名古屋 5R 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

5R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベラケンタウロス	塚本征（愛知）	実14.6	B△ A△勝率9% EV+29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/19 名古屋5R 1着/3頭 07/29 名古屋5R 3着/12頭+0.7秒 07/14 名古屋2R 1着/3頭 06/22 名古屋2R 4着/11頭 06/03 名古屋4R 2着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。
2	ノーブルスナイパー推奨	大畑慧（愛知）	実23.7	B▲ A△勝率7% EV+69% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ23.7倍で期待値+130%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯で勝率40%と得意）
前5走 08/19 名古屋10R 3着/12頭+1.2秒 07/15 名古屋5R 7着/12頭 06/02 名古屋3R 1着/11頭 05/20 名古屋3R 2着/10頭 05/04 名古屋4R 1着/10頭勝利
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 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 3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) +130% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 +70% ※ 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	フークフォルモサ	村上弘（愛知）	実110.9	B× A▽勝率1% EV+23% 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10R 5着/12頭+2.1秒 07/15 名古屋2R 9着/12頭+2.0秒 07/02 名古屋10R 9着/12頭+5.0秒 06/17 名古屋10R 6着/12頭 06/02 名古屋2R 1着/11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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -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 1.1% / 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。
4	ベアフォースワン	細川智（愛知）	実62.5	B× A△勝率4% EV+122% 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10R 6着/12頭+2.2秒 07/15 名古屋2R 8着/12頭 06/17 名古屋10R 8着/12頭 05/21 名古屋9R 10着/10頭 05/07 名古屋3R 1着/11頭勝利
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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 +123% ※ 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	ブルージェネシス	柿原翔（愛知）	実126.7	B× A▽勝率1% EV-1% 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10R 11着/12頭+3.3秒 07/29 名古屋4R 1着/11頭勝利 07/14 名古屋4R 5着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋2R 6着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 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 16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 0.8% / 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。
6	アーデントアイ	加藤聡（愛知）	実6.9	B○ A○勝率17% EV+18% 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 08/20 名古屋2R 1着/12頭勝利 07/31 名古屋6R 2着/12頭+0.1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 50% (絶好調) ○ 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 15日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 31.6% (オッズ暗示: 14.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.2% / 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。
7	グーフィー	小笠羚（愛知）	実1.4	B🌟◎ A🌟◎勝率41% EV-41% 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 08/18 名古屋5R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 58.2% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.5% / 期待値 -42% ※ 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	シャンドラテ	今井貴（愛知）	実4.4	B△ A▲勝率15% EV-34% 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）
前5走 07/14 浦和9R 2着/12頭+0.0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 2.0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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 22.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.8% / 期待値 -35% ※ 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	オメガヒストリー	大畑雅（愛知）	実81.1	B× A▽勝率2% EV+54% 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10R 10着/12頭+2.7秒 07/29 名古屋5R 11着/12頭+3.0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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.9% / 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。
10	フォールティア	阿部基（笠松）	実54.6	B△ A▽勝率3% EV+69% 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 08/21 名古屋7R 6着/11頭+2.1秒 07/15 名古屋1R 1着/12頭 07/02 名古屋4R 9着/11頭 06/17 名古屋2R 4着/11頭 06/02 名古屋3R 10着/11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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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 0.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 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。

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 ◎

グーフィー

騎手小笠羚（愛知）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6アーデントアイ

6.9倍

EV +117%

▲A:△2ノーブルスナイパー

23.7倍

EV +130%

出走馬全10頭

◎A:◎7

グーフィー

小笠羚（愛知）

1.4倍

-18%

›

○A:○6

アーデントアイ

加藤聡（愛知）

6.9倍

+117%

›

▲A:△2

ノーブルスナイパー

大畑慧（愛知）

23.7倍

+130%

›

△A:△1

ベラケンタウロス

塚本征（愛知）

14.6倍

-94%

›

△A:▲8

シャンドラテ

今井貴（愛知）

4.4倍

-99%

›

△A:▽10

フォールティア

阿部基（笠松）

54.6倍

-96%

›

×A:△4

ベアフォースワン

細川智（愛知）

62.5倍

-99%

›

×A:▽9

オメガヒストリー

大畑雅（愛知）

81.1倍

-99%

›

×A:▽3

フークフォルモサ

村上弘（愛知）

110.9倍

-99%

›

×A:▽5

ブルージェネシス

柿原翔（愛知）

126.7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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 ノーブルスナイパー ¥100 実23.7倍期待値 +130% ❌不的中3着単勝 23.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

