名古屋 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

9R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８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	ラントリサント	木之葵（愛知）	実23.9	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8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/20 名古屋8R 3着/11頭+0.3秒 07/30 名古屋9R 5着/12頭+0.7秒 06/17 名古屋8R 7着/11頭 06/03 名古屋9R 9着/12頭 05/20 名古屋12R 10着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 8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 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。
2	ドルチェルナ	塚本征（愛知）	実17.3	B▲ A▲勝率9% EV+54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/21 名古屋6R 2着/9頭+0.2秒 07/31 名古屋9R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋7R 6着/11頭 06/17 名古屋6R 6着/11頭 06/03 名古屋8R 7着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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 2.9% (オッズ暗示: 5.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 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。
3	バイアンドホールド逃げ	細川智（愛知）	実99.7	B× A▽勝率1% EV+2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/20 名古屋10R 10着/11頭+2.2秒 07/30 名古屋10R 10着/11頭+2.8秒 07/02 名古屋8R 5着/12頭 06/04 名古屋7R 6着/11頭+3.0秒 05/22 名古屋12R 6着/10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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ▽ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +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	エドノバイオレット	筒井勇（笠松）	実16.3	B× A△勝率5% EV-13% 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8R 5着/10頭+1.3秒 07/30 名古屋8R 3着/3頭 07/17 名古屋7R 2着/12頭 07/03 名古屋8R 6着/11頭 06/05 名古屋8R 9着/12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 3.3着 △ 当競馬場適性 78走で勝率 9% △ 距離適性同距離 61走で勝率 10% ○ 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 5位 / 勝率 5.3% / 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	トップパワー	東川慎（笠松）	実9.5	B× A△勝率8% EV-20% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/20 名古屋10R 7着/11頭+1.4秒 07/30 名古屋10R 6着/11頭+1.6秒 07/17 名古屋9R 2着/3頭 07/03 名古屋9R 1着/12頭 06/19 名古屋3R 2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戦の調子平均 5.0着 ○ 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 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 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。
6	タベザカリ	大畑雅（愛知）	実41.8	B△ A▽勝率3% EV+17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋8R 6着/11頭+1.1秒 07/17 名古屋9R 3着/3頭 07/03 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋6R 5着/12頭 05/25 名古屋6R 6着/10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 3.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.8% / 期待値 +17% ※ 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	イザベルソレイユ逃げ	近藤颯（愛知）	実1.3	B○ A×勝率38% EV-50% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/21 名古屋8R 2着/10頭+0.0秒 07/17 名古屋6R 1着/3頭 07/03 名古屋10R 2着/12頭 03/13 名古屋6R 2着/9頭+0.1秒 01/16 名古屋5R 3着/9頭+0.3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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.4% / 期待値 -50% ※ 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	アーキハッカー	加藤誓（愛知）	実97.1	B× A▽勝率1% EV+6% 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8R 4着/10頭+0.6秒 07/30 名古屋9R 8着/12頭+1.3秒 07/15 名古屋8R 9着/11頭 07/03 名古屋8R 2着/11頭 06/04 名古屋5R 7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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 7% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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。
9	フクノジョヴァンニ逃げ推奨	丸野勝（愛知）	実8.7	B◎ A○勝率23% EV+103% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率88% × オッズ8.7倍で期待値+662%の有力候補（直近3走平均2.7着と安定／当競馬場で勝率17%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/20 名古屋8R 4着/11頭+0.4秒 05/25 名古屋9R 2着/10頭 05/08 名古屋2R 2着/11頭+0.0秒 04/13 名古屋3R 1着/10頭勝利 03/27 名古屋4R 3着/12頭+1.8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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +662% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 87.7% (オッズ暗示: 11.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.4% / 期待値 +103% ※ 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	シャッフルガール先行	加藤聡（愛知）	実31.6	B△ A▽勝率3% EV-10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 08/21 名古屋8R 3着/10頭+0.5秒 06/17 名古屋7R 9着/11頭+3.0秒 06/03 名古屋9R 7着/12頭 05/05 名古屋1R 11着/11頭+2.5秒 04/22 名古屋7R 9着/12頭+2.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 19走で勝率 21% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 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。
11	レースノワエ	渡邊竜（笠松）	実43.9	B× A▽勝率1% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/20 名古屋8R 8着/11頭+1.7秒 07/30 名古屋9R 6着/12頭+1.0秒 07/15 名古屋8R 5着/11頭 06/30 名古屋9R 12着/12頭 06/17 名古屋7R 7着/11頭
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 15走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 27走で勝率 11% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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。
12	メイショウサキガケ	小笠羚（愛知）	実21.5	B× A△勝率3% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／66日ぶりの実戦）
前5走 06/30 名古屋7R 3着/12頭 06/18 名古屋8R 3着/10頭+6.0秒 06/04 名古屋7R 10着/11頭 05/06 名古屋5R 3着/11頭+0.7秒 01/28 名古屋12R 2着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 47走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 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。

