名古屋 1R 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

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライクアストリーク	丹羽克（愛知）	実32.3	B△ A△勝率5% EV+48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 08/21 名古屋3R 10着/12頭+3.0秒 04/21 浦和9R 7着/10頭+1.7秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.6% / 期待値 +49% ※ 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	ハナムラサキ	近藤颯（愛知）	実12.8	B△ A△勝率9% EV+20% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋2R 8着/12頭+2.5秒 07/01 名古屋1R 7着/12頭 06/18 名古屋4R 8着/12頭 06/03 名古屋4R 7着/12頭 05/22 名古屋2R 3着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.4% / 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。
3	アンフルラージュ	木之葵（愛知）	実43.0	B▲ A▽勝率3% EV+34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋1R 5着/12頭+1.8秒 07/17 名古屋2R 6着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋5R 7着/12頭 06/18 名古屋3R 6着/12頭 06/03 名古屋3R 5着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 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。
4	マイトグラッド	筒井勇（笠松）	実76.6	B× A▽勝率1% EV-30% 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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋12R 9着/12頭+2.6秒 07/31 名古屋4R 9着/12頭+2.1秒 07/17 名古屋2R 4着/12頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 0.9% / 期待値 -31% ※ 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	マコトエウロペ	塚本征（愛知）	実2.0	B◎ A◎勝率45% EV-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（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 81.1% (オッズ暗示: 50.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 45.1% / 期待値 -10% ※ 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	ノーブルマドンナ	村上弘（愛知）	実46.5	B× A△勝率4% EV+65% 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2R 12着/12頭+5.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ○ 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 17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 +66% ※ 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	ヴァールザーゲン	小笠羚（愛知）	実3.5	B△ A▲勝率10% EV-66% 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2R 6着/12頭+1.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 28.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.7% / 期待値 -66% ※ 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	ボドニーク追込	渡邊竜（笠松）	実3.1	B○ A○勝率24% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/21 名古屋1R 3着/12頭+0.3秒 07/31 名古屋1R 6着/12頭+2.5秒 06/30 名古屋2R 4着/12頭 06/16 名古屋3R 7着/11頭 05/12 川崎8R 12着/12頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.6% / 期待値 -27% ※ 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 ◎

マコトエウロペ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

+62%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ボドニーク

3.1倍

EV -58%

▲A:▽3アンフルラージュ

43.0倍

EV +40%

出走馬全8頭

◎A:◎5

マコトエウロペ

塚本征（愛知）

2.0倍

+62%

›

○A:○8

ボドニーク

渡邊竜（笠松）

3.1倍

-58%

›

▲A:▽3

アンフルラージュ

木之葵（愛知）

43.0倍

+40%

›

△A:▲7

ヴァールザーゲン

小笠羚（愛知）

3.5倍

-93%

›

△A:△2

ハナムラサキ

近藤颯（愛知）

12.8倍

-94%

›

△A:△1

ライクアストリーク

丹羽克（愛知）

32.3倍

-98%

›

×A:▽4

マイトグラッド

筒井勇（笠松）

76.6倍

-97%

›

×A:△6

ノーブルマドンナ

村上弘（愛知）

46.5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

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライクアストリーク	丹羽克（愛知）	実32.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 08/21 名古屋3R 10着/12頭+3.0秒 04/21 浦和9R 7着/10頭+1.7秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
2	ハナムラサキ	近藤颯（愛知）	実12.8	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋2R 8着/12頭+2.5秒 07/01 名古屋1R 7着/12頭 06/18 名古屋4R 8着/12頭 06/03 名古屋4R 7着/12頭 05/22 名古屋2R 3着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	アンフルラージュ	木之葵（愛知）	実43.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋1R 5着/12頭+1.8秒 07/17 名古屋2R 6着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋5R 7着/12頭 06/18 名古屋3R 6着/12頭 06/03 名古屋3R 5着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 3.1% (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。
4	マイトグラッド	筒井勇（笠松）	実76.6	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋12R 9着/12頭+2.6秒 07/31 名古屋4R 9着/12頭+2.1秒 07/17 名古屋2R 4着/12頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	マコトエウロペ	塚本征（愛知）	実2.0	◎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（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 45.1% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	ノーブルマドンナ	村上弘（愛知）	実46.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/21 名古屋2R 12着/12頭+5.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ○ 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 17日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ヴァールザーゲン	小笠羚（愛知）	実3.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/21 名古屋2R 6着/12頭+1.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
8	ボドニーク追込	渡邊竜（笠松）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/21 名古屋1R 3着/12頭+0.3秒 07/31 名古屋1R 6着/12頭+2.5秒 06/30 名古屋2R 4着/12頭 06/16 名古屋3R 7着/11頭 05/12 川崎8R 12着/12頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.6% (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。

AIの本命

AI評価1位

マコトエウロペ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ボドニーク

3.1倍

EV -26%

▲7ヴァールザーゲン

3.5倍

EV -66%

出走馬全8頭

◎5

マコトエウロペ

塚本征（愛知）

2.0倍

-9%

›

○8

ボドニーク

渡邊竜（笠松）

3.1倍

-26%

›

▲7

ヴァールザーゲン

小笠羚（愛知）

3.5倍

-66%

›

△2

ハナムラサキ

近藤颯（愛知）

12.8倍

+20%

›

△1

ライクアストリーク

丹羽克（愛知）

32.3倍

+48%

›

△6

ノーブルマドンナ

村上弘（愛知）

46.5倍

+65%

›

▽3

アンフルラージュ

木之葵（愛知）

43.0倍

+34%

›

▽4

マイトグラッド

筒井勇（笠松）

76.6倍

-30%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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