名古屋 7R 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

7R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポケッティーノ先行	細川智（愛知）	実44.5	B× A▽勝率1% EV-39% 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14走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/24 名古屋8R 7着/12頭+1.1秒 07/31 名古屋8R 8着/11頭+2.3秒 07/17 名古屋7R 10着/12頭 06/18 名古屋8R 5着/10頭 06/04 名古屋8R 8着/11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 8.3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 14走で勝ち無し ○ 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: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -40% ※ 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	ハクサンミニョン	近藤颯（愛知）	実2.8	B○ A◎勝率33% EV-6% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場24走で勝率25%と適性高／同距離帯13走で勝率38%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/24 名古屋7R 5着/12頭+0.8秒 07/31 名古屋10R 8着/12頭+1.1秒 07/01 名古屋7R 11着/11頭 06/16 名古屋9R 9着/10頭+0.0秒 06/04 名古屋8R 10着/11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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 38% △ 騎手近50戦勝率 4% (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 15.0% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.4% / 期待値 -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	ヤモリアツマレ	丹羽克（愛知）	実21.5	B× A▽勝率3% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場77走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は58走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/31 名古屋10R 3着/12頭+0.5秒 07/17 名古屋12R 8着/12頭 07/03 名古屋6R 9着/12頭+3.0秒 06/22 名古屋6R 8着/10頭 06/05 名古屋6R 8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 6.7着 × 当競馬場適性 77走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 58走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 -41% ※ 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	サンマイル先行	木之葵（愛知）	実9.8	B× A△勝率8% EV-19% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率30%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/22 名古屋8R 1着/11頭 05/07 名古屋12R 8着/10頭+1.5秒 04/24 名古屋4R 7着/12頭+2.2秒 04/13 名古屋4R 6着/10頭+0.8秒 03/27 名古屋7R 5着/10頭+0.6秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 87走で勝率 6% △ 距離適性同距離 70走で勝率 7% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 108日休養明け × 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: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 -19% ※ 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	ミヤビエクセレント	尾崎章（愛知）	実50.1	B× A▽勝率1% EV-47% 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 08/24 名古屋8R 11着/12頭+2.1秒 07/17 名古屋7R 11着/12頭+1.0秒 06/30 名古屋7R 12着/12頭 06/04 名古屋9R 7着/12頭 05/21 名古屋8R 10着/10頭+0.0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 11.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 -47% ※ 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	バウアピアーズ逃げ推奨	友森翔（愛知）	実14.8	B◎ A▽勝率4% EV-39% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率57% × オッズ14.8倍で期待値+749%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／同距離帯で勝率22%／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/24 名古屋8R 9着/12頭+1.7秒 07/31 名古屋12R 2着/12頭+0.4秒 06/05 名古屋5R 2着/12頭 05/06 名古屋3R 1着/11頭勝利 06/13 名古屋10R 6着/10頭+2.1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 4.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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) +749% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 57.4% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 期待値 -40% ※ 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	オーセンティアン自在	大畑慧（愛知）	実12.2	B△ A△勝率5% EV-43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/24 名古屋8R 5着/12頭+0.7秒 07/31 名古屋8R 11着/11頭+3.5秒 07/17 名古屋7R 9着/12頭 07/01 名古屋7R 5着/11頭 05/25 名古屋9R 5着/10頭
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 期待値 -43% ※ 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	ミートザターゲット逃げ	丸野勝（愛知）	実3.6	B△ A▲勝率17% EV-38% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋10R 7着/12頭+0.8秒 05/04 園田1R 4着/7頭+1.2秒 04/21 園田2R 5着/9頭+1.2秒 03/26 園田6R 1着/10頭勝利 09/25 園田7R 2着/10頭+0.3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 5.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 1.6% (オッズ暗示: 27.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.1% / 期待値 -39% ※ 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	ショウナンラフィネ	加藤聡（愛知）	実4.6	B△ A○勝率21% EV-5% 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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/17 名古屋12R 3着/12頭 07/02 名古屋8R 6着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋7R 4着/12頭+1.0秒 05/25 名古屋9R 10着/10頭+0.0秒 05/08 名古屋9R 11着/12頭+2.9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 4.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.6% / 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。
10	カミーチェ	小笠羚（愛知）	実13.6	B▲ A△勝率7% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場43走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は43走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/24 名古屋8R 8着/12頭+1.4秒 07/30 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋7R 9着/12頭 07/02 名古屋12R 2着/12頭 06/19 名古屋1R 7着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 43走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 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) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 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。

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

B推奨Aモデル ▽

バウアピアーズ

騎手友森翔（愛知）

単勝オッズ

14.8倍

AI期待値

+749%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2ハクサンミニョン

2.8倍

EV -57%

▲A:△10カミーチェ

13.6倍

EV +104%

出走馬全10頭

◎A:▽6

バウアピアーズ

友森翔（愛知）

14.8倍

+749%

›

○A:◎2

ハクサンミニョン

近藤颯（愛知）

2.8倍

-57%

›

▲A:△10

カミーチェ

小笠羚（愛知）

13.6倍

+104%

›

△A:○9

ショウナンラフィネ

加藤聡（愛知）

4.6倍

-61%

›

△A:▲8

ミートザターゲット

丸野勝（愛知）

3.6倍

-94%

›

△A:△7

オーセンティアン

大畑慧（愛知）

12.2倍

-83%

›

×A:▽3

ヤモリアツマレ

丹羽克（愛知）

21.5倍

-77%

›

×A:△4

サンマイル

木之葵（愛知）

9.8倍

-99%

›

×A:▽1

ポケッティーノ

細川智（愛知）

44.5倍

-96%

›

×A:▽5

ミヤビエクセレント

尾崎章（愛知）

50.1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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 バウアピアーズ ¥1,300 実14.8倍期待値 +750% 不的中10着単勝 14.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

