名古屋 8R 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

8R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ1500m ダート1500m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤマカツライコウ自在	大畑慧（愛知）	実13.7	B△ A△勝率6% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯11走で勝率36%）
前5走 08/19 名古屋6R 6着/10頭+1.2秒 07/30 名古屋10R 4着/11頭+1.4秒 07/02 名古屋8R 8着/12頭 06/05 名古屋9R 1着/12頭 05/22 名古屋5R 1着/10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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 -23% ※ 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	パーソナルレコード	村上弘（愛知）	実4.4	B○ A○勝率22% EV-3% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋8R 1着/12頭勝利 07/31 名古屋7R 3着/12頭+0.5秒 07/03 名古屋10R 6着/12頭 06/04 名古屋12R 1着/12頭 05/21 名古屋5R 2着/10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 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.9% / 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。
3	アイスノート	丸野勝（愛知）	実32.4	B△ A▽勝率2% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 07/02 名古屋8R 9着/12頭+2.0秒 06/18 名古屋5R 7着/9頭+2.0秒 06/04 名古屋6R 3着/11頭 05/25 名古屋10R 1着/10頭 02/12 名古屋5R 5着/11頭+1.1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 6.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 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。
4	メイクン逃げ	落合玄（北海道）	実42.8	B× A×勝率1% EV-59% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋10R 11着/11頭+2.4秒 07/30 名古屋10R 11着/11頭+2.9秒 05/25 名古屋3R 1着/9頭 05/08 名古屋10R 3着/10頭+1.1秒 04/24 名古屋8R 5着/11頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ▽ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -60% ※ 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	モアサナイト	加藤聡（愛知）	実13.6	B▲ A▽勝率4% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/20 名古屋8R 2着/11頭+0.2秒 07/30 名古屋9R 11着/12頭+2.4秒 07/15 名古屋8R 10着/11頭 06/30 名古屋8R 6着/12頭+2.0秒 06/03 名古屋8R 12着/12頭+0.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 7.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 -49% ※ 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	ケイズエルミー追込	細川智（愛知）	実14.3	B△ A×勝率3% EV-62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋10R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋10R 4着/12頭+0.5秒 05/25 名古屋10R 3着/10頭 05/08 名古屋3R 3着/10頭+0.1秒 03/27 名古屋4R 4着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 7.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 -62% ※ 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	シスターネビュラ差し	阪野学（愛知）	実7.4	B× A△勝率8% EV-43% 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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋11R 1着/3頭 07/31 名古屋7R 5着/12頭+1.3秒 07/06 川崎8R 9着/9頭+0.0秒 05/13 川崎7R 10着/12頭+2.3秒 03/20 浦和8R 6着/13頭+1.5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 33% (上り調子) △ 距離適性同距離 32走で勝率 6% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 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。
8	リョウライライ	今井貴（愛知）	実11.0	B× A△勝率6% EV-36% 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8R 5着/11頭+0.7秒 07/15 名古屋8R 4着/11頭+0.0秒 07/01 名古屋8R 7着/12頭 06/16 名古屋8R 8着/12頭+0.0秒 06/02 名古屋9R 10着/12頭+4.0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 5.3着 △ 当競馬場適性 73走で勝率 10% △ 距離適性同距離 42走で勝率 14% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 期待値 -36% ※ 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	アドゥールグロー逃げ	山田祥（愛知）	実79.5	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 08/19 名古屋6R 10着/10頭+4.1秒 07/15 名古屋9R 12着/12頭+6.0秒 07/01 名古屋8R 12着/12頭 06/03 名古屋9R 8着/12頭+1.0秒 05/21 名古屋10R 2着/9頭
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 11.3着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 +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	ジュライファースト先行	大畑雅（愛知）	実7.1	B× A▲勝率12% EV-12% 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33%と好調）
前5走 08/21 名古屋8R 9着/10頭+2.3秒 09/18 名古屋8R 5着/12頭+1.6秒 08/19 名古屋10R 1着/12頭勝利 07/18 名古屋11R 4着/12頭+1.9秒 07/07 名古屋10R 3着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 -12% ※ 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	セイウンピカイチ	近藤颯（愛知）	実25.5	B× A▽勝率2% EV-36% 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10R 8着/11頭+1.4秒 07/30 名古屋9R 3着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋8R 8着/11頭+1.0秒 06/05 名古屋6R 2着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋10R 2着/10頭+0.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 期待値 -36% ※ 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	ブルロッソ	渡邊竜（笠松）	実2.9	B🌟◎ A🌟◎勝率34% EV-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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋10R 5着/11頭+1.1秒 07/31 名古屋7R 1着/12頭勝利 07/03 名古屋10R 4着/12頭 06/22 名古屋1R 2着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋1R 3着/11頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 60.9% (オッズ暗示: 34.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.6% / 期待値 -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 ◎

