名古屋 6R 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

6R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レディマジェスティ先行	加藤誓（愛知）	実9.8	B× A△勝率6% EV-39% 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53走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は55走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/01 名古屋7R 2着/10頭+1.2秒 08/18 名古屋6R 5着/12頭+1.5秒 07/28 名古屋5R 10着/12頭+5.7秒 06/30 名古屋12R 12着/12頭+3.0秒 06/16 名古屋4R 6着/9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 5.7着 × 当競馬場適性 53走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.4% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 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。
2	ヤタガラスマヒナ先行推奨	大畑慧（愛知）	実5.9	B○ A▲勝率18% EV+4% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+39%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 09/01 名古屋7R 4着/10頭+2.0秒 08/18 名古屋7R 12着/12頭+4.1秒 07/28 名古屋6R 10着/12頭+3.9秒 01/28 名古屋1R 12着/12頭+2.7秒 01/14 名古屋4R 5着/11頭+1.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 44走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.7% / 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。
3	シロイヤツ差し	尾崎章（愛知）	実24.6	B× A×勝率2% EV-51% 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 09/01 名古屋7R 5着/10頭+2.0秒 08/18 名古屋6R 4着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋5R 5着/12頭+3.8秒 06/30 名古屋5R 7着/11頭 06/02 名古屋4R 9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 4.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 2.0% / 期待値 -52% ※ 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	スノーバンティング逃げ	加藤利（愛知）	実193.6	B× A▽勝率1% EV+65% 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 09/01 名古屋7R 9着/10頭+5.1秒 07/13 名古屋12R 8着/12頭 06/30 名古屋5R 5着/11頭 05/19 名古屋2R 6着/10頭+1.8秒 05/04 名古屋2R 10着/11頭+2.2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 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 +66% ※ 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	ストレンジャー自在	小笠羚（愛知）	実1.9	B△ A◎勝率30% EV-42% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 09/01 名古屋8R 7着/10頭+1.2秒 08/18 名古屋7R 7着/12頭+2.2秒 07/28 名古屋5R 4着/12頭+3.4秒 06/30 名古屋6R 7着/12頭 05/19 名古屋7R 9着/11頭+3.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 0.7% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.4% / 期待値 -42% ※ 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	ファリナータ逃げ	明星晴（笠松）	実38.0	B◎ A▽勝率2% EV-10% 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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 09/01 名古屋7R 8着/10頭+4.6秒 08/18 名古屋6R 9着/12頭+3.5秒 03/23 名古屋4R 3着/10頭+0.9秒 03/09 名古屋2R 7着/11頭+0.8秒 02/23 名古屋3R 6着/11頭+1.3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 6.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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 65.0% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 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	ゴールドサニーデイ	丸山真（愛知）	実105.9	B× A▽勝率1% EV-12% 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 09/01 名古屋7R 7着/10頭+4.1秒 08/18 名古屋6R 10着/12頭+4.9秒 06/30 名古屋5R 11着/11頭 06/16 名古屋4R 9着/9頭 06/02 名古屋4R 11着/11頭+3.0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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し × 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 0.8% / 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。
8	ゼンダンマイウェイ先行	山田祥（愛知）	実12.5	B△ A△勝率3% EV-60% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋6R 6着/12頭+2.2秒 06/30 名古屋5R 8着/11頭 06/02 名古屋4R 6着/11頭 05/19 名古屋2R 5着/10頭+1.5秒 05/04 名古屋2R 5着/11頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 8.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 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。
9	ニシキホーク逃げ	大原浩（笠松）	実13.0	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27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/01 名古屋7R 10着/10頭+5.2秒 08/18 名古屋6R 12着/12頭+5.4秒 07/18 名古屋3R 7着/11頭+2.1秒 07/07 名古屋8R 3着/12頭+0.5秒 06/25 名古屋1R 1着/12頭勝利
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 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。
10	ユイノチョウシンキ先行	大畑雅（愛知）	実4.1	B▲ A○勝率29% EV+20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/01 名古屋7R 3着/10頭+1.7秒 08/18 名古屋6R 8着/12頭+2.8秒 07/28 名古屋5R 6着/12頭+3.9秒 06/02 名古屋4R 8着/11頭+1.0秒 05/19 名古屋5R 7着/11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 5.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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 5.3% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 29.4% / 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。

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 ▽

ファリナータ

騎手明星晴（笠松）

単勝オッズ

38.0倍

AI期待値

+999%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲2ヤタガラスマヒナ

5.9倍

EV +39%

▲A:○10ユイノチョウシンキ

4.1倍

EV -78%

出走馬全10頭

◎A:▽6

ファリナータ

明星晴（笠松）

38.0倍

+999%

›

○A:▲2

ヤタガラスマヒナ

大畑慧（愛知）

5.9倍

+39%

›

▲A:○10

ユイノチョウシンキ

大畑雅（愛知）

4.1倍

-78%

›

△A:△9

ニシキホーク

大原浩（笠松）

13.0倍

-45%

›

△A:◎5

ストレンジャー

小笠羚（愛知）

1.9倍

-98%

›

△A:△8

ゼンダンマイウェイ

山田祥（愛知）

12.5倍

-91%

›

×A:△1

レディマジェスティ

加藤誓（愛知）

9.8倍

-95%

›

×A:×3

シロイヤツ

尾崎章（愛知）

24.6倍

-99%

›

×A:▽7

ゴールドサニーデイ

丸山真（愛知）

105.9倍

-99%

›

×A:▽4

スノーバンティング

加藤利（愛知）

193.6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 ヤタガラスマヒナ ¥200 実5.9倍期待値 +39% 不的中2着単勝 5.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

