名古屋 2R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

2R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キーサーバー	阪野学（愛知）	実19.8	B× A×勝率2% EV-64% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋12R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋4R 6着/12頭 06/16 名古屋3R 1着/11頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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 0.2% (オッズ暗示: 5.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -65% ※ 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	ハタノグランクリュ	加藤聡（愛知）	実15.1	B△ A△勝率4% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋12R 4着/12頭+0.6秒 07/30 名古屋1R 5着/11頭+0.8秒 07/13 名古屋3R 1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 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	ケイツークルサード推奨	近藤颯（愛知）	実13.7	B▲ A△勝率8% EV+14% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率15% × オッズ13.7倍で期待値+106%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 08/20 名古屋2R 3着/12頭+1.2秒 07/31 名古屋1R 1着/12頭勝利 06/30 名古屋4R 4着/12頭 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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。
4	クリコメリー	村上弘（愛知）	実23.0	B× A×勝率1% EV-68% 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12R 9着/12頭+1.9秒 07/30 名古屋5R 6着/12頭+0.9秒 07/14 名古屋3R 4着/12頭 07/03 名古屋2R 1着/12頭 06/16 名古屋3R 4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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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 1.4% / 期待値 -69% ※ 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	ヒデガミティアラ	渡邊竜（笠松）	実1.5	B○ A×勝率32% EV-52% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 名古屋2R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.9% / 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。
6	スピネルテソーロ	明星晴（笠松）	実35.0	B× A×勝率1% EV-74% 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3R 7着/11頭+2.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 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 0.7% / 期待値 -74% ※ 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	スージーハルワ	柿原翔（愛知）	推定—	B× A△勝率5% EV-90% 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3R 11着/11頭+3.3秒 07/15 名古屋1R 7着/12頭 07/02 名古屋4R 7着/11頭+0.0秒 06/22 名古屋5R 3着/12頭+1.0秒 06/03 名古屋3R 1着/12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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 -91% ※ 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	ホレキタヤレキタ	大畑慧（愛知）	実17.8	B△ A▽勝率3% EV-49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋12R 6着/12頭+1.4秒 07/30 名古屋4R 6着/12頭+1.2秒 07/02 名古屋2R 8着/11頭 06/22 名古屋5R 4着/12頭 05/25 名古屋4R 2着/11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 6.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 -50% ※ 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	ヴェロシア	塚本征（愛知）	実4.8	B🌟◎ A○勝率25% EV+20% 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50%と好調／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/20 名古屋1R 2着/11頭+0.0秒 07/28 名古屋4R 1着/11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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) +207% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 64.0% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.1% / 期待値 +20% ※ 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	フローラルウェイ推奨	今井貴（愛知）	実12.6	B△ A▲勝率18% EV+125% 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20%と相性良／同距離帯で勝率20%）
前5走 08/20 名古屋12R 3着/12頭+0.5秒 07/30 名古屋1R 4着/11頭+0.5秒 07/13 名古屋2R 1着/12頭 06/16 名古屋2R 8着/10頭 06/03 名古屋2R 6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 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 7.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.9% / 期待値 +125% ※ 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	デスヨッテニ	筒井勇（笠松）	実82.6	B× A×勝率0% EV-60% 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 07/30 名古屋5R 8着/12頭+1.1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 8.0着 (不振) × 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 0.5% / 期待値 -61% ※ 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 ○

ヴェロシア

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

+207%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×5ヒデガミティアラ

1.5倍

EV -71%

▲A:△3ケイツークルサード

13.7倍

EV +106%

出走馬全11頭

◎A:○9

ヴェロシア

塚本征（愛知）

4.8倍

+207%

›

○A:×5

ヒデガミティアラ

渡邊竜（笠松）

1.5倍

-71%

›

▲A:△3

ケイツークルサード

近藤颯（愛知）

13.7倍

+106%

›

△A:▲10

フローラルウェイ

今井貴（愛知）

12.6倍

-88%

›

△A:△2

ハタノグランクリュ

加藤聡（愛知）

15.1倍

-91%

›

△A:▽8

ホレキタヤレキタ

大畑慧（愛知）

17.8倍

-96%

›

×A:×1

キーサーバー

阪野学（愛知）

19.8倍

-96%

›

×A:△7

スージーハルワ

柿原翔（愛知）

—

›

×A:×4

クリコメリー

村上弘（愛知）

23.0倍

-99%

›

×A:×6

スピネルテソーロ

明星晴（笠松）

35.0倍

-99%

›

×A:×11

デスヨッテニ

筒井勇（笠松）

82.6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

単勝 10 フローラルウェイ ¥200 実12.6倍期待値 -89% ❌不的中9着単勝 12.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 ケイツークルサード ¥200 実13.7倍期待値 +107% ❌不的中3着単勝 13.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

