名古屋 3R 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

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインファイネスト	渡邊竜（笠松）	実14.2	B△ A△勝率4% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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3R 6着/12頭+1.5秒 07/31 名古屋2R 4着/12頭+2.9秒 07/13 名古屋4R 2着/12頭+4.0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 4.0着 × 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 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。
2	クイーンオブハート	筒井勇（笠松）	実23.4	B× A×勝率1% EV-66% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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12R 3着/12頭+1.0秒 07/31 名古屋4R 6着/12頭+1.9秒 06/30 名古屋2R 2着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋3R 9着/11頭 02/10 312R 12着/12頭+4.1秒
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 3.7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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 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。
3	ラブクラーセ	小笠羚（愛知）	実17.1	B× A△勝率5% EV-18% 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 07/14 名古屋4R 6着/12頭 07/01 名古屋3R 12着/12頭 06/22 名古屋2R 10着/11頭 02/12 名古屋9R 10着/11頭+3.7秒 01/29 名古屋7R 11着/11頭+3.3秒
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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 4.8% / 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。
4	ミヤムーブメント	木之葵（愛知）	実95.9	B× A▽勝率1% EV-29% 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12R 8着/12頭+2.5秒 07/31 名古屋6R 9着/12頭+2.0秒 07/14 名古屋1R 11着/12頭+0.0秒 07/01 名古屋3R 6着/12頭 06/18 名古屋3R 3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -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 0.7% / 期待値 -29% ※ 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	ブロンディ	丸野勝（愛知）	実12.8	B△ A△勝率7% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4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 08/20 名古屋12R 8着/12頭+1.7秒 07/31 名古屋4R 2着/12頭+1.2秒 07/03 名古屋5R 8着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋3R 3着/10頭+2.0秒 ―
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) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 18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 6.9% / 期待値 -12% ※ 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	キービート推奨	大畑雅（愛知）	実6.4	B◎ A○勝率25% EV+58% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率71% × オッズ6.4倍で期待値+352%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +352% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 70.7% (オッズ暗示: 15.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.8% / 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。
7	パルフェ	今井貴（愛知）	実3.8	B▲ A▲勝率22% 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9.0着と低調）
前5走 08/21 名古屋3R 9着/12頭+3.0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 9.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 26.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 21.7% / 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。
8	ハウスオンファイア自在	加藤聡（愛知）	実15.2	B△ A×勝率3% EV-60% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走2着）
前5走 06/03 名古屋3R 2着/12頭+2.0秒 05/22 名古屋2R 9着/10頭 05/08 名古屋7R 10着/11頭+5.7秒 04/24 名古屋1R 7着/12頭+2.2秒 04/08 名古屋1R 4着/12頭+1.3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 7.0着 (不振) × 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 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 96日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 6.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 期待値 -60% ※ 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	ビアーレ	大畑慧（愛知）	実1.9	B○ A◎勝率33% EV-36% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/21 名古屋2R 3着/12頭+0.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 3.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.0% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.3% / 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。

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 ○

キービート

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

6.4倍

AI期待値

+352%

買い目

¥1,800

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎9ビアーレ

1.9倍

EV -46%

▲A:▲7パルフェ

3.8倍

EV -98%

出走馬全9頭

◎A:○6

キービート

大畑雅（愛知）

6.4倍

+352%

›

○A:◎9

ビアーレ

大畑慧（愛知）

1.9倍

-46%

›

▲A:▲7

パルフェ

今井貴（愛知）

3.8倍

-98%

›

△A:△5

ブロンディ

丸野勝（愛知）

12.8倍

-94%

›

△A:△1

ウインファイネスト

渡邊竜（笠松）

14.2倍

-95%

›

△A:×8

ハウスオンファイア

加藤聡（愛知）

15.2倍

-99%

›

×A:×2

クイーンオブハート

筒井勇（笠松）

23.4倍

-99%

›

×A:△3

ラブクラーセ

小笠羚（愛知）

17.1倍

-99%

›

×A:▽4

ミヤムーブメント

木之葵（愛知）

95.9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 6 キービート ¥200 実6.4倍期待値 +353% 不的中2着単勝 6.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 キービート ¥1,600 実6.4倍期待値 +353% 不的中2着単勝 6.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインファイネスト	渡邊竜（笠松）	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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3R 6着/12頭+1.5秒 07/31 名古屋2R 4着/12頭+2.9秒 07/13 名古屋4R 2着/12頭+4.0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 4.0着 × 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
2	クイーンオブハート	筒井勇（笠松）	実23.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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12R 3着/12頭+1.0秒 07/31 名古屋4R 6着/12頭+1.9秒 06/30 名古屋2R 2着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋3R 9着/11頭 02/10 312R 12着/12頭+4.1秒
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 3.7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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
3	ラブクラーセ	小笠羚（愛知）	実17.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/14 名古屋4R 6着/12頭 07/01 名古屋3R 12着/12頭 06/22 名古屋2R 10着/11頭 02/12 名古屋9R 10着/11頭+3.7秒 01/29 名古屋7R 11着/11頭+3.3秒
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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
4	ミヤムーブメント	木之葵（愛知）	実95.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/21 名古屋12R 8着/12頭+2.5秒 07/31 名古屋6R 9着/12頭+2.0秒 07/14 名古屋1R 11着/12頭+0.0秒 07/01 名古屋3R 6着/12頭 06/18 名古屋3R 3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
5	ブロンディ	丸野勝（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4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 08/20 名古屋12R 8着/12頭+1.7秒 07/31 名古屋4R 2着/12頭+1.2秒 07/03 名古屋5R 8着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋3R 3着/10頭+2.0秒 ―
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) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (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。
6	キービート推奨	大畑雅（愛知）	実6.4	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+58%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 24.8% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
7	パルフェ	今井貴（愛知）	実3.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/21 名古屋3R 9着/12頭+3.0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 9.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ハウスオンファイア自在	加藤聡（愛知）	実15.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走2着）
前5走 06/03 名古屋3R 2着/12頭+2.0秒 05/22 名古屋2R 9着/10頭 05/08 名古屋7R 10着/11頭+5.7秒 04/24 名古屋1R 7着/12頭+2.2秒 04/08 名古屋1R 4着/12頭+1.3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 7.0着 (不振) × 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 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 96日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	ビアーレ	大畑慧（愛知）	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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/21 名古屋2R 3着/12頭+0.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 3.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 33.3% (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。

AIの本命

AI評価1位

ビアーレ

騎手大畑慧（愛知）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6キービート

6.4倍

EV +58%

▲7パルフェ

3.8倍

EV -17%

出走馬全9頭

◎9

ビアーレ

大畑慧（愛知）

1.9倍

-36%

›

○6

キービート

大畑雅（愛知）

6.4倍

+58%

›

▲7

パルフェ

今井貴（愛知）

3.8倍

-17%

›

△5

ブロンディ

丸野勝（愛知）

12.8倍

-11%

›

△3

ラブクラーセ

小笠羚（愛知）

17.1倍

-18%

›

△1

ウインファイネスト

渡邊竜（笠松）

14.2倍

-46%

›

×8

ハウスオンファイア

加藤聡（愛知）

15.2倍

-60%

›

×2

クイーンオブハート

筒井勇（笠松）

23.4倍

-66%

›

▽4

ミヤムーブメント

木之葵（愛知）

95.9倍

-29%

›

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 6 キービート ¥200 実6.4倍期待値 +59% 不的中2着単勝 6.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 キービート ¥1,600 実6.4倍期待値 +59% 不的中2着単勝 6.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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