5R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベラケンタウロス	塚本征（愛知）	実14.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/19 名古屋5R 1着/3頭 07/29 名古屋5R 3着/12頭+0.7秒 07/14 名古屋2R 1着/3頭 06/22 名古屋2R 4着/11頭 06/03 名古屋4R 2着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
2	ノーブルスナイパー推奨	大畑慧（愛知）	実23.7	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+69%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯で勝率40%と得意）
前5走 08/19 名古屋10R 3着/12頭+1.2秒 07/15 名古屋5R 7着/12頭 06/02 名古屋3R 1着/11頭 05/20 名古屋3R 2着/10頭 05/04 名古屋4R 1着/10頭勝利
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 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 3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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
3	フークフォルモサ	村上弘（愛知）	実110.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/19 名古屋10R 5着/12頭+2.1秒 07/15 名古屋2R 9着/12頭+2.0秒 07/02 名古屋10R 9着/12頭+5.0秒 06/17 名古屋10R 6着/12頭 06/02 名古屋2R 1着/11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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
4	ベアフォースワン	細川智（愛知）	実62.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯6走で勝率33%）
前5走 08/19 名古屋10R 6着/12頭+2.2秒 07/15 名古屋2R 8着/12頭 06/17 名古屋10R 8着/12頭 05/21 名古屋9R 10着/10頭 05/07 名古屋3R 1着/11頭勝利
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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 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) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	ブルージェネシス	柿原翔（愛知）	実126.7	▽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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 名古屋10R 11着/12頭+3.3秒 07/29 名古屋4R 1着/11頭勝利 07/14 名古屋4R 5着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋2R 6着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 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 16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 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
6	アーデントアイ	加藤聡（愛知）	実6.9	○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 08/20 名古屋2R 1着/12頭勝利 07/31 名古屋6R 2着/12頭+0.1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 50% (絶好調) ○ 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 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.2% (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。
7	グーフィー	小笠羚（愛知）	実1.4	🌟◎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 08/18 名古屋5R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 41.5% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
8	シャンドラテ	今井貴（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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/14 浦和9R 2着/12頭+0.0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 2.0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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (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。
9	オメガヒストリー	大畑雅（愛知）	実81.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 08/19 名古屋10R 10着/12頭+2.7秒 07/29 名古屋5R 11着/12頭+3.0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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
10	フォールティア	阿部基（笠松）	実54.6	▽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 08/21 名古屋7R 6着/11頭+2.1秒 07/15 名古屋1R 1着/12頭 07/02 名古屋4R 9着/11頭 06/17 名古屋2R 4着/11頭 06/02 名古屋3R 10着/11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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グーフィー

騎手小笠羚（愛知）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6アーデントアイ

6.9倍

EV +18%

▲8シャンドラテ

4.4倍

EV -34%

出走馬全10頭

◎7

グーフィー

小笠羚（愛知）

1.4倍

-41%

›

○6

アーデントアイ

加藤聡（愛知）

6.9倍

+18%

›

▲8

シャンドラテ

今井貴（愛知）

4.4倍

-34%

›

△1

ベラケンタウロス

塚本征（愛知）

14.6倍

+29%

›

△2

ノーブルスナイパー

大畑慧（愛知）

23.7倍

+69%

›

△4

ベアフォースワン

細川智（愛知）

62.5倍

+122%

›

▽10

フォールティア

阿部基（笠松）

54.6倍

+69%

›

▽9

オメガヒストリー

大畑雅（愛知）

81.1倍

+54%

›

▽3

フークフォルモサ

村上弘（愛知）

110.9倍

+23%

›

▽5

ブルージェネシス

柿原翔（愛知）

126.7倍

-1%

›

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▶ 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 2 ノーブルスナイパー ¥100 実23.7倍期待値 +70% ❌不的中3着単勝 23.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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