名古屋 10R 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

10R 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファーストボーイ先行	村上弘（愛知）	実11.8	B△ A△勝率3% EV-67% 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／前走3着）
前5走 08/21 名古屋9R 3着/12頭+1.3秒 07/29 名古屋10R 9着/12頭+2.5秒 02/26 名古屋11R 4着/12頭+2.2秒 02/11 名古屋10R 2着/11頭+0.0秒 01/27 名古屋3R 1着/12頭勝利
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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 0.8% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.7% / 期待値 -68% ※ 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	キタサンフジヤマ	渡邊竜（笠松）	実1.9	B🌟◎ A🌟◎勝率51% EV-2% 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5走で勝率60%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/21 名古屋9R 4着/12頭+1.5秒 07/15 名古屋5R 1着/12頭 06/04 名古屋10R 3着/12頭+5.0秒 05/20 名古屋3R 1着/10頭 05/04 名古屋3R 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 60% (得意) ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 66.2% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 51.5% / 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。
3	サンテオレンジ先行	加藤聡（愛知）	実6.0	B▲ A▲勝率14% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/29 名古屋6R 4着/12頭+0.9秒 07/15 名古屋5R 5着/12頭 12/10 名古屋11R 2着/11頭+0.9秒 09/04 名古屋10R 1着/11頭勝利 08/21 名古屋6R 3着/10頭+2.2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 3.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.0% / 期待値 -16% ※ 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	マンデーロウリュウ差し	細川智（愛知）	実9.3	B△ A△勝率6% EV-42% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/21 名古屋7R 4着/11頭+1.6秒 07/29 名古屋6R 9着/12頭+1.8秒 07/02 名古屋9R 2着/12頭 02/26 名古屋11R 8着/12頭+3.4秒 10/30 名古屋11R 3着/12頭+1.1秒
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 7走で勝率 14% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.2% / 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。
5	ハッピーアシュレイ	木之葵（愛知）	実36.3	B× A×勝率1% EV-58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 08/21 名古屋9R 6着/12頭+2.3秒 07/29 名古屋10R 3着/12頭+1.4秒 07/15 名古屋5R 9着/12頭+0.0秒 07/02 名古屋10R 7着/12頭 06/04 名古屋10R 4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 6.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.1% / 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。
6	アレステソーロ	近藤颯（愛知）	実4.7	B○ A○勝率17% EV-17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/21 名古屋7R 3着/11頭+1.6秒 07/29 名古屋10R 2着/12頭+1.1秒 07/15 名古屋2R 4着/12頭 07/02 名古屋4R 2着/11頭 06/22 名古屋2R 1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戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.4% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.5% / 期待値 -18% ※ 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	ロイヤルドリーム	今井貴（愛知）	実11.4	B△ A△勝率5% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%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 07/15 名古屋2R 1着/12頭 07/02 名古屋10R 4着/12頭+2.0秒 06/17 名古屋3R 3着/11頭+1.0秒 05/20 名古屋6R 2着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋3R 3着/11頭+0.5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 7走で勝率 29% (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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.8% / 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。
8	ニドネ先行	大畑慧（愛知）	実19.7	B× A×勝率2% EV-58% 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9R 10着/12頭+3.3秒 11/12 名古屋7R 4着/11頭+2.1秒 10/30 名古屋11R 9着/12頭+2.7秒 10/02 名古屋10R 2着/12頭+0.2秒 09/18 名古屋9R 3着/12頭+0.3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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 10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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 5.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 -59% ※ 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 ◎

