名古屋 4R 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

4R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディヴィナス	大畑慧（愛知）	実14.0	B△ A△勝率4% EV-37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5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4R 6着/7頭+2.8秒 07/30 名古屋2R 3着/10頭+1.9秒 07/15 名古屋4R 7着/7頭+0.0秒 07/02 名古屋1R 7着/9頭 06/05 名古屋4R 4着/5頭+7.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 -37% ※ 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	ルクスオリジン	細川智（愛知）	実3.8	B△ A○勝率19% EV-29% 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4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/21 名古屋4R 4着/7頭+1.5秒 07/30 名古屋2R 4着/10頭+2.7秒 07/15 名古屋3R 4着/7頭 07/02 名古屋1R 6着/9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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.6% / 期待値 -29% ※ 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	ラルスチェイサー推奨	木之葵（愛知）	実7.3	B○ A▲勝率12% EV-14% 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（前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/18 名古屋2R 2着/8頭+0.4秒 07/30 名古屋2R 6着/10頭+4.0秒 07/15 名古屋3R 6着/7頭 07/02 名古屋1R 5着/9頭 06/22 名古屋3R 8着/10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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 20.4% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 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。
4	ヴィオラリク	塚本征（愛知）	実2.5	B▲ A🌟◎勝率46% EV+15% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/21 名古屋5R 7着/9頭+3.1秒 07/15 名古屋4R 4着/7頭+0.0秒 06/22 名古屋3R 3着/10頭+4.0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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 40.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.1% / 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。
5	カクシンパーティー	小笠羚（愛知）	実6.9	B△ A△勝率7% EV-54% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 08/21 名古屋4R 3着/7頭+1.5秒 07/30 名古屋2R 7着/10頭+5.1秒 07/15 名古屋3R 4着/7頭 07/03 名古屋3R 5着/5頭+1.0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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 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。
6	モズレディーラック	渡邊竜（笠松）	実4.5	B× A△勝率10% EV-53% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/21 名古屋4R 7着/7頭+3.0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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 22.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 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	アルバイトボシュウ	村上弘（愛知）	実36.4	B◎ A▽勝率2% EV-16% 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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/30 名古屋3R 7着/10頭+3.9秒 07/15 名古屋3R 3着/7頭+2.0秒 07/03 名古屋4R 5着/6頭+4.0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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 64.0% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.3% / 期待値 -17% ※ 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 ▽

アルバイトボシュウ

騎手村上弘（愛知）

単勝オッズ

36.4倍

AI期待値

+999%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3ラルスチェイサー

7.3倍

EV +49%

▲A:◎4ヴィオラリク

2.5倍

EV -76%

出走馬全7頭

◎A:▽7

アルバイトボシュウ

村上弘（愛知）

36.4倍

+999%

›

○A:▲3

ラルスチェイサー

木之葵（愛知）

7.3倍

+49%

›

▲A:◎4

ヴィオラリク

塚本征（愛知）

2.5倍

-76%

›

△A:△5

カクシンパーティー

小笠羚（愛知）

6.9倍

-87%

›

△A:△1

ディヴィナス

大畑慧（愛知）

14.0倍

-74%

›

△A:○2

ルクスオリジン

細川智（愛知）

3.8倍

-95%

›

×A:△6

モズレディーラック

渡邊竜（笠松）

4.5倍

-94%

›

💡 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 3 ラルスチェイサー ¥100 実7.3倍期待値 +49% ❌不的中4着単勝 7.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

4R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディヴィナス	大畑慧（愛知）	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5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4R 6着/7頭+2.8秒 07/30 名古屋2R 3着/10頭+1.9秒 07/15 名古屋4R 7着/7頭+0.0秒 07/02 名古屋1R 7着/9頭 06/05 名古屋4R 4着/5頭+7.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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	ルクスオリジン	細川智（愛知）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/21 名古屋4R 4着/7頭+1.5秒 07/30 名古屋2R 4着/10頭+2.7秒 07/15 名古屋3R 4着/7頭 07/02 名古屋1R 6着/9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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
3	ラルスチェイサー推奨	木之葵（愛知）	実7.3	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/18 名古屋2R 2着/8頭+0.4秒 07/30 名古屋2R 6着/10頭+4.0秒 07/15 名古屋3R 6着/7頭 07/02 名古屋1R 5着/9頭 06/22 名古屋3R 8着/10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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
4	ヴィオラリク	塚本征（愛知）	実2.5	🌟◎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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/21 名古屋5R 7着/9頭+3.1秒 07/15 名古屋4R 4着/7頭+0.0秒 06/22 名古屋3R 3着/10頭+4.0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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 46.1% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	カクシンパーティー	小笠羚（愛知）	実6.9	△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4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 08/21 名古屋4R 3着/7頭+1.5秒 07/30 名古屋2R 7着/10頭+5.1秒 07/15 名古屋3R 4着/7頭 07/03 名古屋3R 5着/5頭+1.0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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.5% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	モズレディーラック	渡邊竜（笠松）	実4.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/21 名古屋4R 7着/7頭+3.0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) × 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 10.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
7	アルバイトボシュウ	村上弘（愛知）	実36.4	▽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）
前5走 07/30 名古屋3R 7着/10頭+3.9秒 07/15 名古屋3R 3着/7頭+2.0秒 07/03 名古屋4R 5着/6頭+4.0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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヴィオラリク

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ルクスオリジン

3.8倍

EV -29%

▲3ラルスチェイサー

7.3倍

EV -14%

出走馬全7頭

◎4

ヴィオラリク

塚本征（愛知）

2.5倍

+15%

›

○2

ルクスオリジン

細川智（愛知）

3.8倍

-29%

›

▲3

ラルスチェイサー

木之葵（愛知）

7.3倍

-14%

›

△6

モズレディーラック

渡邊竜（笠松）

4.5倍

-53%

›

△5

カクシンパーティー

小笠羚（愛知）

6.9倍

-54%

›

△1

ディヴィナス

大畑慧（愛知）

14.0倍

-37%

›

▽7

アルバイトボシュウ

村上弘（愛知）

36.4倍

-16%

›

💡 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 3 ラルスチェイサー ¥100 実7.3倍期待値 -14% ❌不的中4着単勝 7.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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