名古屋 3R 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

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パキラスイート先行	大畑雅（愛知）	実4.4	B▲ A▲勝率17% EV-25% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/14 名古屋5R 2着/3頭 05/06 名古屋10R 8着/11頭+1.9秒 04/23 名古屋2R 5着/12頭+1.0秒 04/10 名古屋1R 7着/11頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 32走で勝率 12% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 22.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.9% / 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。
2	セイスイミリオン逃げ	大畑慧（愛知）	実2.2	B○ A○勝率21% EV-54% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/20 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 07/15 名古屋6R 4着/12頭+2.0秒 03/12 名古屋4R 1着/11頭勝利 02/27 名古屋4R 2着/11頭+0.0秒 02/12 名古屋2R 4着/12頭+0.4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% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.6% (オッズ暗示: 45.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.8% / 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。
3	ハイグッドエース	近藤颯（愛知）	実79.4	B× A▽勝率1% EV-38% 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 08/24 名古屋6R 8着/11頭+1.4秒 07/17 名古屋12R 10着/12頭 07/03 名古屋7R 6着/12頭 06/22 名古屋7R 5着/11頭 06/05 名古屋6R 9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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 51走で勝率 6% △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% × 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 0.8% / 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	フーダオラ逃げ	丹羽克（愛知）	実38.7	B△ A▽勝率2% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/24 名古屋6R 6着/11頭+1.4秒 07/31 名古屋5R 6着/12頭+1.6秒 07/15 名古屋12R 2着/12頭+3.0秒 06/22 名古屋1R 8着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋12R 9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 4.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 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。
5	トラストユー	丸野勝（愛知）	実97.1	B× A▽勝率1% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 08/24 名古屋6R 9着/11頭+1.4秒 07/31 名古屋12R 4着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋7R 3着/12頭 07/02 名古屋12R 4着/12頭 06/22 名古屋1R 6着/11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 5.3着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 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。
6	ポムドール自在	今井貴（愛知）	実2.6	B🌟◎ A🌟◎勝率39% EV+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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／前走3着）
前5走 08/24 名古屋5R 3着/3頭 07/30 名古屋6R 2着/11頭+0.3秒 04/30 園田11R 7着/10頭+1.4秒 10/15 名古屋5R 1着/12頭勝利 09/19 名古屋7R 1着/12頭勝利
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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 54.8% (オッズ暗示: 38.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.1% / 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。
7	ジオパークコハク	木之葵（愛知）	実46.7	B× A△勝率5% EV+116% 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 08/24 名古屋7R 7着/12頭+0.8秒 07/03 名古屋12R 7着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋2R 1着/11頭 05/21 名古屋5R 5着/10頭+1.0秒 05/06 名古屋12R 10着/12頭+3.2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) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.1% (オッズ暗示: 2.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.6% / 期待値 +117% ※ 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	マルクパージュ自在	小笠羚（愛知）	実81.1	B× A▽勝率1% EV-46% 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 08/24 名古屋6R 5着/11頭+1.3秒 07/30 名古屋7R 2着/11頭+0.0秒 07/15 名古屋12R 5着/12頭 07/03 名古屋10R 9着/12頭 06/05 名古屋10R 9着/12頭+1.0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 4.0着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し × 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 -46% ※ 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	カフジジャワ追込	塚本征（愛知）	実52.6	B× A▽勝率3% EV+43% 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 08/24 名古屋6R 11着/11頭+3.7秒 07/03 名古屋8R 9着/11頭 05/22 名古屋9R 10着/10頭+2.0秒 05/07 名古屋9R 10着/10頭+4.6秒 04/23 名古屋7R 11着/12頭+4.0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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 +43% ※ 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	ベルフォン	加藤聡（愛知）	実48.8	B△ A△勝率4% EV+81% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 名古屋3R 1着/11頭勝利 07/14 名古屋12R 3着/11頭 07/01 名古屋6R 5着/12頭 06/17 名古屋12R 5着/12頭+1.0秒 06/03 名古屋6R 6着/12頭+3.0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 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 +82% ※ 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	エイシンパンタレイ差し	渡邊竜（笠松）	実11.5	B△ A△勝率7% EV-14% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／177日ぶりの実戦）
前5走 03/11 名古屋8R 5着/11頭+2.4秒 02/26 名古屋8R 7着/11頭+2.5秒 02/12 名古屋7R 3着/12頭+0.3秒 01/28 名古屋9R 5着/10頭+1.4秒 01/15 名古屋7R 8着/10頭+2.9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 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 177日休養明け × 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 1.3% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 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。

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 ◎

ポムドール

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

+42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2セイスイミリオン

2.2倍

EV -19%

▲A:▲1パキラスイート

4.4倍

EV -75%

出走馬全11頭

◎A:◎6

ポムドール

今井貴（愛知）

2.6倍

+42%

›

○A:○2

セイスイミリオン

大畑慧（愛知）

2.2倍

-19%

›

▲A:▲1

パキラスイート

大畑雅（愛知）

4.4倍

-75%

›

△A:△11

エイシンパンタレイ

渡邊竜（笠松）

11.5倍

-85%

›

△A:▽4

フーダオラ

丹羽克（愛知）

38.7倍

-75%

›

△A:△10

ベルフォン

加藤聡（愛知）

48.8倍

-68%

›

×A:▽5

トラストユー

丸野勝（愛知）

97.1倍

-70%

›

×A:△7

ジオパークコハク

木之葵（愛知）

46.7倍

-97%

›

×A:▽9

カフジジャワ

塚本征（愛知）

52.6倍

-99%

›

×A:▽3

ハイグッドエース

近藤颯（愛知）

79.4倍

-99%

›

×A:▽8

マルクパージュ

小笠羚（愛知）

81.1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。

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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

