名古屋 12R 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

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サンクスアミリオン	丹羽克（愛知）	実134.9	B× A▽勝率1% EV+37% 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2R 11着/12頭+4.2秒 07/31 名古屋1R 3着/12頭+2.2秒 06/30 名古屋3R 5着/12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 6.3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 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 +38% ※ 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	ワルツプリンセス	大畑雅（愛知）	実17.1	B△ A×勝率3% EV-53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/24 名古屋1R 2着/11頭+1.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 5.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 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。
3	オーケーエレガンス	村上弘（愛知）	実46.9	B× A▽勝率2% EV+3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 08/18 名古屋3R 3着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋4R 7着/11頭+2.6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 ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。
4	カキュウ	木之葵（愛知）	実32.8	B× A▽勝率2% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/18 名古屋4R 5着/12頭+1.8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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 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。
5	ジーティートゥーリ	今井貴（愛知）	実2.9	B○ A◎勝率30% EV-14% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/24 名古屋2R 3着/12頭+1.4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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.9% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.5% / 期待値 -14% ※ 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	メイショウバルキア	小笠羚（愛知）	実9.4	B× A△勝率5% EV-54% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/24 名古屋1R 3着/11頭+1.1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 3.0着 (安定) ○ 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 0.3% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 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。
7	ビオトープ自在	丸山真（愛知）	実121.5	B× A▽勝率1% EV-6% 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 9着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋1R 2着/12頭+94.7秒 07/13 名古屋2R 9着/12頭 06/16 名古屋2R 7着/10頭 06/03 名古屋2R 12着/12頭+6.0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 6.7着 × 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 期待値 -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。
8	ミスデルマー	近藤颯（愛知）	実9.7	B△ A△勝率6% EV-39% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/18 名古屋4R 4着/12頭+1.3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 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -39% ※ 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	アルマフレイヤ	加藤聡（愛知）	実5.2	B△ A▲勝率10% EV-45% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/24 名古屋3R 2着/12頭+0.1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 2.0着 (安定) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 期待値 -46% ※ 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	アンコ推奨	丸野勝（愛知）	実5.0	B🌟◎ A○勝率28% EV+42% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率91% × オッズ5.0倍で期待値+352%の有力候補（前走3着で力を示す／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/24 名古屋3R 3着/12頭+0.4秒 07/28 名古屋4R 5着/11頭+1.4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 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +352% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 90.6% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 28.5% / 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。
11	ヴィクトリアビーチ差し	大畑慧（愛知）	実50.6	B× A▽勝率1% EV-25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14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 08/24 名古屋3R 7着/12頭+1.2秒 06/30 名古屋1R 2着/12頭+3.0秒 06/05 名古屋2R 3着/12頭+0.0秒 11/21 名古屋11R 10着/10頭+4.5秒 11/11 名古屋2R 5着/11頭+1.6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 × 当競馬場適性 14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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
12	エルファリス	塚本征（愛知）	実5.7	B▲ A△勝率10% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/24 名古屋2R 4着/12頭+1.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 17.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 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。