ブルロッソ

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2パーソナルレコード

4.4倍

EV -1%

▲A:▽5モアサナイト

13.6倍

EV -60%

出走馬全12頭

◎A:◎12

ブルロッソ

渡邊竜（笠松）

2.9倍

+76%

›

○A:○2

パーソナルレコード

村上弘（愛知）

4.4倍

-1%

›

▲A:▽5

モアサナイト

加藤聡（愛知）

13.6倍

-60%

›

△A:△1

ヤマカツライコウ

大畑慧（愛知）

13.7倍

-60%

›

△A:×6

ケイズエルミー

細川智（愛知）

14.3倍

-58%

›

△A:▽3

アイスノート

丸野勝（愛知）

32.4倍

-5%

›

×A:▲10

ジュライファースト

大畑雅（愛知）

7.1倍

-87%

›

×A:▽11

セイウンピカイチ

近藤颯（愛知）

25.5倍

-55%

›

×A:△7

シスターネビュラ

阪野学（愛知）

7.4倍

-95%

›

×A:△8

リョウライライ

今井貴（愛知）

11.0倍

-93%

›

×A:×4

メイクン

落合玄（北海道）

42.8倍

-76%

›

×A:▽9

アドゥールグロー

山田祥（愛知）

79.5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

両モデルとも見送り

8R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ1500m ダート1500m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤマカツライコウ自在	大畑慧（愛知）	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯11走で勝率36%）
前5走 08/19 名古屋6R 6着/10頭+1.2秒 07/30 名古屋10R 4着/11頭+1.4秒 07/02 名古屋8R 8着/12頭 06/05 名古屋9R 1着/12頭 05/22 名古屋5R 1着/10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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
2	パーソナルレコード	村上弘（愛知）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋8R 1着/12頭勝利 07/31 名古屋7R 3着/12頭+0.5秒 07/03 名古屋10R 6着/12頭 06/04 名古屋12R 1着/12頭 05/21 名古屋5R 2着/10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 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 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 21.9% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
3	アイスノート	丸野勝（愛知）	実32.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 07/02 名古屋8R 9着/12頭+2.0秒 06/18 名古屋5R 7着/9頭+2.0秒 06/04 名古屋6R 3着/11頭 05/25 名古屋10R 1着/10頭 02/12 名古屋5R 5着/11頭+1.1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 6.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 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。
4	メイクン逃げ	落合玄（北海道）	実42.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋10R 11着/11頭+2.4秒 07/30 名古屋10R 11着/11頭+2.9秒 05/25 名古屋3R 1着/9頭 05/08 名古屋10R 3着/10頭+1.1秒 04/24 名古屋8R 5着/11頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ▽ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	モアサナイト	加藤聡（愛知）	実13.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/20 名古屋8R 2着/11頭+0.2秒 07/30 名古屋9R 11着/12頭+2.4秒 07/15 名古屋8R 10着/11頭 06/30 名古屋8R 6着/12頭+2.0秒 06/03 名古屋8R 12着/12頭+0.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
6	ケイズエルミー追込	細川智（愛知）	実14.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋10R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋10R 4着/12頭+0.5秒 05/25 名古屋10R 3着/10頭 05/08 名古屋3R 3着/10頭+0.1秒 03/27 名古屋4R 4着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
7	シスターネビュラ差し	阪野学（愛知）	実7.4	△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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋11R 1着/3頭 07/31 名古屋7R 5着/12頭+1.3秒 07/06 川崎8R 9着/9頭+0.0秒 05/13 川崎7R 10着/12頭+2.3秒 03/20 浦和8R 6着/13頭+1.5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 33% (上り調子) △ 距離適性同距離 32走で勝率 6% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 7.6% (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。
8	リョウライライ	今井貴（愛知）	実11.0	△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8R 5着/11頭+0.7秒 07/15 名古屋8R 4着/11頭+0.0秒 07/01 名古屋8R 7着/12頭 06/16 名古屋8R 8着/12頭+0.0秒 06/02 名古屋9R 10着/12頭+4.0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 5.3着 △ 当競馬場適性 73走で勝率 10% △ 距離適性同距離 42走で勝率 14% ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
9	アドゥールグロー逃げ	山田祥（愛知）	実79.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 08/19 名古屋6R 10着/10頭+4.1秒 07/15 名古屋9R 12着/12頭+6.0秒 07/01 名古屋8R 12着/12頭 06/03 名古屋9R 8着/12頭+1.0秒 05/21 名古屋10R 2着/9頭
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 11.3着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
10	ジュライファースト先行	大畑雅（愛知）	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/21 名古屋8R 9着/10頭+2.3秒 09/18 名古屋8R 5着/12頭+1.6秒 08/19 名古屋10R 1着/12頭勝利 07/18 名古屋11R 4着/12頭+1.9秒 07/07 名古屋10R 3着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
11	セイウンピカイチ	近藤颯（愛知）	実25.5	▽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10R 8着/11頭+1.4秒 07/30 名古屋9R 3着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋8R 8着/11頭+1.0秒 06/05 名古屋6R 2着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋10R 2着/10頭+0.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
12	ブルロッソ	渡邊竜（笠松）	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走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋10R 5着/11頭+1.1秒 07/31 名古屋7R 1着/12頭勝利 07/03 名古屋10R 4着/12頭 06/22 名古屋1R 2着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋1R 3着/11頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ブルロッソ

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2パーソナルレコード

4.4倍

EV -3%

▲10ジュライファースト

7.1倍

EV -12%

出走馬全12頭

◎12

ブルロッソ

渡邊竜（笠松）

2.9倍

-2%

›

○2

パーソナルレコード

村上弘（愛知）

4.4倍

-3%

›

▲10

ジュライファースト

大畑雅（愛知）

7.1倍

-12%

›

△7

シスターネビュラ

阪野学（愛知）

7.4倍

-43%

›

△8

リョウライライ

今井貴（愛知）

11.0倍

-36%

›

△1

ヤマカツライコウ

大畑慧（愛知）

13.7倍

-22%

›

▽5

モアサナイト

加藤聡（愛知）

13.6倍

-48%

›

×6

ケイズエルミー

細川智（愛知）

14.3倍

-62%

›

▽11

セイウンピカイチ

近藤颯（愛知）

25.5倍

-36%

›

▽3

アイスノート

丸野勝（愛知）

32.4倍

-38%

›

▽9

アドゥールグロー

山田祥（愛知）

79.5倍

+6%

›

×4

メイクン

落合玄（北海道）

42.8倍

-59%

›

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