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パキラスイート先行	大畑雅（愛知）	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/14 名古屋5R 2着/3頭 05/06 名古屋10R 8着/11頭+1.9秒 04/23 名古屋2R 5着/12頭+1.0秒 04/10 名古屋1R 7着/11頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 32走で勝率 12% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.9% (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。
2	セイスイミリオン逃げ	大畑慧（愛知）	実2.2	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/20 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 07/15 名古屋6R 4着/12頭+2.0秒 03/12 名古屋4R 1着/11頭勝利 02/27 名古屋4R 2着/11頭+0.0秒 02/12 名古屋2R 4着/12頭+0.4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% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.8% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
3	ハイグッドエース	近藤颯（愛知）	実79.4	▽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 08/24 名古屋6R 8着/11頭+1.4秒 07/17 名古屋12R 10着/12頭 07/03 名古屋7R 6着/12頭 06/22 名古屋7R 5着/11頭 06/05 名古屋6R 9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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 51走で勝率 6% △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% × 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 0.8% (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。
4	フーダオラ逃げ	丹羽克（愛知）	実38.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/24 名古屋6R 6着/11頭+1.4秒 07/31 名古屋5R 6着/12頭+1.6秒 07/15 名古屋12R 2着/12頭+3.0秒 06/22 名古屋1R 8着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋12R 9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 4.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
5	トラストユー	丸野勝（愛知）	実97.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 08/24 名古屋6R 9着/11頭+1.4秒 07/31 名古屋12R 4着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋7R 3着/12頭 07/02 名古屋12R 4着/12頭 06/22 名古屋1R 6着/11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 5.3着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 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。
6	ポムドール自在	今井貴（愛知）	実2.6	🌟◎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4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／前走3着）
前5走 08/24 名古屋5R 3着/3頭 07/30 名古屋6R 2着/11頭+0.3秒 04/30 園田11R 7着/10頭+1.4秒 10/15 名古屋5R 1着/12頭勝利 09/19 名古屋7R 1着/12頭勝利
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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 39.1% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
7	ジオパークコハク	木之葵（愛知）	実46.7	△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 08/24 名古屋7R 7着/12頭+0.8秒 07/03 名古屋12R 7着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋2R 1着/11頭 05/21 名古屋5R 5着/10頭+1.0秒 05/06 名古屋12R 10着/12頭+3.2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) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
8	マルクパージュ自在	小笠羚（愛知）	実81.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/24 名古屋6R 5着/11頭+1.3秒 07/30 名古屋7R 2着/11頭+0.0秒 07/15 名古屋12R 5着/12頭 07/03 名古屋10R 9着/12頭 06/05 名古屋10R 9着/12頭+1.0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 4.0着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
9	カフジジャワ追込	塚本征（愛知）	実52.6	▽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／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/24 名古屋6R 11着/11頭+3.7秒 07/03 名古屋8R 9着/11頭 05/22 名古屋9R 10着/10頭+2.0秒 05/07 名古屋9R 10着/10頭+4.6秒 04/23 名古屋7R 11着/12頭+4.0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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 2.7% (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。
10	ベルフォン	加藤聡（愛知）	実48.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 名古屋3R 1着/11頭勝利 07/14 名古屋12R 3着/11頭 07/01 名古屋6R 5着/12頭 06/17 名古屋12R 5着/12頭+1.0秒 06/03 名古屋6R 6着/12頭+3.0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 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	エイシンパンタレイ差し	渡邊竜（笠松）	実11.5	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／177日ぶりの実戦）
前5走 03/11 名古屋8R 5着/11頭+2.4秒 02/26 名古屋8R 7着/11頭+2.5秒 02/12 名古屋7R 3着/12頭+0.3秒 01/28 名古屋9R 5着/10頭+1.4秒 01/15 名古屋7R 8着/10頭+2.9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 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 177日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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

ポムドール

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

+1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2セイスイミリオン

2.2倍

EV -54%

▲1パキラスイート

4.4倍

EV -25%

出走馬全11頭

◎6

ポムドール

今井貴（愛知）

2.6倍

+1%

›

○2

セイスイミリオン

大畑慧（愛知）

2.2倍

-54%

›

▲1

パキラスイート

大畑雅（愛知）

4.4倍

-25%

›

△11

エイシンパンタレイ

渡邊竜（笠松）

11.5倍

-14%

›

△7

ジオパークコハク

木之葵（愛知）

46.7倍

+116%

›

△10

ベルフォン

加藤聡（愛知）

48.8倍

+81%

›

▽9

カフジジャワ

塚本征（愛知）

52.6倍

+43%

›

▽4

フーダオラ

丹羽克（愛知）

38.7倍

-4%

›

▽3

ハイグッドエース

近藤颯（愛知）

79.4倍

-38%

›

▽8

マルクパージュ

小笠羚（愛知）

81.1倍

-46%

›

▽5

トラストユー

丸野勝（愛知）

97.1倍

-35%

›

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