名古屋 12R 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

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リリーボレア	小笠羚（愛知）	実3.6	B○ A◎勝率24% EV-12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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2.7着と安定）
前5走 08/21 名古屋3R 3着/12頭+0.4秒 07/31 名古屋2R 2着/12頭+0.9秒 07/13 名古屋3R 3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 2.7着 (安定) × 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 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 27.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.4% / 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。
2	オーケーグレイス	丸山真（愛知）	実111.1	B× A▽勝率1% EV+0% 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 5着/12頭+0.7秒 07/31 名古屋4R 7着/12頭+2.1秒 07/14 名古屋1R 8着/12頭 07/01 名古屋1R 12着/12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 6.7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 ○ 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 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 +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。
3	グラスベリー	大畑慧（愛知）	実26.6	B△ A▽勝率4% EV+7% 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4走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋3R 4着/12頭+0.6秒 07/31 名古屋6R 7着/12頭+1.4秒 07/01 名古屋1R 4着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋3R 2着/11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 5.0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 ○ 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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 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。
4	モータリゼーション	近藤颯（愛知）	実5.8	B× A△勝率10% EV-41% 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 5着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋4R 2着/11頭+0.3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戦の調子平均 3.5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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 17.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 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。
5	ナンヨーロイヤル差し	今井貴（愛知）	実34.9	B△ A▽勝率3% EV+16% 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4走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋1R 6着/11頭+0.8秒 07/31 名古屋6R 8着/12頭+1.9秒 07/14 名古屋1R 5着/12頭 05/12 川崎8R 7着/12頭+1.3秒 03/12 船橋7R 3着/9頭+1.1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 6.3着 × 当競馬場適性 3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 18% ○ 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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 +16% ※ 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	チェリカキング	加藤聡（愛知）	実31.1	B▽ A▽勝率3% EV-10% 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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋1R 7着/11頭+1.2秒 07/31 名古屋6R 11着/12頭+3.6秒 06/30 名古屋1R 1着/12頭 06/05 名古屋2R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.9% / 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。
7	マイネルカイザー	柿原翔（愛知）	実92.5	B× A▽勝率1% EV+16% 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2R 7着/12頭+1.9秒 07/17 名古屋1R 3着/3頭 06/30 名古屋2R 3着/12頭 06/16 名古屋2R 6着/10頭+0.0秒 06/05 名古屋3R 6着/10頭+1.0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 4.3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 △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 +16% ※ 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	ジューンスマッシュ	塚本征（愛知）	実7.9	B△ A△勝率7% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/20 名古屋1R 5着/11頭+0.7秒 07/14 名古屋1R 4着/12頭+0.0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 4.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 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。
9	ミョンソクコムドリ推奨	丸野勝（愛知）	実29.4	B◎ A△勝率5% EV+61% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率38% × オッズ29.4倍で期待値+999%の有力候補（前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/21 名古屋1R 2着/12頭+0.3秒 07/31 名古屋1R 4着/12頭+2.3秒 07/13 名古屋4R 5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戦の調子平均 3.7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 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 38.2% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 +61% ※ 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	エルヴ	細川智（愛知）	実46.1	B▽ A▽勝率2% EV-20% 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）
前5走 08/21 名古屋3R 11着/12頭+3.5秒 07/03 名古屋5R 4着/12頭 03/11 名古屋10R 5着/10頭+1.3秒 ― ―
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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 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。
11	コスモアマデウス	木之葵（愛知）	実3.2	B× A○勝率22% EV-30% 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2.3着と安定）
前5走 08/21 名古屋3R 2着/12頭+0.0秒 07/17 名古屋3R 3着/3頭 06/30 名古屋3R 2着/12頭+0.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 2.3着 (安定) × 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 ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.7% / 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。
12	メイナンファスト差し	渡邊竜（笠松）	実5.1	B▲ A▲勝率17% EV-14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/20 名古屋1R 3着/11頭+0.4秒 07/31 名古屋6R 5着/12頭+0.8秒 07/15 名古屋11R 9着/12頭 10/16 名古屋3R 1着/11頭勝利 09/18 名古屋9R 6着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.7% / 期待値 -15% ※ 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 △