7R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポケッティーノ先行	細川智（愛知）	実44.5	▽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14走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/24 名古屋8R 7着/12頭+1.1秒 07/31 名古屋8R 8着/11頭+2.3秒 07/17 名古屋7R 10着/12頭 06/18 名古屋8R 5着/10頭 06/04 名古屋8R 8着/11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 8.3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 14走で勝ち無し ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
2	ハクサンミニョン	近藤颯（愛知）	実2.8	◎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24走で勝率25%と適性高／同距離帯13走で勝率38%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/24 名古屋7R 5着/12頭+0.8秒 07/31 名古屋10R 8着/12頭+1.1秒 07/01 名古屋7R 11着/11頭 06/16 名古屋9R 9着/10頭+0.0秒 06/04 名古屋8R 10着/11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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 38% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.4% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
3	ヤモリアツマレ	丹羽克（愛知）	実21.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場77走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は58走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/31 名古屋10R 3着/12頭+0.5秒 07/17 名古屋12R 8着/12頭 07/03 名古屋6R 9着/12頭+3.0秒 06/22 名古屋6R 8着/10頭 06/05 名古屋6R 8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 6.7着 × 当競馬場適性 77走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 58走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	サンマイル先行	木之葵（愛知）	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率30%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/22 名古屋8R 1着/11頭 05/07 名古屋12R 8着/10頭+1.5秒 04/24 名古屋4R 7着/12頭+2.2秒 04/13 名古屋4R 6着/10頭+0.8秒 03/27 名古屋7R 5着/10頭+0.6秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 87走で勝率 6% △ 距離適性同距離 70走で勝率 7% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 108日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
5	ミヤビエクセレント	尾崎章（愛知）	実50.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 08/24 名古屋8R 11着/12頭+2.1秒 07/17 名古屋7R 11着/12頭+1.0秒 06/30 名古屋7R 12着/12頭 06/04 名古屋9R 7着/12頭 05/21 名古屋8R 10着/10頭+0.0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 11.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	バウアピアーズ逃げ推奨	友森翔（愛知）	実14.8	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／同距離帯で勝率22%／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/24 名古屋8R 9着/12頭+1.7秒 07/31 名古屋12R 2着/12頭+0.4秒 06/05 名古屋5R 2着/12頭 05/06 名古屋3R 1着/11頭勝利 06/13 名古屋10R 6着/10頭+2.1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 4.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	オーセンティアン自在	大畑慧（愛知）	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/24 名古屋8R 5着/12頭+0.7秒 07/31 名古屋8R 11着/11頭+3.5秒 07/17 名古屋7R 9着/12頭 07/01 名古屋7R 5着/11頭 05/25 名古屋9R 5着/10頭
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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	ミートザターゲット逃げ	丸野勝（愛知）	実3.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋10R 7着/12頭+0.8秒 05/04 園田1R 4着/7頭+1.2秒 04/21 園田2R 5着/9頭+1.2秒 03/26 園田6R 1着/10頭勝利 09/25 園田7R 2着/10頭+0.3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 5.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
9	ショウナンラフィネ	加藤聡（愛知）	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/17 名古屋12R 3着/12頭 07/02 名古屋8R 6着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋7R 4着/12頭+1.0秒 05/25 名古屋9R 10着/10頭+0.0秒 05/08 名古屋9R 11着/12頭+2.9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 4.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
10	カミーチェ	小笠羚（愛知）	実13.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場43走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は43走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/24 名古屋8R 8着/12頭+1.4秒 07/30 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋7R 9着/12頭 07/02 名古屋12R 2着/12頭 06/19 名古屋1R 7着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 43走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ハクサンミニョン

騎手近藤颯（愛知）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ショウナンラフィネ

4.6倍

EV -5%

▲8ミートザターゲット

3.6倍

EV -38%

出走馬全10頭

◎2

ハクサンミニョン

近藤颯（愛知）

2.8倍

-6%

›

○9

ショウナンラフィネ

加藤聡（愛知）

4.6倍

-5%

›

▲8

ミートザターゲット

丸野勝（愛知）

3.6倍

-38%

›

△4

サンマイル

木之葵（愛知）

9.8倍

-19%

›

△10

カミーチェ

小笠羚（愛知）

13.6倍

-8%

›

△7

オーセンティアン

大畑慧（愛知）

12.2倍

-43%

›

▽6

バウアピアーズ

友森翔（愛知）

14.8倍

-39%

›

▽3

ヤモリアツマレ

丹羽克（愛知）

21.5倍

-41%

›

▽1

ポケッティーノ

細川智（愛知）

44.5倍

-39%

›

▽5

ミヤビエクセレント

尾崎章（愛知）

50.1倍

-47%

›

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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 バウアピアーズ ¥1,300 実14.8倍期待値 -40% 不的中10着単勝 14.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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