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 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジャスパールビー	細川智（愛知）	実18.8	B× A×勝率2% EV-57% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.5着と低調）
前5走 07/29 名古屋6R 7着/12頭+1.5秒 07/15 名古屋11R 12着/12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 9.5着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 5.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.3% / 期待値 -58% ※ 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	ナンヨーリクエスト	渡邊竜（笠松）	実1.8	B○ A🌟◎勝率36% EV-34% 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 08/21 名古屋7R 2着/11頭+0.5秒 07/29 名古屋5R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋1R 3着/12頭 07/01 名古屋4R 2着/12頭+1.0秒 06/22 名古屋4R 3着/11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 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.4% / 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。
3	マジョリカ	東川慎（笠松）	実166.3	B× A▽勝率0% 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 08/20 名古屋4R 12着/12頭+4.1秒 07/29 名古屋4R 9着/11頭+3.1秒 07/15 名古屋1R 11着/12頭+0.0秒 07/02 名古屋2R 5着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋2R 11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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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 10位 / 勝率 0.5% / 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	リトルリリイ自在	小笠羚（愛知）	実15.4	B△ A△勝率6% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/21 名古屋7R 5着/11頭+1.8秒 07/29 名古屋6R 5着/12頭+1.0秒 07/02 名古屋9R 5着/12頭+1.0秒 06/04 名古屋11R 11着/12頭 02/11 名古屋8R 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 5.0着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 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 0.2% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 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。
5	ナンゴクドリーム逃げ	筒井勇（笠松）	実15.3	B△ A△勝率4% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯7走で勝率29%）
前5走 08/21 名古屋7R 9着/11頭+3.0秒 07/15 名古屋5R 4着/12頭 04/09 名古屋11R 4着/10頭+1.4秒 02/26 名古屋10R 1着/8頭勝利 01/29 名古屋10R 2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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 期待値 -41% ※ 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	ヘヴンリースカイ	大畑雅（愛知）	実11.8	B▲ A▲勝率12% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/20 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/30 名古屋1R 2着/11頭+0.4秒 07/14 名古屋2R 3着/3頭 06/22 名古屋4R 8着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋4R 5着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 8.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 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。
7	アウラニ	山田祥（愛知）	実3.1	B🌟◎ A○勝率31% EV-3% 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67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/20 名古屋3R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋2R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋3R 2着/12頭 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 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) +172% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 87.9% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 31.1% / 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。
8	ナムラライラック	木之葵（愛知）	実11.6	B△ A△勝率7% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／前走3着）
前5走 08/19 名古屋5R 3着/3頭 07/29 名古屋4R 4着/11頭+0.7秒 07/02 名古屋4R 5着/11頭 06/18 名古屋4R 1着/12頭 06/03 名古屋2R 2着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -22% ※ 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	アクティングエリア	今井貴（愛知）	実129.6	B× A▽勝率1% EV+24% 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9R 12着/12頭+4.6秒 07/29 名古屋6R 12着/12頭+4.7秒 07/15 名古屋5R 12着/12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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12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) -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 1.0% / 期待値 +25% ※ 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	ハチハチローズ	深澤杏（笠松）	実50.0	B× A▽勝率1% EV-40% 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9R 9着/12頭+3.2秒 07/29 名古屋6R 10着/12頭+2.5秒 07/15 名古屋11R 10着/12頭+0.0秒 07/02 名古屋9R 7着/12頭 06/04 名古屋11R 12着/12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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 1.2% / 期待値 -40% ※ 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 ○