6R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レディマジェスティ先行	加藤誓（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（当競馬場53走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は55走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/01 名古屋7R 2着/10頭+1.2秒 08/18 名古屋6R 5着/12頭+1.5秒 07/28 名古屋5R 10着/12頭+5.7秒 06/30 名古屋12R 12着/12頭+3.0秒 06/16 名古屋4R 6着/9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 5.7着 × 当競馬場適性 53走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.2% (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。
2	ヤタガラスマヒナ先行推奨	大畑慧（愛知）	実5.9	▲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 09/01 名古屋7R 4着/10頭+2.0秒 08/18 名古屋7R 12着/12頭+4.1秒 07/28 名古屋6R 10着/12頭+3.9秒 01/28 名古屋1R 12着/12頭+2.7秒 01/14 名古屋4R 5着/11頭+1.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 44走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.7% (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。
3	シロイヤツ差し	尾崎章（愛知）	実24.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場34走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は32走で勝ち無し）
前5走 09/01 名古屋7R 5着/10頭+2.0秒 08/18 名古屋6R 4着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋5R 5着/12頭+3.8秒 06/30 名古屋5R 7着/11頭 06/02 名古屋4R 9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 4.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
4	スノーバンティング逃げ	加藤利（愛知）	実193.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 09/01 名古屋7R 9着/10頭+5.1秒 07/13 名古屋12R 8着/12頭 06/30 名古屋5R 5着/11頭 05/19 名古屋2R 6着/10頭+1.8秒 05/04 名古屋2R 10着/11頭+2.2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	ストレンジャー自在	小笠羚（愛知）	実1.9	◎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
前5走 09/01 名古屋8R 7着/10頭+1.2秒 08/18 名古屋7R 7着/12頭+2.2秒 07/28 名古屋5R 4着/12頭+3.4秒 06/30 名古屋6R 7着/12頭 05/19 名古屋7R 9着/11頭+3.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.4% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
6	ファリナータ逃げ	明星晴（笠松）	実38.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 09/01 名古屋7R 8着/10頭+4.6秒 08/18 名古屋6R 9着/12頭+3.5秒 03/23 名古屋4R 3着/10頭+0.9秒 03/09 名古屋2R 7着/11頭+0.8秒 02/23 名古屋3R 6着/11頭+1.3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 6.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
7	ゴールドサニーデイ	丸山真（愛知）	実105.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/01 名古屋7R 7着/10頭+4.1秒 08/18 名古屋6R 10着/12頭+4.9秒 06/30 名古屋5R 11着/11頭 06/16 名古屋4R 9着/9頭 06/02 名古屋4R 11着/11頭+3.0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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
8	ゼンダンマイウェイ先行	山田祥（愛知）	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/18 名古屋6R 6着/12頭+2.2秒 06/30 名古屋5R 8着/11頭 06/02 名古屋4R 6着/11頭 05/19 名古屋2R 5着/10頭+1.5秒 05/04 名古屋2R 5着/11頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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	ニシキホーク逃げ	大原浩（笠松）	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/01 名古屋7R 10着/10頭+5.2秒 08/18 名古屋6R 12着/12頭+5.4秒 07/18 名古屋3R 7着/11頭+2.1秒 07/07 名古屋8R 3着/12頭+0.5秒 06/25 名古屋1R 1着/12頭勝利
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	ユイノチョウシンキ先行	大畑雅（愛知）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/01 名古屋7R 3着/10頭+1.7秒 08/18 名古屋6R 8着/12頭+2.8秒 07/28 名古屋5R 6着/12頭+3.9秒 06/02 名古屋4R 8着/11頭+1.0秒 05/19 名古屋5R 7着/11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 5.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 29.4% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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

ストレンジャー

騎手小笠羚（愛知）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ユイノチョウシンキ

4.1倍

EV +20%

▲2ヤタガラスマヒナ

5.9倍

EV +4%

出走馬全10頭

◎5

ストレンジャー

小笠羚（愛知）

1.9倍

-42%

›

○10

ユイノチョウシンキ

大畑雅（愛知）

4.1倍

+20%

›

▲2

ヤタガラスマヒナ

大畑慧（愛知）

5.9倍

+4%

›

△9

ニシキホーク

大原浩（笠松）

13.0倍

-8%

›

△1

レディマジェスティ

加藤誓（愛知）

9.8倍

-39%

›

△8

ゼンダンマイウェイ

山田祥（愛知）

12.5倍

-60%

›

▽6

ファリナータ

明星晴（笠松）

38.0倍

-10%

›

×3

シロイヤツ

尾崎章（愛知）

24.6倍

-51%

›

▽4

スノーバンティング

加藤利（愛知）

193.6倍

+65%

›

▽7

ゴールドサニーデイ

丸山真（愛知）

105.9倍

-12%

›

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 2 ヤタガラスマヒナ ¥200 実5.9倍期待値 +5% 不的中2着単勝 5.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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