名古屋 1R 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

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインエンブレム	今井貴（愛知）	実7.4	B△ A▲勝率13% EV-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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋1R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.9% / 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。
2	ブルーアンバー	近藤颯（愛知）	実48.2	B× A▽勝率2% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6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 08/20 名古屋12R 7着/12頭+1.4秒 07/30 名古屋5R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋3R 2着/12頭+0.0秒 06/22 名古屋2R 7着/11頭 06/02 名古屋1R 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 4.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 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。
3	マックスハート	加藤誓（愛知）	実44.3	B× A▽勝率3% EV+30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 船橋4R 8着/8頭+3.2秒 07/13 浦和5R 4着/10頭 06/28 船橋1R 4着/9頭 06/02 船橋1R 2着/10頭 05/07 船橋2R 3着/12頭+2.4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 5.3着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 +30% ※ 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	トンデトンデトンデ	加藤聡（愛知）	実54.0	B× A▽勝率2% EV-18% 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25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%）
前5走 08/20 名古屋12R 11着/12頭+3.0秒 07/29 名古屋4R 6着/11頭+1.2秒 07/14 名古屋3R 6着/12頭+1.0秒 06/18 名古屋1R 1着/11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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -18% ※ 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	シャマレル推奨	大畑慧（愛知）	実19.3	B▲ A△勝率9% EV+70% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ19.3倍で期待値+135%の有力候補（直近3走勝率50%と絶好調／前走勝利の勢い継続）
前5走 08/21 名古屋1R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋4R 3着/11頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 +70% ※ 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	フィアスゲイル	細川智（愛知）	実14.6	B△ A△勝率5% EV-27% 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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋3R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋4R 4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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 期待値 -28% ※ 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	インスウィング	柿原翔（愛知）	実22.3	B△ A△勝率6% EV+40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（135日ぶりの実戦）
前5走 04/21 浦和9R 4着/10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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 135日休養明け × 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 1.8% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 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。
8	キーテーマ	小笠羚（愛知）	実2.9	B○ A○勝率18% EV-47% 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 8 ◎ 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 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.6% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.1% / 期待値 -47% ※ 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	アルウラメファ	塚本征（愛知）	実1.8	B🌟◎ A🌟◎勝率41% EV-25% 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100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/18 名古屋4R 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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16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 48.3% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.2% / 期待値 -26% ※ 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	ルクスプロフェシー	木之葵（愛知）	実103.9	B× A▽勝率1% EV-26% 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 08/20 名古屋2R 10着/12頭+3.8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 10.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) -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 0.7% / 期待値 -26% ※ 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	クモンリュウ逃げ	大畑雅（愛知）	実197.6	B× A▽勝率1% EV+47% 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 08/20 名古屋2R 12着/12頭+4.4秒 07/30 名古屋1R 7着/11頭+1.4秒 06/16 名古屋1R 1着/10頭 06/05 名古屋2R 6着/12頭 05/19 名古屋4R 9着/11頭+5.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) -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 0.7% / 期待値 +48% ※ 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 ◎

アルウラメファ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8キーテーマ

2.9倍

EV -14%

▲A:△5シャマレル

19.3倍

EV +135%

出走馬全11頭

◎A:◎9

アルウラメファ

塚本征（愛知）

1.8倍

-13%

›

○A:○8

キーテーマ

小笠羚（愛知）

2.9倍

-14%

›

▲A:△5

シャマレル

大畑慧（愛知）

19.3倍

+135%

›

△A:▲1

ウインエンブレム

今井貴（愛知）

7.4倍

-61%

›

△A:△6

フィアスゲイル

細川智（愛知）

14.6倍

-73%

›

△A:△7

インスウィング

柿原翔（愛知）

22.3倍

-60%

›

×A:▽3

マックスハート

加藤誓（愛知）

44.3倍

-84%

›

×A:▽2

ブルーアンバー

近藤颯（愛知）

48.2倍

-83%

›

×A:▽4

トンデトンデトンデ

加藤聡（愛知）

54.0倍

-81%

›

×A:▽10

ルクスプロフェシー

木之葵（愛知）

103.9倍

-99%

›

×A:▽11

クモンリュウ

大畑雅（愛知）

197.6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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 シャマレル ¥100 実19.3倍期待値 +135% ❌不的中3着単勝 19.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインエンブレム	今井貴（愛知）	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋1R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
2	ブルーアンバー	近藤颯（愛知）	実48.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6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 08/20 名古屋12R 7着/12頭+1.4秒 07/30 名古屋5R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋3R 2着/12頭+0.0秒 06/22 名古屋2R 7着/11頭 06/02 名古屋1R 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 4.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
3	マックスハート	加藤誓（愛知）	実44.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 船橋4R 8着/8頭+3.2秒 07/13 浦和5R 4着/10頭 06/28 船橋1R 4着/9頭 06/02 船橋1R 2着/10頭 05/07 船橋2R 3着/12頭+2.4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 5.3着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	トンデトンデトンデ	加藤聡（愛知）	実54.0	▽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25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%）
前5走 08/20 名古屋12R 11着/12頭+3.0秒 07/29 名古屋4R 6着/11頭+1.2秒 07/14 名古屋3R 6着/12頭+1.0秒 06/18 名古屋1R 1着/11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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
5	シャマレル推奨	大畑慧（愛知）	実19.3	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+70%の中穴候補（直近3走勝率50%と絶好調／前走勝利の勢い継続）
前5走 08/21 名古屋1R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋4R 3着/11頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	フィアスゲイル	細川智（愛知）	実14.6	△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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋3R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋4R 4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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	インスウィング	柿原翔（愛知）	実22.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（135日ぶりの実戦）
前5走 04/21 浦和9R 4着/10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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 135日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 6.3% (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。
8	キーテーマ	小笠羚（愛知）	実2.9	○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 8 ◎ 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 2位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.1% (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。
9	アルウラメファ	塚本征（愛知）	実1.8	🌟◎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100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/18 名古屋4R 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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.2% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
10	ルクスプロフェシー	木之葵（愛知）	実103.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/20 名古屋2R 10着/12頭+3.8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 10.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	クモンリュウ逃げ	大畑雅（愛知）	実197.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋2R 12着/12頭+4.4秒 07/30 名古屋1R 7着/11頭+1.4秒 06/16 名古屋1R 1着/10頭 06/05 名古屋2R 6着/12頭 05/19 名古屋4R 9着/11頭+5.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 0.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アルウラメファ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8キーテーマ

2.9倍

EV -47%

▲1ウインエンブレム

7.4倍

EV -4%

出走馬全11頭

◎9

アルウラメファ

塚本征（愛知）

1.8倍

-25%

›

○8

キーテーマ

小笠羚（愛知）

2.9倍

-47%

›

▲1

ウインエンブレム

今井貴（愛知）

7.4倍

-4%

›

△5

シャマレル

大畑慧（愛知）

19.3倍

+70%

›

△7

インスウィング

柿原翔（愛知）

22.3倍

+40%

›

△6

フィアスゲイル

細川智（愛知）

14.6倍

-27%

›

▽3

マックスハート

加藤誓（愛知）

44.3倍

+30%

›

▽2

ブルーアンバー

近藤颯（愛知）

48.2倍

-13%

›

▽4

トンデトンデトンデ

加藤聡（愛知）

54.0倍

-18%

›

▽11

クモンリュウ

大畑雅（愛知）

197.6倍

+47%

›

▽10

ルクスプロフェシー

木之葵（愛知）

103.9倍

-26%

›

💡 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 5 シャマレル ¥100 実19.3倍期待値 +70% ❌不的中3着単勝 19.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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