名古屋 4R 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

4R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リアルフォルツァ	塚本征（愛知）	実6.3	B○ A▲勝率12% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/24 名古屋12R 1着/3頭 07/28 名古屋4R 8着/11頭+2.9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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 期待値 -22% ※ 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	ビックリパラダイス	今井貴（愛知）	実39.3	B△ A△勝率4% EV+50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/21 名古屋12R 2着/12頭+0.9秒 07/31 名古屋4R 4着/12頭+1.6秒 07/01 名古屋1R 6着/12頭 06/18 名古屋2R 4着/11頭 05/22 名古屋2R 10着/10頭+2.0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 4.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 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 0.1% (オッズ暗示: 2.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.8% / 期待値 +51% ※ 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	ハクノセブン差し	細川智（愛知）	実58.7	B× A▽勝率2% EV-6% 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 08/20 名古屋1R 10着/11頭+1.9秒 05/24 312R 7着/9頭+1.8秒 05/10 316R 5着/10頭+1.5秒 04/25 312R 7着/10頭+2.9秒 04/12 312R 4着/10頭+2.3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 7.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.6% / 期待値 -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	ユイバイハウス	丸野勝（愛知）	実5.9	B△ A○勝率16% EV-8% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（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）
前5走 08/20 名古屋12R 12着/12頭+3.0秒 07/01 名古屋1R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋4R 5着/12頭+2.0秒 06/05 名古屋3R 2着/10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 6.3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 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.5% / 期待値 -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	ノーブルクインダム	大畑慧（愛知）	実1.3	B◎ A◎勝率56% EV-27% 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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 名古屋3R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 97.4% (オッズ暗示: 76.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 55.8% / 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。
6	クロムハーツガール	明星晴（笠松）	実131.4	B× A▽勝率1% EV-25% 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 08/20 名古屋1R 11着/11頭+3.7秒 07/31 名古屋6R 12着/12頭+4.6秒 07/14 名古屋1R 12着/12頭+4.0秒 07/01 名古屋3R 11着/12頭+4.0秒 06/22 名古屋2R 11着/11頭
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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 0.6% / 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。
7	カイトアザリー	尾崎章（愛知）	実44.9	B× A△勝率3% EV+43% 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 08/20 名古屋1R 8着/11頭+1.4秒 07/01 名古屋3R 4着/12頭 06/18 名古屋4R 4着/12頭 05/25 名古屋1R 7着/10頭 05/07 名古屋2R 10着/10頭+3.6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 5.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 18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 3.2% / 期待値 +44% ※ 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	ナガノキングダイヤ追込	近藤颯（愛知）	実99.2	B△ A▽勝率1% EV-14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調／165日ぶりの実戦）
前5走 03/26 名古屋8R 8着/12頭+3.6秒 03/13 名古屋2R 10着/11頭+2.4秒 02/27 名古屋7R 9着/11頭+2.2秒 02/11 名古屋10R 9着/11頭+3.7秒 01/29 名古屋7R 3着/11頭+1.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ ローテーション 165日休養明け × 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 0.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 0.9% / 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。
9	ナムラカメコ	加藤誓（愛知）	実12.4	B▲ A△勝率6% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋4R 7着/12頭+0.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 -22% ※ 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 ◎

