名古屋 3R 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

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソブリンズオーブ	大畑慧（愛知）	実33.7	B× A×勝率1% EV-53% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11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 1.1% (オッズ暗示: 3.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 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。
2	ダゴベルト推奨	丹羽克（愛知）	実23.0	B○ A△勝率4% EV-3% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率18% × オッズ23.0倍で期待値+305%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 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 2位 (上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +305% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 期待値 -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	テイクザスローン	細川智（愛知）	実4.4	B△ A○勝率22% EV-5% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.5% / 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。
4	メイショウハネウマ	近藤颯（愛知）	実23.7	B△ A▽勝率2% EV-46% 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 4 ◎ 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 4位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 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。
5	レッドジルベスター	塚本征（愛知）	実9.3	B▲ A△勝率10% EV-5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率32%）
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) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 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。
6	アイアン	木之葵（愛知）	実7.6	B△ A▲勝率13% EV-3% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 6位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 13.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 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。
7	ドゥブルヴェ	望月洵（愛知）	実2.3	B◎ A◎勝率34% EV-22% 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（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.8% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.7% / 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。
8	レーヌシェーヌ	丸山真（愛知）	実16.4	B× A▽勝率4% EV-31% 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 8 ◎ 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 9位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 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。
9	サンロード	大畑雅（愛知）	実18.8	B▽ A▽勝率3% EV-43% 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 9 ◎ 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 10位 (中位評価) × 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 2.9% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 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。
10	ダイユウレゾナンス	丸野勝（愛知）	実41.7	B▽ A×勝率1% EV-53% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 2.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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。
11	ウインサルーテ	村上弘（愛知）	実123.3	B× A▽勝率1% EV+23% 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2R 11着/12頭+12.6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 11.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 21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 1.0% / 期待値 +24% ※ 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	オーシャンミューズ	加藤聡（愛知）	実9.5	B× A△勝率5% EV-54% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.8% / 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。

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 ◎

ドゥブルヴェ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

2.3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

○A:△2ダゴベルト

23.0倍

EV +305%

▲A:△5レッドジルベスター

9.3倍

EV +36%

出走馬全12頭

◎A:◎7

ドゥブルヴェ

望月洵（愛知）

2.3倍

-6%

›

○A:△2

ダゴベルト

丹羽克（愛知）

23.0倍

+305%

›

▲A:△5

レッドジルベスター

塚本征（愛知）

9.3倍

+36%

›

△A:▽4

メイショウハネウマ

近藤颯（愛知）

23.7倍

+80%

›

△A:○3

テイクザスローン

細川智（愛知）

4.4倍

-86%

›

△A:▲6

アイアン

木之葵（愛知）

7.6倍

-75%

›

▽A:×10

ダイユウレゾナンス

丸野勝（愛知）

41.7倍

+32%

›

×A:△12

オーシャンミューズ

加藤聡（愛知）

9.5倍

-72%

›

×A:▽8

レーヌシェーヌ

丸山真（愛知）

16.4倍

-53%

›

▽A:▽9

サンロード

大畑雅（愛知）

18.8倍

-46%

›

×A:×1

ソブリンズオーブ

大畑慧（愛知）

33.7倍

-63%

›

×A:▽11

ウインサルーテ

村上弘（愛知）

123.3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 2 ダゴベルト ¥300 実23.0倍期待値 +305% 不的中8着単勝 23.0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 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソブリンズオーブ	大畑慧（愛知）	実33.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) × 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 1.4% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ダゴベルト推奨	丹羽克（愛知）	実23.0	△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 ― ― ― ― ―
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 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (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	テイクザスローン	細川智（愛知）	実4.4	○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 3 ◎ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.5% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	メイショウハネウマ	近藤颯（愛知）	実23.7	▽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 4 ◎ 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 9位 (中位評価) × 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 2.3% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	レッドジルベスター	塚本征（愛知）	実9.3	△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 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	アイアン	木之葵（愛知）	実7.6	▲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 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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	ドゥブルヴェ	望月洵（愛知）	実2.3	◎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（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.7% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
8	レーヌシェーヌ	丸山真（愛知）	実16.4	▽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 8 ◎ 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 7位 (中位評価) × 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 4.2% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
9	サンロード	大畑雅（愛知）	実18.8	▽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 9 ◎ 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 8位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
10	ダイユウレゾナンス	丸野勝（愛知）	実41.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 1.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
11	ウインサルーテ	村上弘（愛知）	実123.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/24 名古屋2R 11着/12頭+12.6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 11.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
12	オーシャンミューズ	加藤聡（愛知）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 4.8% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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

ドゥブルヴェ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3テイクザスローン

4.4倍

EV -5%

▲6アイアン

7.6倍

EV -3%

出走馬全12頭

◎7

ドゥブルヴェ

望月洵（愛知）

2.3倍

-22%

›

○3

テイクザスローン

細川智（愛知）

4.4倍

-5%

›

▲6

アイアン

木之葵（愛知）

7.6倍

-3%

›

△5

レッドジルベスター

塚本征（愛知）

9.3倍

-5%

›

△12

オーシャンミューズ

加藤聡（愛知）

9.5倍

-54%

›

△2

ダゴベルト

丹羽克（愛知）

23.0倍

-3%

›

▽8

レーヌシェーヌ

丸山真（愛知）

16.4倍

-31%

›

▽9

サンロード

大畑雅（愛知）

18.8倍

-43%

›

▽4

メイショウハネウマ

近藤颯（愛知）

23.7倍

-46%

›

×1

ソブリンズオーブ

大畑慧（愛知）

33.7倍

-53%

›

×10

ダイユウレゾナンス

丸野勝（愛知）

41.7倍

-53%

›

▽11

ウインサルーテ

村上弘（愛知）

123.3倍

+23%

›

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▶ 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 2 ダゴベルト ¥300 実23.0倍期待値 -3% 不的中8着単勝 23.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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