アウラニ

騎手山田祥（愛知）

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

+172%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2ナンヨーリクエスト

1.8倍

EV -84%

▲A:▲6ヘヴンリースカイ

11.8倍

EV -74%

出走馬全10頭

◎A:○7

アウラニ

山田祥（愛知）

3.1倍

+172%

›

○A:◎2

ナンヨーリクエスト

渡邊竜（笠松）

1.8倍

-84%

›

▲A:▲6

ヘヴンリースカイ

大畑雅（愛知）

11.8倍

-74%

›

△A:△5

ナンゴクドリーム

筒井勇（笠松）

15.3倍

-80%

›

△A:△4

リトルリリイ

小笠羚（愛知）

15.4倍

-96%

›

△A:△8

ナムラライラック

木之葵（愛知）

11.6倍

-99%

›

×A:×1

ジャスパールビー

細川智（愛知）

18.8倍

-99%

›

×A:▽10

ハチハチローズ

深澤杏（笠松）

50.0倍

-99%

›

×A:▽9

アクティングエリア

今井貴（愛知）

129.6倍

-99%

›

×A:▽3

マジョリカ

東川慎（笠松）

166.3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 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジャスパールビー	細川智（愛知）	実18.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.5着と低調）
前5走 07/29 名古屋6R 7着/12頭+1.5秒 07/15 名古屋11R 12着/12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 9.5着 (不振) × 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 2.3% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	ナンヨーリクエスト	渡邊竜（笠松）	実1.8	🌟◎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／前走2着）
前5走 08/21 名古屋7R 2着/11頭+0.5秒 07/29 名古屋5R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋1R 3着/12頭 07/01 名古屋4R 2着/12頭+1.0秒 06/22 名古屋4R 3着/11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 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.4% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
3	マジョリカ	東川慎（笠松）	実166.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/20 名古屋4R 12着/12頭+4.1秒 07/29 名古屋4R 9着/11頭+3.1秒 07/15 名古屋1R 11着/12頭+0.0秒 07/02 名古屋2R 5着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋2R 11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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
4	リトルリリイ自在	小笠羚（愛知）	実15.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/21 名古屋7R 5着/11頭+1.8秒 07/29 名古屋6R 5着/12頭+1.0秒 07/02 名古屋9R 5着/12頭+1.0秒 06/04 名古屋11R 11着/12頭 02/11 名古屋8R 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 5.0着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	ナンゴクドリーム逃げ	筒井勇（笠松）	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯7走で勝率29%）
前5走 08/21 名古屋7R 9着/11頭+3.0秒 07/15 名古屋5R 4着/12頭 04/09 名古屋11R 4着/10頭+1.4秒 02/26 名古屋10R 1着/8頭勝利 01/29 名古屋10R 2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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	ヘヴンリースカイ	大畑雅（愛知）	実11.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/20 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/30 名古屋1R 2着/11頭+0.4秒 07/14 名古屋2R 3着/3頭 06/22 名古屋4R 8着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋4R 5着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	アウラニ	山田祥（愛知）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/20 名古屋3R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋2R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋3R 2着/12頭 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.1% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
8	ナムラライラック	木之葵（愛知）	実11.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／前走3着）
前5走 08/19 名古屋5R 3着/3頭 07/29 名古屋4R 4着/11頭+0.7秒 07/02 名古屋4R 5着/11頭 06/18 名古屋4R 1着/12頭 06/03 名古屋2R 2着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
9	アクティングエリア	今井貴（愛知）	実129.6	▽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／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/21 名古屋9R 12着/12頭+4.6秒 07/29 名古屋6R 12着/12頭+4.7秒 07/15 名古屋5R 12着/12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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
10	ハチハチローズ	深澤杏（笠松）	実50.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/21 名古屋9R 9着/12頭+3.2秒 07/29 名古屋6R 10着/12頭+2.5秒 07/15 名古屋11R 10着/12頭+0.0秒 07/02 名古屋9R 7着/12頭 06/04 名古屋11R 12着/12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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ナンヨーリクエスト

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7アウラニ

3.1倍

EV -3%

▲6ヘヴンリースカイ

11.8倍

EV +36%

出走馬全10頭

◎2

ナンヨーリクエスト

渡邊竜（笠松）

1.8倍

-34%

›

○7

アウラニ

山田祥（愛知）

3.1倍

-3%

›

▲6

ヘヴンリースカイ

大畑雅（愛知）

11.8倍

+36%

›

△8

ナムラライラック

木之葵（愛知）

11.6倍

-22%

›

△4

リトルリリイ

小笠羚（愛知）

15.4倍

-14%

›

△5

ナンゴクドリーム

筒井勇（笠松）

15.3倍

-41%

›

×1

ジャスパールビー

細川智（愛知）

18.8倍

-57%

›

▽10

ハチハチローズ

深澤杏（笠松）

50.0倍

-40%

›

▽9

アクティングエリア

今井貴（愛知）

129.6倍

+24%

›

▽3

マジョリカ

東川慎（笠松）

166.3倍

-23%

›

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