 名古屋11R 9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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	テーオーニルソン推奨	大原浩（笠松）	実19.8	△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 07/29 名古屋8R 7着/12頭+1.2秒 07/14 名古屋9R 5着/11頭+1.0秒 06/05 名古屋8R 2着/12頭+3.0秒 05/25 名古屋9R 6着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋8R 6着/10頭+1.2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 4.7着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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

ネフェルアスティ

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3アスタールテニウム

9.7倍

EV +52%

▲4バルサミコ

2.8倍

EV -63%

出走馬全10頭

◎5

ネフェルアスティ

加藤聡（愛知）

2.2倍

-10%

›

○3

アスタールテニウム

今井貴（愛知）

9.7倍

+52%

›

▲4

バルサミコ

村上弘（愛知）

2.8倍

-63%

›

△6

イットウショウグウ

近藤颯（愛知）

9.4倍

-13%

›

△10

テーオーニルソン

大原浩（笠松）

19.8倍

+25%

›

△1

ハクサンフラッシュ

大畑慧（愛知）

11.9倍

-32%

›

▽8

インジェニアス

小笠羚（愛知）

27.2倍

-11%

›

▽7

メタルクラフト

丸野勝（愛知）

33.7倍

+2%

›

▽9

クリノナイスガイ

細川智（愛知）

32.4倍

-39%

›

×2

ハクサンクラーケン

柿原翔（愛知）

39.1倍

-58%

›

💡 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 3 アスタールテニウム ¥100 確定5.5倍期待値 +52% 🎯的中1着確定 5.5倍550円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 テーオーニルソン ¥100 実19.8倍期待値 +25% ❌不的中5着単勝 19.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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