名古屋 9R 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

9R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メグレズ	丸野勝（愛知）	実2.1	B○ A🌟◎勝率42% EV-10% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 名古屋5R 1着/9頭勝利 07/31 名古屋3R 2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戦の調子勝率 50% (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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.4% / 期待値 -11% ※ 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	シルダリヤ	筒井勇（笠松）	実56.5	B× A×勝率1% EV-52% 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3R 9着/10頭+8.3秒 07/02 名古屋1R 2着/9頭 06/22 名古屋3R 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戦の調子平均 4.3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) -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 0.8% / 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。
3	ダバイストリーム	加藤誓（愛知）	実229.1	B× A▽勝率0% EV+12% 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5R 6着/9頭+3.0秒 07/30 名古屋3R 6着/10頭+2.3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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.5% / 期待値 +13% ※ 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	ケイズヴェロシティ自在	吉原寛（金沢）	実33.3	B× A▽勝率2% EV-30% 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 08/21 名古屋5R 5着/9頭+2.2秒 07/30 名古屋2R 2着/10頭+0.2秒 07/17 名古屋4R 4着/7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 3.7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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 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。
5	ニシキクイーン	木之葵（愛知）	実48.5	B× A×勝率1% EV-62% 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4R 5着/7頭+1.7秒 07/30 名古屋3R 5着/10頭+1.9秒 07/15 名古屋4R 5着/7頭+1.0秒 07/03 名古屋4R 4着/6頭 ―
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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.8% / 期待値 -63% ※ 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	サクラノドリーム	近藤颯（愛知）	実7.6	B△ A△勝率9% EV-33% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 07/03 名古屋4R 2着/6頭 ― ― ― ―
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 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 期待値 -34% ※ 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	アルコル推奨	加藤聡（愛知）	実20.7	B◎ A△勝率5% EV+4% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率37% × オッズ20.7倍で期待値+668%の有力候補（直近3走平均2.5着と安定／前走2着で力を示す／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/21 名古屋4R 2着/7頭+0.3秒 07/17 名古屋4R 3着/7頭+2.0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 2.5着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +668% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 37.1% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 +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	エンジェルリング	今井貴（愛知）	実4.5	B▲ A○勝率18% EV-19% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 名古屋3R 1着/10頭勝利 07/17 名古屋4R 2着/7頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.0% / 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。
9	ブルーオンピンク	塚本征（愛知）	実15.1	B△ A△勝率5% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/21 名古屋5R 3着/9頭+1.2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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.5% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 期待値 -21% ※ 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	エールエクスプレス	細川智（愛知）	実5.7	B× A▲勝率11% EV-39% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 08/21 名古屋5R 2着/9頭+0.3秒 07/30 名古屋3R 2着/10頭+0.3秒 07/15 名古屋4R 3着/7頭+0.0秒 07/02 名古屋1R 1着/9頭 06/22 名古屋3R 5着/10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戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 3.0% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 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。
11	ナガノアリス	渡邊竜（笠松）	実24.4	B△ A▽勝率3% EV-24% 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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 名古屋2R 1着/10頭勝利 07/15 名古屋4R 6着/7頭 06/05 名古屋4R 3着/5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 -24% ※ 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	ゴールドタッチ	大畑雅（愛知）	実32.5	B▽ A▽勝率3% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 名古屋2R 1着/8頭勝利 07/31 名古屋3R 4着/10頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 -13% ※ 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

B推奨Aモデル △

アルコル

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

20.7倍

AI期待値

+668%

買い目

¥800

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎1メグレズ

2.1倍

EV -49%

▲A:○8エンジェルリング

4.5倍

EV -11%

出走馬全12頭

◎A:△7

アルコル

加藤聡（愛知）

20.7倍

+668%

›

○A:◎1

メグレズ

丸野勝（愛知）

2.1倍

-49%

›

▲A:○8

エンジェルリング

今井貴（愛知）

4.5倍

-11%

›

△A:▽11

ナガノアリス

渡邊竜（笠松）

24.4倍

+29%

›

△A:△6

サクラノドリーム

近藤颯（愛知）

7.6倍

-73%

›

△A:△9

ブルーオンピンク

塚本征（愛知）

15.1倍

-47%

›

▽A:▽12

ゴールドタッチ

大畑雅（愛知）

32.5倍

+13%

›

×A:▲10

エールエクスプレス

細川智（愛知）

5.7倍

-83%

›

×A:▽4

ケイズヴェロシティ

吉原寛（金沢）

33.3倍

-77%

›

×A:×5

ニシキクイーン

木之葵（愛知）

48.5倍

-99%

›

×A:×2

シルダリヤ

筒井勇（笠松）

56.5倍

-99%

›

×A:▽3

ダバイストリーム

加藤誓（愛知）

229.1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 7 アルコル ¥800 実20.7倍期待値 +668% ❌不的中8着単勝 20.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