ノーブルクインダム

騎手大畑慧（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

+26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲1リアルフォルツァ

6.3倍

EV -89%

▲A:△9ナムラカメコ

12.4倍

EV -93%

出走馬全9頭

◎A:◎5

ノーブルクインダム

大畑慧（愛知）

1.3倍

+26%

›

○A:▲1

リアルフォルツァ

塚本征（愛知）

6.3倍

-89%

›

▲A:△9

ナムラカメコ

加藤誓（愛知）

12.4倍

-93%

›

△A:○4

ユイバイハウス

丸野勝（愛知）

5.9倍

-99%

›

△A:△2

ビックリパラダイス

今井貴（愛知）

39.3倍

-95%

›

△A:▽8

ナガノキングダイヤ

近藤颯（愛知）

99.2倍

-88%

›

×A:△7

カイトアザリー

尾崎章（愛知）

44.9倍

-99%

›

×A:▽3

ハクノセブン

細川智（愛知）

58.7倍

-99%

›

×A:▽6

クロムハーツガール

明星晴（笠松）

131.4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

両モデルとも見送り

4R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リアルフォルツァ	塚本征（愛知）	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/24 名古屋12R 1着/3頭 07/28 名古屋4R 8着/11頭+2.9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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	ビックリパラダイス	今井貴（愛知）	実39.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/21 名古屋12R 2着/12頭+0.9秒 07/31 名古屋4R 4着/12頭+1.6秒 07/01 名古屋1R 6着/12頭 06/18 名古屋2R 4着/11頭 05/22 名古屋2R 10着/10頭+2.0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 4.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 17日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
3	ハクノセブン差し	細川智（愛知）	実58.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋1R 10着/11頭+1.9秒 05/24 312R 7着/9頭+1.8秒 05/10 316R 5着/10頭+1.5秒 04/25 312R 7着/10頭+2.9秒 04/12 312R 4着/10頭+2.3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 7.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ユイバイハウス	丸野勝（愛知）	実5.9	○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4走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋12R 12着/12頭+3.0秒 07/01 名古屋1R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋4R 5着/12頭+2.0秒 06/05 名古屋3R 2着/10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 6.3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 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
5	ノーブルクインダム	大畑慧（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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 名古屋3R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20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 55.8% (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。
6	クロムハーツガール	明星晴（笠松）	実131.4	▽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／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/20 名古屋1R 11着/11頭+3.7秒 07/31 名古屋6R 12着/12頭+4.6秒 07/14 名古屋1R 12着/12頭+4.0秒 07/01 名古屋3R 11着/12頭+4.0秒 06/22 名古屋2R 11着/11頭
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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
7	カイトアザリー	尾崎章（愛知）	実44.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋1R 8着/11頭+1.4秒 07/01 名古屋3R 4着/12頭 06/18 名古屋4R 4着/12頭 05/25 名古屋1R 7着/10頭 05/07 名古屋2R 10着/10頭+3.6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 5.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 18日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 3.2% (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。
8	ナガノキングダイヤ追込	近藤颯（愛知）	実99.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調／165日ぶりの実戦）
前5走 03/26 名古屋8R 8着/12頭+3.6秒 03/13 名古屋2R 10着/11頭+2.4秒 02/27 名古屋7R 9着/11頭+2.2秒 02/11 名古屋10R 9着/11頭+3.7秒 01/29 名古屋7R 3着/11頭+1.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ ローテーション 165日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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	ナムラカメコ	加藤誓（愛知）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋4R 7着/12頭+0.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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

ノーブルクインダム

騎手大畑慧（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ユイバイハウス

5.9倍

EV -8%

▲1リアルフォルツァ

6.3倍

EV -22%

出走馬全9頭

◎5

ノーブルクインダム

大畑慧（愛知）

1.3倍

-27%

›

○4

ユイバイハウス

丸野勝（愛知）

5.9倍

-8%

›

▲1

リアルフォルツァ

塚本征（愛知）

6.3倍

-22%

›

△9

ナムラカメコ

加藤誓（愛知）

12.4倍

-22%

›

△2

ビックリパラダイス

今井貴（愛知）

39.3倍

+50%

›

△7

カイトアザリー

尾崎章（愛知）

44.9倍

+43%

›

▽3

ハクノセブン

細川智（愛知）

58.7倍

-6%

›

▽8

ナガノキングダイヤ

近藤颯（愛知）

99.2倍

-14%

›

▽6

クロムハーツガール

明星晴（笠松）

131.4倍

-25%

›

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