キタサンフジヤマ

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6アレステソーロ

4.7倍

EV -4%

▲A:▲3サンテオレンジ

6.0倍

EV -53%

出走馬全8頭

◎A:◎2

キタサンフジヤマ

渡邊竜（笠松）

1.9倍

+25%

›

○A:○6

アレステソーロ

近藤颯（愛知）

4.7倍

-4%

›

▲A:▲3

サンテオレンジ

加藤聡（愛知）

6.0倍

-53%

›

△A:△7

ロイヤルドリーム

今井貴（愛知）

11.4倍

-68%

›

△A:△4

マンデーロウリュウ

細川智（愛知）

9.3倍

-88%

›

△A:△1

ファーストボーイ

村上弘（愛知）

11.8倍

-90%

›

×A:×8

ニドネ

大畑慧（愛知）

19.7倍

-84%

›

×A:×5

ハッピーアシュレイ

木之葵（愛知）

36.3倍

-95%

›

💡 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

10R 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファーストボーイ先行	村上弘（愛知）	実11.8	△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／前走3着）
前5走 08/21 名古屋9R 3着/12頭+1.3秒 07/29 名古屋10R 9着/12頭+2.5秒 02/26 名古屋11R 4着/12頭+2.2秒 02/11 名古屋10R 2着/11頭+0.0秒 01/27 名古屋3R 1着/12頭勝利
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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。
2	キタサンフジヤマ	渡邊竜（笠松）	実1.9	🌟◎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5走で勝率60%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/21 名古屋9R 4着/12頭+1.5秒 07/15 名古屋5R 1着/12頭 06/04 名古屋10R 3着/12頭+5.0秒 05/20 名古屋3R 1着/10頭 05/04 名古屋3R 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 60% (得意) ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 51.5% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	サンテオレンジ先行	加藤聡（愛知）	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/29 名古屋6R 4着/12頭+0.9秒 07/15 名古屋5R 5着/12頭 12/10 名古屋11R 2着/11頭+0.9秒 09/04 名古屋10R 1着/11頭勝利 08/21 名古屋6R 3着/10頭+2.2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 3.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
4	マンデーロウリュウ差し	細川智（愛知）	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/21 名古屋7R 4着/11頭+1.6秒 07/29 名古屋6R 9着/12頭+1.8秒 07/02 名古屋9R 2着/12頭 02/26 名古屋11R 8着/12頭+3.4秒 10/30 名古屋11R 3着/12頭+1.1秒
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 7走で勝率 14% ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
5	ハッピーアシュレイ	木之葵（愛知）	実36.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 08/21 名古屋9R 6着/12頭+2.3秒 07/29 名古屋10R 3着/12頭+1.4秒 07/15 名古屋5R 9着/12頭+0.0秒 07/02 名古屋10R 7着/12頭 06/04 名古屋10R 4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 6.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	アレステソーロ	近藤颯（愛知）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/21 名古屋7R 3着/11頭+1.6秒 07/29 名古屋10R 2着/12頭+1.1秒 07/15 名古屋2R 4着/12頭 07/02 名古屋4R 2着/11頭 06/22 名古屋2R 1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戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
7	ロイヤルドリーム	今井貴（愛知）	実11.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%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 07/15 名古屋2R 1着/12頭 07/02 名古屋10R 4着/12頭+2.0秒 06/17 名古屋3R 3着/11頭+1.0秒 05/20 名古屋6R 2着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋3R 3着/11頭+0.5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 7走で勝率 29% (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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	ニドネ先行	大畑慧（愛知）	実19.7	×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9R 10着/12頭+3.3秒 11/12 名古屋7R 4着/11頭+2.1秒 10/30 名古屋11R 9着/12頭+2.7秒 10/02 名古屋10R 2着/12頭+0.2秒 09/18 名古屋9R 3着/12頭+0.3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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 10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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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

キタサンフジヤマ

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6アレステソーロ

4.7倍

EV -17%

▲3サンテオレンジ

6.0倍

EV -15%

出走馬全8頭

◎2

キタサンフジヤマ

渡邊竜（笠松）

1.9倍

-2%

›

○6

アレステソーロ

近藤颯（愛知）

4.7倍

-17%

›

▲3

サンテオレンジ

加藤聡（愛知）

6.0倍

-15%

›

△4

マンデーロウリュウ

細川智（愛知）

9.3倍

-42%

›

△7

ロイヤルドリーム

今井貴（愛知）

11.4倍

-45%

›

△1

ファーストボーイ

村上弘（愛知）

11.8倍

-67%

›

×8

ニドネ

大畑慧（愛知）

19.7倍

-58%

›

×5

ハッピーアシュレイ

木之葵（愛知）

36.3倍

-58%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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