2R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キーサーバー	阪野学（愛知）	実19.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋12R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋4R 6着/12頭 06/16 名古屋3R 1着/11頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
2	ハタノグランクリュ	加藤聡（愛知）	実15.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋12R 4着/12頭+0.6秒 07/30 名古屋1R 5着/11頭+0.8秒 07/13 名古屋3R 1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	ケイツークルサード推奨	近藤颯（愛知）	実13.7	△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3走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 08/20 名古屋2R 3着/12頭+1.2秒 07/31 名古屋1R 1着/12頭勝利 06/30 名古屋4R 4着/12頭 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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	クリコメリー	村上弘（愛知）	実23.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/20 名古屋12R 9着/12頭+1.9秒 07/30 名古屋5R 6着/12頭+0.9秒 07/14 名古屋3R 4着/12頭 07/03 名古屋2R 1着/12頭 06/16 名古屋3R 4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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
5	ヒデガミティアラ	渡邊竜（笠松）	実1.5	×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）
前5走 08/21 名古屋2R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.9% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
6	スピネルテソーロ	明星晴（笠松）	実35.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/20 名古屋3R 7着/11頭+2.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	スージーハルワ	柿原翔（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/20 名古屋3R 11着/11頭+3.3秒 07/15 名古屋1R 7着/12頭 07/02 名古屋4R 7着/11頭+0.0秒 06/22 名古屋5R 3着/12頭+1.0秒 06/03 名古屋3R 1着/12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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
8	ホレキタヤレキタ	大畑慧（愛知）	実17.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋12R 6着/12頭+1.4秒 07/30 名古屋4R 6着/12頭+1.2秒 07/02 名古屋2R 8着/11頭 06/22 名古屋5R 4着/12頭 05/25 名古屋4R 2着/11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 6.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (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。
9	ヴェロシア	塚本征（愛知）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/20 名古屋1R 2着/11頭+0.0秒 07/28 名古屋4R 1着/11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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.1% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
10	フローラルウェイ推奨	今井貴（愛知）	実12.6	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率18% × オッズ12.6倍で期待値+125%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率20%）
前5走 08/20 名古屋12R 3着/12頭+0.5秒 07/30 名古屋1R 4着/11頭+0.5秒 07/13 名古屋2R 1着/12頭 06/16 名古屋2R 8着/10頭 06/03 名古屋2R 6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 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
11	デスヨッテニ	筒井勇（笠松）	実82.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/30 名古屋5R 8着/12頭+1.1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 8.0着 (不振) × 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 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヒデガミティアラ

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-52%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ヴェロシア

4.8倍

EV +20%

▲10フローラルウェイ

12.6倍

EV +125%

出走馬全11頭

×5

ヒデガミティアラ

渡邊竜（笠松）

1.5倍

-52%

›

○9

ヴェロシア

塚本征（愛知）

4.8倍

+20%

›

▲10

フローラルウェイ

今井貴（愛知）

12.6倍

+125%

›

△3

ケイツークルサード

近藤颯（愛知）

13.7倍

+14%

›

△7

スージーハルワ

柿原翔（愛知）

—

›

△2

ハタノグランクリュ

加藤聡（愛知）

15.1倍

-32%

›

▽8

ホレキタヤレキタ

大畑慧（愛知）

17.8倍

-49%

›

×1

キーサーバー

阪野学（愛知）

19.8倍

-64%

›

×4

クリコメリー

村上弘（愛知）

23.0倍

-68%

›

×6

スピネルテソーロ

明星晴（笠松）

35.0倍

-74%

›

×11

デスヨッテニ

筒井勇（笠松）

82.6倍

-60%

›

💡 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 フローラルウェイ ¥200 実12.6倍期待値 +125% ❌不的中9着単勝 12.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 ケイツークルサード ¥200 実13.7倍期待値 +14% ❌不的中3着単勝 13.7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