9R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メグレズ	丸野勝（愛知）	実2.1	🌟◎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／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 名古屋5R 1着/9頭勝利 07/31 名古屋3R 2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戦の調子勝率 50% (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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.4% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
2	シルダリヤ	筒井勇（笠松）	実56.5	×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 9着/10頭+8.3秒 07/02 名古屋1R 2着/9頭 06/22 名古屋3R 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戦の調子平均 4.3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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ダバイストリーム	加藤誓（愛知）	実229.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 名古屋5R 6着/9頭+3.0秒 07/30 名古屋3R 6着/10頭+2.3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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	ケイズヴェロシティ自在	吉原寛（金沢）	実33.3	▽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 08/21 名古屋5R 5着/9頭+2.2秒 07/30 名古屋2R 2着/10頭+0.2秒 07/17 名古屋4R 4着/7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 3.7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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (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	ニシキクイーン	木之葵（愛知）	実48.5	×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 5着/7頭+1.7秒 07/30 名古屋3R 5着/10頭+1.9秒 07/15 名古屋4R 5着/7頭+1.0秒 07/03 名古屋4R 4着/6頭 ―
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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	サクラノドリーム	近藤颯（愛知）	実7.6	△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／62日ぶりの実戦）
前5走 07/03 名古屋4R 2着/6頭 ― ― ― ―
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 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	アルコル推奨	加藤聡（愛知）	実20.7	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均2.5着と安定／前走2着で力を示す／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/21 名古屋4R 2着/7頭+0.3秒 07/17 名古屋4R 3着/7頭+2.0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 2.5着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	エンジェルリング	今井貴（愛知）	実4.5	○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／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 名古屋3R 1着/10頭勝利 07/17 名古屋4R 2着/7頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.0% (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。
9	ブルーオンピンク	塚本征（愛知）	実15.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/21 名古屋5R 3着/9頭+1.2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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
10	エールエクスプレス	細川智（愛知）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 08/21 名古屋5R 2着/9頭+0.3秒 07/30 名古屋3R 2着/10頭+0.3秒 07/15 名古屋4R 3着/7頭+0.0秒 07/02 名古屋1R 1着/9頭 06/22 名古屋3R 5着/10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戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 10.6% (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。
11	ナガノアリス	渡邊竜（笠松）	実24.4	▽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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 名古屋2R 1着/10頭勝利 07/15 名古屋4R 6着/7頭 06/05 名古屋4R 3着/5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
12	ゴールドタッチ	大畑雅（愛知）	実32.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 名古屋2R 1着/8頭勝利 07/31 名古屋3R 4着/10頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 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 2.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

メグレズ

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8エンジェルリング

4.5倍

EV -19%

▲10エールエクスプレス

5.7倍

EV -39%

出走馬全12頭

◎1

メグレズ

丸野勝（愛知）

2.1倍

-10%

›

○8

エンジェルリング

今井貴（愛知）

4.5倍

-19%

›

▲10

エールエクスプレス

細川智（愛知）

5.7倍

-39%

›

△6

サクラノドリーム

近藤颯（愛知）

7.6倍

-33%

›

△9

ブルーオンピンク

塚本征（愛知）

15.1倍

-21%

›

△7

アルコル

加藤聡（愛知）

20.7倍

+4%

›

▽11

ナガノアリス

渡邊竜（笠松）

24.4倍

-24%

›

▽12

ゴールドタッチ

大畑雅（愛知）

32.5倍

-12%

›

▽4

ケイズヴェロシティ

吉原寛（金沢）

33.3倍

-30%

›

×2

シルダリヤ

筒井勇（笠松）

56.5倍

-52%

›

×5

ニシキクイーン

木之葵（愛知）

48.5倍

-62%

›

▽3

ダバイストリーム

加藤誓（愛知）

229.1倍

+12%

›

💡 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 7 アルコル ¥800 実20.7倍期待値 +5% ❌不的中8着単勝 20.7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