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920m ダート920m　発走 15:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カヴォート	加藤聡（愛知）	実3.9	B▲ A○勝率14% EV-45% 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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 6.2% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.9% / 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	メイジョウパナシェ	丸野勝（愛知）	実15.8	B△ A△勝率6% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 名古屋2R 5着/8頭+0.8秒 07/31 名古屋3R 5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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.9% / 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。
3	ノースバレリーナ	丹羽克（愛知）	実103.3	B× A▽勝率2% EV+132% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/30 名古屋2R 10着/10頭+12.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.3% / 期待値 +133% ※ 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	ニシキマカヒキ	小笠羚（愛知）	実42.3	B△ A△勝率3% EV+12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/24 名古屋4R 4着/5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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.6% / 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。
5	コママイス	阪野学（愛知）	実261.3	B× A▽勝率1% EV+126% 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 08/18 名古屋2R 7着/8頭+2.9秒 07/30 名古屋2R 8着/10頭+6.0秒 07/15 名古屋3R 7着/7頭+2.0秒 07/02 名古屋1R 8着/9頭 06/05 名古屋4R 5着/5頭
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 7.3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 4走で勝ち無し ○ ローテーション 27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 0.9% / 期待値 +126% ※ 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	アイルライジング	細川智（愛知）	実1.6	B○ A◎勝率49% EV-20% 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／73日ぶりの実戦）
前5走 07/03 名古屋3R 3着/5頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 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 36.8% (オッズ暗示: 62.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 49.5% / 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。
7	ダイユーホーク	加藤利（愛知）	実188.1	B× A▽勝率1% EV+94% 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 08/18 名古屋2R 6着/8頭+2.2秒 07/30 名古屋2R 9着/10頭+7.8秒 07/03 名古屋4R 6着/6頭+0.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 27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 8位 / 勝率 1.0% / 期待値 +95% ※ 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	ブライティアバニー推奨	加藤誓（愛知）	実7.2	B◎ A▲勝率13% EV-4% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率52% × オッズ7.2倍で期待値+271%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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +271% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 51.6% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.2% / 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。
9	スカーヒップ	大原浩（笠松）	実7.2	B△ A△勝率11% EV-22% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 09/01 名古屋2R 3着/3頭 08/18 名古屋2R 8着/8頭+4.5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 5.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 期待値 -23% ※ 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 ▲

ブライティアバニー

騎手加藤誓（愛知）

単勝オッズ

7.2倍

AI期待値

+271%

買い目

¥1,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎6アイルライジング

1.6倍

EV -41%

▲A:○1カヴォート

3.9倍

EV -75%

出走馬全9頭

◎A:▲8

ブライティアバニー

加藤誓（愛知）

7.2倍

+271%

›

○A:◎6

アイルライジング

細川智（愛知）

1.6倍

-41%

›

▲A:○1

カヴォート

加藤聡（愛知）

3.9倍

-75%

›

△A:△2

メイジョウパナシェ

丸野勝（愛知）

15.8倍

-33%

›

△A:△4

ニシキマカヒキ

小笠羚（愛知）

42.3倍

-75%

›

△A:△9

スカーヒップ

大原浩（笠松）

7.2倍

-97%

›

×A:▽3

ノースバレリーナ

丹羽克（愛知）

103.3倍

-79%

›

×A:▽7

ダイユーホーク

加藤利（愛知）

188.1倍

-99%

›

×A:▽5

コママイス

阪野学（愛知）

261.3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 8 ブライティアバニー ¥1,000 実7.2倍期待値 +272% 不的中9着単勝 7.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

4R 名古屋競馬場ダ920m ダート920m　発走 15:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カヴォート	加藤聡（愛知）	実3.9	○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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 13.9% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
2	メイジョウパナシェ	丸野勝（愛知）	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 名古屋2R 5着/8頭+0.8秒 07/31 名古屋3R 5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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 27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 5.9% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ノースバレリーナ	丹羽克（愛知）	実103.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/30 名古屋2R 10着/10頭+12.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (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。
4	ニシキマカヒキ	小笠羚（愛知）	実42.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/24 名古屋4R 4着/5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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (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。
5	コママイス	阪野学（愛知）	実261.3	▽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4走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋2R 7着/8頭+2.9秒 07/30 名古屋2R 8着/10頭+6.0秒 07/15 名古屋3R 7着/7頭+2.0秒 07/02 名古屋1R 8着/9頭 06/05 名古屋4R 5着/5頭
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 7.3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 4走で勝ち無し ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
6	アイルライジング	細川智（愛知）	実1.6	◎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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／73日ぶりの実戦）
前5走 07/03 名古屋3R 3着/5頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 49.5% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
7	ダイユーホーク	加藤利（愛知）	実188.1	▽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 08/18 名古屋2R 6着/8頭+2.2秒 07/30 名古屋2R 9着/10頭+7.8秒 07/03 名古屋4R 6着/6頭+0.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	ブライティアバニー推奨	加藤誓（愛知）	実7.2	▲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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
9	スカーヒップ	大原浩（笠松）	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 09/01 名古屋2R 3着/3頭 08/18 名古屋2R 8着/8頭+4.5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 5.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

アイルライジング

騎手細川智（愛知）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1カヴォート

3.9倍

EV -45%

▲8ブライティアバニー

7.2倍

EV -4%

出走馬全9頭

◎6

アイルライジング

細川智（愛知）

1.6倍

-20%

›

○1

カヴォート

加藤聡（愛知）

3.9倍

-45%

›

▲8

ブライティアバニー

加藤誓（愛知）

7.2倍

-4%

›

△9

スカーヒップ

大原浩（笠松）

7.2倍

-22%

›

△2

メイジョウパナシェ

丸野勝（愛知）

15.8倍

-6%

›

△4

ニシキマカヒキ

小笠羚（愛知）

42.3倍

+12%

›

▽3

ノースバレリーナ

丹羽克（愛知）

103.3倍

+132%

›

▽7

ダイユーホーク

加藤利（愛知）

188.1倍

+94%

›

▽5

コママイス

阪野学（愛知）

261.3倍

+126%

›

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 8 ブライティアバニー ¥1,000 実7.2倍期待値 -5% 不的中9着単勝 7.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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