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

A推奨B推奨Aモデル ○

フクノジョヴァンニ

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

8.7倍

AI期待値

+662%

買い目

¥2,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×7イザベルソレイユ

1.3倍

EV -91%

▲A:▲2ドルチェルナ

17.3倍

EV -49%

出走馬全12頭

◎A:○9

フクノジョヴァンニ

丸野勝（愛知）

8.7倍

+662%

›

○A:×7

イザベルソレイユ

近藤颯（愛知）

1.3倍

-91%

›

▲A:▲2

ドルチェルナ

塚本征（愛知）

17.3倍

-49%

›

△A:▽6

タベザカリ

大畑雅（愛知）

41.8倍

-55%

›

△A:▽1

ラントリサント

木之葵（愛知）

23.9倍

-84%

›

△A:▽10

シャッフルガール

加藤聡（愛知）

31.6倍

-91%

›

×A:▽11

レースノワエ

渡邊竜（笠松）

43.9倍

-88%

›

×A:△5

トップパワー

東川慎（笠松）

9.5倍

-98%

›

×A:△12

メイショウサキガケ

小笠羚（愛知）

21.5倍

-96%

›

×A:▽8

アーキハッカー

加藤誓（愛知）

97.1倍

-84%

›

×A:▽3

バイアンドホールド

細川智（愛知）

99.7倍

-89%

›

×A:△4

エドノバイオレット

筒井勇（笠松）

16.3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

A. 市場込みモデル

単勝 9 フクノジョヴァンニ ¥300 実8.7倍期待値 +663% ❌不的中8着単勝 8.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 フクノジョヴァンニ ¥2,100 実8.7倍期待値 +663% ❌不的中8着単勝 8.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