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

A推奨B推奨Aモデル ○

アンコ

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

5.0倍

AI期待値

+352%

買い目

¥2,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎5ジーティートゥーリ

2.9倍

EV -88%

▲A:△12エルファリス

5.7倍

EV -90%

出走馬全12頭

◎A:○10

アンコ

丸野勝（愛知）

5.0倍

+352%

›

○A:◎5

ジーティートゥーリ

今井貴（愛知）

2.9倍

-88%

›

▲A:△12

エルファリス

塚本征（愛知）

5.7倍

-90%

›

△A:△8

ミスデルマー

近藤颯（愛知）

9.7倍

-83%

›

△A:×2

ワルツプリンセス

大畑雅（愛知）

17.1倍

-90%

›

△A:▲9

アルマフレイヤ

加藤聡（愛知）

5.2倍

-97%

›

×A:▽4

カキュウ

木之葵（愛知）

32.8倍

-85%

›

×A:▽3

オーケーエレガンス

村上弘（愛知）

46.9倍

-83%

›

×A:△6

メイショウバルキア

小笠羚（愛知）

9.4倍

-97%

›

×A:▽1

サンクスアミリオン

丹羽克（愛知）

134.9倍

-80%

›

×A:▽11

ヴィクトリアビーチ

大畑慧（愛知）

50.6倍

-98%

›

×A:▽7

ビオトープ

丸山真（愛知）

121.5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 アンコ ¥200 実5.0倍期待値 +353% ❌不的中単勝 5.0倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 アンコ ¥2,200 実5.0倍期待値 +353% ❌不的中単勝 5.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サンクスアミリオン	丹羽克（愛知）	実134.9	▽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2R 11着/12頭+4.2秒 07/31 名古屋1R 3着/12頭+2.2秒 06/30 名古屋3R 5着/12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 6.3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 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
2	ワルツプリンセス	大畑雅（愛知）	実17.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/24 名古屋1R 2着/11頭+1.0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 2.0着 (安定) ○ 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 2.7% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
3	オーケーエレガンス	村上弘（愛知）	実46.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 08/18 名古屋3R 3着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋4R 7着/11頭+2.6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 ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (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。
4	カキュウ	木之葵（愛知）	実32.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/18 名古屋4R 5着/12頭+1.8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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
5	ジーティートゥーリ	今井貴（愛知）	実2.9	◎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 08/24 名古屋2R 3着/12頭+1.4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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.5% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	メイショウバルキア	小笠羚（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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/24 名古屋1R 3着/11頭+1.1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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3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 4.9% (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	ビオトープ自在	丸山真（愛知）	実121.5	▽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）
前5走 08/21 名古屋2R 9着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋1R 2着/12頭+94.7秒 07/13 名古屋2R 9着/12頭 06/16 名古屋2R 7着/10頭 06/03 名古屋2R 12着/12頭+6.0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 6.7着 × 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
8	ミスデルマー	近藤颯（愛知）	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/18 名古屋4R 4着/12頭+1.3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 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (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。
9	アルマフレイヤ	加藤聡（愛知）	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/24 名古屋3R 2着/12頭+0.1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 2.0着 (安定) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	アンコ推奨	丸野勝（愛知）	実5.0	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+42%の妙味（前走3着で力を示す／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/24 名古屋3R 3着/12頭+0.4秒 07/28 名古屋4R 5着/11頭+1.4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 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 28.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	ヴィクトリアビーチ差し	大畑慧（愛知）	実50.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14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 08/24 名古屋3R 7着/12頭+1.2秒 06/30 名古屋1R 2着/12頭+3.0秒 06/05 名古屋2R 3着/12頭+0.0秒 11/21 名古屋11R 10着/10頭+4.5秒 11/11 名古屋2R 5着/11頭+1.6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 × 当競馬場適性 14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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
12	エルファリス	塚本征（愛知）	実5.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/24 名古屋2R 4着/12頭+1.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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

ジーティートゥーリ

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

2.9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

○10アンコ

5.0倍

EV +42%

▲9アルマフレイヤ

5.2倍

EV -45%

出走馬全12頭

◎5

ジーティートゥーリ

今井貴（愛知）

2.9倍

-14%

›

○10

アンコ

丸野勝（愛知）

5.0倍

+42%

›

▲9

アルマフレイヤ

加藤聡（愛知）

5.2倍

-45%

›

△12

エルファリス

塚本征（愛知）

5.7倍

-44%

›

△8

ミスデルマー

近藤颯（愛知）

9.7倍

-39%

›

△6

メイショウバルキア

小笠羚（愛知）

9.4倍

-54%

›

×2

ワルツプリンセス

大畑雅（愛知）

17.1倍

-53%

›

▽4

カキュウ

木之葵（愛知）

32.8倍

-18%

›

▽3

オーケーエレガンス

村上弘（愛知）

46.9倍

+3%

›

▽11

ヴィクトリアビーチ

大畑慧（愛知）

50.6倍

-25%

›

▽1

サンクスアミリオン

丹羽克（愛知）

134.9倍

+37%

›

▽7

ビオトープ

丸山真（愛知）

121.5倍

-6%

›

💡 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 アンコ ¥200 実5.0倍期待値 +42% ❌不的中単勝 5.0倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 アンコ ¥2,200 実5.0倍期待値 +42% ❌不的中単勝 5.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項