名古屋 2R 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

2R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランドサークル	大原浩（笠松）	実34.5	B△ A▽勝率2% EV-26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5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12R 6着/12頭+1.8秒 07/17 名古屋2R 3着/12頭 07/03 名古屋5R 9着/12頭 06/16 名古屋1R 2着/10頭+2.0秒 06/05 名古屋2R 5着/12頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 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。
2	ウインロズパレード	丹羽克（愛知）	実21.7	B△ A△勝率5% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.8% / 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。
3	アルメーリス自在	塚本征（愛知）	実30.8	B○ A△勝率6% EV+77% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/21 名古屋12R 10着/12頭+2.9秒 07/31 名古屋2R 5着/12頭+3.3秒 07/13 名古屋2R 2着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋3R 7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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ▽ 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) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.8% / 期待値 +77% ※ 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	アマビエ	小笠羚（愛知）	実26.1	B× A△勝率4% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/21 名古屋3R 7着/12頭+1.5秒 07/30 名古屋5R 10着/12頭+1.6秒 07/14 名古屋4R 7着/12頭 07/01 名古屋1R 11着/12頭 06/18 名古屋3R 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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.0% / 期待値 +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	アニゴザントス	大畑雅（愛知）	実3.4	B▲ A▲勝率13% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 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 3.6% (オッズ暗示: 29.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 -54% ※ 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	コパノルーカス	今井貴（愛知）	実1.3	B◎ A◎勝率50% EV-34% 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
前5走 08/21 名古屋2R 4着/12頭+1.0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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 85.8% (オッズ暗示: 76.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.3% / 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。
7	センリョウヤクシャ	阪野学（愛知）	実43.0	B× A▽勝率2% EV-32% 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3R 8着/12頭+3.0秒 07/31 名古屋4R 11着/12頭+2.7秒 06/17 名古屋10R 11着/12頭+0.0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 10.0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) -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 1.6% / 期待値 -32% ※ 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	ウェイヴメカニクス推奨	友森翔（愛知）	実15.4	B△ A○勝率18% EV+175% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/17 園田9R 10着/10頭 06/17 園田11R 4着/10頭+2.0秒 05/22 園田3R 3着/7頭 ― ―
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 5.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 6.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 期待値 +176% ※ 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 ◎

コパノルーカス

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

+11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△3アルメーリス

30.8倍

EV +97%

▲A:▲5アニゴザントス

3.4倍

EV -87%

出走馬全8頭

◎A:◎6

コパノルーカス

今井貴（愛知）

1.3倍

+11%

›

○A:△3

アルメーリス

塚本征（愛知）

30.8倍

+97%

›

▲A:▲5

アニゴザントス

大畑雅（愛知）

3.4倍

-87%

›

△A:○8

ウェイヴメカニクス

友森翔（愛知）

15.4倍

-73%

›

△A:△2

ウインロズパレード

丹羽克（愛知）

21.7倍

-62%

›

△A:▽1

グランドサークル

大原浩（笠松）

34.5倍

-80%

›

×A:△4

アマビエ

小笠羚（愛知）

26.1倍

-96%

›

×A:▽7

センリョウヤクシャ

阪野学（愛知）

43.0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 8 ウェイヴメカニクス ¥300 実15.4倍期待値 -74% 不的中7着単勝 15.4倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

2R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランドサークル	大原浩（笠松）	実34.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5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12R 6着/12頭+1.8秒 07/17 名古屋2R 3着/12頭 07/03 名古屋5R 9着/12頭 06/16 名古屋1R 2着/10頭+2.0秒 06/05 名古屋2R 5着/12頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
2	ウインロズパレード	丹羽克（愛知）	実21.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	アルメーリス自在	塚本征（愛知）	実30.8	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/21 名古屋12R 10着/12頭+2.9秒 07/31 名古屋2R 5着/12頭+3.3秒 07/13 名古屋2R 2着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋3R 7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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ▽ 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) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
4	アマビエ	小笠羚（愛知）	実26.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/21 名古屋3R 7着/12頭+1.5秒 07/30 名古屋5R 10着/12頭+1.6秒 07/14 名古屋4R 7着/12頭 07/01 名古屋1R 11着/12頭 06/18 名古屋3R 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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	アニゴザントス	大畑雅（愛知）	実3.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
6	コパノルーカス	今井貴（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
前5走 08/21 名古屋2R 4着/12頭+1.0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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 50.3% (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。
7	センリョウヤクシャ	阪野学（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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/21 名古屋3R 8着/12頭+3.0秒 07/31 名古屋4R 11着/12頭+2.7秒 06/17 名古屋10R 11着/12頭+0.0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 10.0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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
8	ウェイヴメカニクス推奨	友森翔（愛知）	実15.4	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率18% × オッズ15.4倍で期待値+175%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/17 園田9R 10着/10頭 06/17 園田11R 4着/10頭+2.0秒 05/22 園田3R 3着/7頭 ― ―
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 5.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +175% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

コパノルーカス

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

1.3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

○8ウェイヴメカニクス

15.4倍

EV +175%

▲5アニゴザントス

3.4倍

EV -54%

出走馬全8頭

◎6

コパノルーカス

今井貴（愛知）

1.3倍

-34%

›

○8

ウェイヴメカニクス

友森翔（愛知）

15.4倍

+175%

›

▲5

アニゴザントス

大畑雅（愛知）

3.4倍

-54%

›

△3

アルメーリス

塚本征（愛知）

30.8倍

+77%

›

△2

ウインロズパレード

丹羽克（愛知）

21.7倍

+3%

›

△4

アマビエ

小笠羚（愛知）

26.1倍

+5%

›

▽1

グランドサークル

大原浩（笠松）

34.5倍

-26%

›

▽7

センリョウヤクシャ

阪野学（愛知）

43.0倍

-32%

›

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 8 ウェイヴメカニクス ¥300 実15.4倍期待値 +176% 不的中7着単勝 15.4倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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