ミョンソクコムドリ

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

29.4倍

AI期待値

+999%

買い目

¥800

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎1リリーボレア

3.6倍

EV -40%

▲A:▲12メイナンファスト

5.1倍

EV -15%

出走馬全12頭

◎A:△9

ミョンソクコムドリ

丸野勝（愛知）

29.4倍

+999%

›

○A:◎1

リリーボレア

小笠羚（愛知）

3.6倍

-40%

›

▲A:▲12

メイナンファスト

渡邊竜（笠松）

5.1倍

-15%

›

△A:△8

ジューンスマッシュ

塚本征（愛知）

7.9倍

-63%

›

△A:▽3

グラスベリー

大畑慧（愛知）

26.6倍

+24%

›

△A:▽5

ナンヨーロイヤル

今井貴（愛知）

34.9倍

+63%

›

×A:△4

モータリゼーション

近藤颯（愛知）

5.8倍

-77%

›

▽A:▽10

エルヴ

細川智（愛知）

46.1倍

+78%

›

▽A:▽6

チェリカキング

加藤聡（愛知）

31.1倍

+11%

›

×A:○11

コスモアマデウス

木之葵（愛知）

3.2倍

-90%

›

×A:▽7

マイネルカイザー

柿原翔（愛知）

92.5倍

-77%

›

×A:▽2

オーケーグレイス

丸山真（愛知）

111.1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 9 ミョンソクコムドリ ¥800 実29.4倍期待値 +999% 不的中10着単勝 29.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リリーボレア	小笠羚（愛知）	実3.6	◎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2.7着と安定）
前5走 08/21 名古屋3R 3着/12頭+0.4秒 07/31 名古屋2R 2着/12頭+0.9秒 07/13 名古屋3R 3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 2.7着 (安定) × 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 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.4% (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。
2	オーケーグレイス	丸山真（愛知）	実111.1	▽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）
前5走 08/21 名古屋3R 5着/12頭+0.7秒 07/31 名古屋4R 7着/12頭+2.1秒 07/14 名古屋1R 8着/12頭 07/01 名古屋1R 12着/12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 6.7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 ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
3	グラスベリー	大畑慧（愛知）	実26.6	▽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4走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋3R 4着/12頭+0.6秒 07/31 名古屋6R 7着/12頭+1.4秒 07/01 名古屋1R 4着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋3R 2着/11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 5.0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 ○ 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) +7% (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。
4	モータリゼーション	近藤颯（愛知）	実5.8	△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 5着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋4R 2着/11頭+0.3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戦の調子平均 3.5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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	ナンヨーロイヤル差し	今井貴（愛知）	実34.9	▽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4走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋1R 6着/11頭+0.8秒 07/31 名古屋6R 8着/12頭+1.9秒 07/14 名古屋1R 5着/12頭 05/12 川崎8R 7着/12頭+1.3秒 03/12 船橋7R 3着/9頭+1.1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 6.3着 × 当競馬場適性 3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 18% ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (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。
6	チェリカキング	加藤聡（愛知）	実31.1	▽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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 名古屋1R 7着/11頭+1.2秒 07/31 名古屋6R 11着/12頭+3.6秒 06/30 名古屋1R 1着/12頭 06/05 名古屋2R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (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。
7	マイネルカイザー	柿原翔（愛知）	実92.5	▽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2R 7着/12頭+1.9秒 07/17 名古屋1R 3着/3頭 06/30 名古屋2R 3着/12頭 06/16 名古屋2R 6着/10頭+0.0秒 06/05 名古屋3R 6着/10頭+1.0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 4.3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 △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
8	ジューンスマッシュ	塚本征（愛知）	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/20 名古屋1R 5着/11頭+0.7秒 07/14 名古屋1R 4着/12頭+0.0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 4.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
9	ミョンソクコムドリ推奨	丸野勝（愛知）	実29.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/21 名古屋1R 2着/12頭+0.3秒 07/31 名古屋1R 4着/12頭+2.3秒 07/13 名古屋4R 5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戦の調子平均 3.7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 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
10	エルヴ	細川智（愛知）	実46.1	▽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）
前5走 08/21 名古屋3R 11着/12頭+3.5秒 07/03 名古屋5R 4着/12頭 03/11 名古屋10R 5着/10頭+1.3秒 ― ―
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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
11	コスモアマデウス	木之葵（愛知）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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2.3着と安定）
前5走 08/21 名古屋3R 2着/12頭+0.0秒 07/17 名古屋3R 3着/3頭 06/30 名古屋3R 2着/12頭+0.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 2.3着 (安定) × 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 ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
12	メイナンファスト差し	渡邊竜（笠松）	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/20 名古屋1R 3着/11頭+0.4秒 07/31 名古屋6R 5着/12頭+0.8秒 07/15 名古屋11R 9着/12頭 10/16 名古屋3R 1着/11頭勝利 09/18 名古屋9R 6着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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

リリーボレア

騎手小笠羚（愛知）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11コスモアマデウス

3.2倍

EV -30%

▲12メイナンファスト

5.1倍

EV -14%

出走馬全12頭

◎1

リリーボレア

小笠羚（愛知）

3.6倍

-12%

›

○11

コスモアマデウス

木之葵（愛知）

3.2倍

-30%

›

▲12

メイナンファスト

渡邊竜（笠松）

5.1倍

-14%

›

△4

モータリゼーション

近藤颯（愛知）

5.8倍

-41%

›

△8

ジューンスマッシュ

塚本征（愛知）

7.9倍

-40%

›

△9

ミョンソクコムドリ

丸野勝（愛知）

29.4倍

+61%

›

▽3

グラスベリー

大畑慧（愛知）

26.6倍

+7%

›

▽5

ナンヨーロイヤル

今井貴（愛知）

34.9倍

+16%

›

▽6

チェリカキング

加藤聡（愛知）

31.1倍

-10%

›

▽10

エルヴ

細川智（愛知）

46.1倍

-20%

›

▽7

マイネルカイザー

柿原翔（愛知）

92.5倍

+16%

›

▽2

オーケーグレイス

丸山真（愛知）

111.1倍

+0%

›

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。

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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 9 ミョンソクコムドリ ¥800 実29.4倍期待値 +61% 不的中10着単勝 29.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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