9R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８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	ラントリサント	木之葵（愛知）	実23.9	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/20 名古屋8R 3着/11頭+0.3秒 07/30 名古屋9R 5着/12頭+0.7秒 06/17 名古屋8R 7着/11頭 06/03 名古屋9R 9着/12頭 05/20 名古屋12R 10着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 8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 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (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。
2	ドルチェルナ	塚本征（愛知）	実17.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/21 名古屋6R 2着/9頭+0.2秒 07/31 名古屋9R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋7R 6着/11頭 06/17 名古屋6R 6着/11頭 06/03 名古屋8R 7着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	バイアンドホールド逃げ	細川智（愛知）	実99.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/20 名古屋10R 10着/11頭+2.2秒 07/30 名古屋10R 10着/11頭+2.8秒 07/02 名古屋8R 5着/12頭 06/04 名古屋7R 6着/11頭+3.0秒 05/22 名古屋12R 6着/10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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ▽ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
4	エドノバイオレット	筒井勇（笠松）	実16.3	△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8R 5着/10頭+1.3秒 07/30 名古屋8R 3着/3頭 07/17 名古屋7R 2着/12頭 07/03 名古屋8R 6着/11頭 06/05 名古屋8R 9着/12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 3.3着 △ 当競馬場適性 78走で勝率 9% △ 距離適性同距離 61走で勝率 10% ○ 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 5.3% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
5	トップパワー	東川慎（笠松）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/20 名古屋10R 7着/11頭+1.4秒 07/30 名古屋10R 6着/11頭+1.6秒 07/17 名古屋9R 2着/3頭 07/03 名古屋9R 1着/12頭 06/19 名古屋3R 2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戦の調子平均 5.0着 ○ 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 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	タベザカリ	大畑雅（愛知）	実41.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋8R 6着/11頭+1.1秒 07/17 名古屋9R 3着/3頭 07/03 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋6R 5着/12頭 05/25 名古屋6R 6着/10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 3.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
7	イザベルソレイユ逃げ	近藤颯（愛知）	実1.3	×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（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/21 名古屋8R 2着/10頭+0.0秒 07/17 名古屋6R 1着/3頭 07/03 名古屋10R 2着/12頭 03/13 名古屋6R 2着/9頭+0.1秒 01/16 名古屋5R 3着/9頭+0.3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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 38.4% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
8	アーキハッカー	加藤誓（愛知）	実97.1	▽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8R 4着/10頭+0.6秒 07/30 名古屋9R 8着/12頭+1.3秒 07/15 名古屋8R 9着/11頭 07/03 名古屋8R 2着/11頭 06/04 名古屋5R 7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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 7% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (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。
9	フクノジョヴァンニ逃げ推奨	丸野勝（愛知）	実8.7	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率23% × オッズ8.7倍で期待値+103%の有力候補（直近3走平均2.7着と安定／当競馬場で勝率17%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/20 名古屋8R 4着/11頭+0.4秒 05/25 名古屋9R 2着/10頭 05/08 名古屋2R 2着/11頭+0.0秒 04/13 名古屋3R 1着/10頭勝利 03/27 名古屋4R 3着/12頭+1.8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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 23.4% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
10	シャッフルガール先行	加藤聡（愛知）	実31.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 08/21 名古屋8R 3着/10頭+0.5秒 06/17 名古屋7R 9着/11頭+3.0秒 06/03 名古屋9R 7着/12頭 05/05 名古屋1R 11着/11頭+2.5秒 04/22 名古屋7R 9着/12頭+2.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 19走で勝率 21% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
11	レースノワエ	渡邊竜（笠松）	実43.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/20 名古屋8R 8着/11頭+1.7秒 07/30 名古屋9R 6着/12頭+1.0秒 07/15 名古屋8R 5着/11頭 06/30 名古屋9R 12着/12頭 06/17 名古屋7R 7着/11頭
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 15走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 27走で勝率 11% ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
12	メイショウサキガケ	小笠羚（愛知）	実21.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／66日ぶりの実戦）
前5走 06/30 名古屋7R 3着/12頭 06/18 名古屋8R 3着/10頭+6.0秒 06/04 名古屋7R 10着/11頭 05/06 名古屋5R 3着/11頭+0.7秒 01/28 名古屋12R 2着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 47走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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

イザベルソレイユ

騎手近藤颯（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9フクノジョヴァンニ

8.7倍

EV +103%

▲2ドルチェルナ

17.3倍

EV +54%

出走馬全12頭

×7

イザベルソレイユ

近藤颯（愛知）

1.3倍

-50%

›

○9

フクノジョヴァンニ

丸野勝（愛知）

8.7倍

+103%

›

▲2

ドルチェルナ

塚本征（愛知）

17.3倍

+54%

›

△5

トップパワー

東川慎（笠松）

9.5倍

-20%

›

△4

エドノバイオレット

筒井勇（笠松）

16.3倍

-13%

›

△12

メイショウサキガケ

小笠羚（愛知）

21.5倍

-26%

›

▽1

ラントリサント

木之葵（愛知）

23.9倍

-24%

›

▽10

シャッフルガール

加藤聡（愛知）

31.6倍

-10%

›

▽6

タベザカリ

大畑雅（愛知）

41.8倍

+17%

›

▽11

レースノワエ

渡邊竜（笠松）

43.9倍

-43%

›

▽8

アーキハッカー

加藤誓（愛知）

97.1倍

+6%

›

▽3

バイアンドホールド

細川智（愛知）

99.7倍

+2%

›

💡 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

単勝 9 フクノジョヴァンニ ¥300 実8.7倍期待値 +103% ❌不的中8着単勝 8.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 フクノジョヴァンニ ¥2,100 実8.7倍期待値 +103% ❌不的中8着単勝 8.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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