名古屋 8R 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

8R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オルトジュピター自在	丸野勝（愛知）	実8.4	B△ A△勝率10% EV-19% 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14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 09/01 名古屋8R 8着/10頭+1.4秒 08/18 名古屋7R 8着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋6R 3着/12頭+0.8秒 07/13 名古屋12R 7着/12頭 06/30 名古屋5R 3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 6.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 期待値 -20% ※ 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	ウタカタ逃げ	塚本征（愛知）	実9.3	B▲ A△勝率7% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/01 名古屋8R 10着/10頭+4.0秒 08/18 名古屋7R 6着/12頭+2.1秒 07/28 名古屋12R 8着/10頭+1.9秒 06/30 名古屋6R 10着/12頭 06/02 名古屋6R 11着/12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 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -34% ※ 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	サンルーナ先行	加藤利（愛知）	実7.7	B× A×勝率4% EV-72% 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24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/01 名古屋8R 3着/10頭+0.2秒 07/28 名古屋12R 5着/10頭+1.1秒 07/13 名古屋6R 7着/12頭 05/19 名古屋5R 3着/11頭+0.5秒 05/04 名古屋6R 8着/10頭+4.2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 5.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 13.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.5% / 期待値 -73% ※ 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	ニシキビブラビブレ追込	丹羽克（愛知）	実4.5	B△ A○勝率15% 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46走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 09/01 名古屋8R 4着/10頭+0.4秒 08/18 名古屋7R 3着/12頭+1.4秒 12/09 名古屋8R 11着/12頭+3.0秒 11/25 名古屋4R 8着/12頭+4.9秒 11/12 名古屋6R 8着/12頭+3.3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 6.0着 × 当競馬場適性 46走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し × 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 0.2% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.4% / 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。
5	ノボリミッション逃げ推奨	大畑雅（愛知）	実5.4	B◎ A▲勝率15% EV-20% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率63% × オッズ5.4倍で期待値+242%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率17%と相性良／前走勝利の勢い継続）
前5走 03/23 名古屋4R 1着/10頭勝利 03/09 名古屋4R 3着/11頭+0.9秒 02/23 名古屋3R 10着/11頭+2.8秒 02/09 名古屋2R 2着/12頭+0.1秒 01/13 名古屋1R 8着/11頭+2.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 175日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +242% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 63.4% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.7% / 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。
6	サーストンユタ自在	木之葵（愛知）	実89.6	B× A▽勝率1% EV-1% 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 09/02 名古屋5R 9着/12頭+3.4秒 08/18 名古屋8R 11着/12頭+3.1秒 07/28 名古屋6R 8着/12頭+3.3秒 07/01 名古屋5R 8着/12頭 06/17 名古屋5R 11着/11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戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40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 1.1% / 期待値 -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。
7	ナムラアダム逃げ	柿原翔（愛知）	実155.5	B× A▽勝率1% EV+16% 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8R 9着/10頭+3.7秒 08/18 名古屋7R 11着/12頭+4.0秒 07/28 名古屋6R 9着/12頭+3.4秒 07/13 名古屋6R 12着/12頭+8.0秒 06/02 名古屋7R 10着/12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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 75走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 70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) -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 0.7% / 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	タマモサウルス	小笠羚（愛知）	実13.1	B△ A△勝率4% EV-46% 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7R 9着/12頭+2.9秒 07/28 名古屋5R 3着/12頭+2.8秒 06/30 名古屋6R 11着/12頭 06/16 名古屋6R 8着/10頭+0.0秒 06/02 名古屋6R 7着/12頭
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 67走で勝率 7% △ 距離適性同距離 47走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 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。
9	メイショウヨリキリ差し	望月洵（愛知）	実2.9	B○ A◎勝率42% EV+21% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/01 名古屋8R 6着/10頭+1.0秒 08/18 名古屋7R 5着/12頭+1.5秒 07/13 名古屋6R 11着/12頭 04/08 名古屋6R 8着/11頭+1.9秒 03/10 名古屋4R 4着/11頭+1.1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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 35.3% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.9% / 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。
10	ケノファニース自在	大畑慧（愛知）	実16.3	B× A×勝率2% EV-69% 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8R 5着/10頭+0.8秒 08/18 名古屋6R 2着/12頭+0.5秒 07/28 名古屋5R 7着/12頭+4.9秒 07/13 名古屋6R 9着/12頭 06/30 名古屋6R 12着/12頭+2.0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 4.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19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 8位 / 勝率 1.9% / 期待値 -70% ※ 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 ▲

ノボリミッション

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

5.4倍

AI期待値

+242%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎9メイショウヨリキリ

2.9倍

EV +2%

▲A:△2ウタカタ

9.3倍

EV -96%

出走馬全10頭

◎A:▲5

ノボリミッション

大畑雅（愛知）

5.4倍

+242%

›

○A:◎9

メイショウヨリキリ

望月洵（愛知）

2.9倍

+2%

›

▲A:△2

ウタカタ

塚本征（愛知）

9.3倍

-96%

›

△A:△8

タマモサウルス

小笠羚（愛知）

13.1倍

-95%

›

△A:○4

ニシキビブラビブレ

丹羽克（愛知）

4.5倍

-98%

›

△A:△1

オルトジュピター

丸野勝（愛知）

8.4倍

-97%

›

×A:×3

サンルーナ

加藤利（愛知）

7.7倍

-99%

›

×A:×10

ケノファニース

大畑慧（愛知）

16.3倍

-99%

›

×A:▽6

サーストンユタ

木之葵（愛知）

89.6倍

-99%

›

×A:▽7

ナムラアダム

柿原翔（愛知）

155.5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 5 ノボリミッション ¥1,300 実5.4倍期待値 +242% 不的中5着単勝 5.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

8R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オルトジュピター自在	丸野勝（愛知）	実8.4	△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14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 09/01 名古屋8R 8着/10頭+1.4秒 08/18 名古屋7R 8着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋6R 3着/12頭+0.8秒 07/13 名古屋12R 7着/12頭 06/30 名古屋5R 3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 6.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
2	ウタカタ逃げ	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（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/01 名古屋8R 10着/10頭+4.0秒 08/18 名古屋7R 6着/12頭+2.1秒 07/28 名古屋12R 8着/10頭+1.9秒 06/30 名古屋6R 10着/12頭 06/02 名古屋6R 11着/12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 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (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。
3	サンルーナ先行	加藤利（愛知）	実7.7	×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24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/01 名古屋8R 3着/10頭+0.2秒 07/28 名古屋12R 5着/10頭+1.1秒 07/13 名古屋6R 7着/12頭 05/19 名古屋5R 3着/11頭+0.5秒 05/04 名古屋6R 8着/10頭+4.2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 5.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	ニシキビブラビブレ追込	丹羽克（愛知）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場46走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 09/01 名古屋8R 4着/10頭+0.4秒 08/18 名古屋7R 3着/12頭+1.4秒 12/09 名古屋8R 11着/12頭+3.0秒 11/25 名古屋4R 8着/12頭+4.9秒 11/12 名古屋6R 8着/12頭+3.3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 6.0着 × 当競馬場適性 46走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し × 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 15.4% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	ノボリミッション逃げ推奨	大畑雅（愛知）	実5.4	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率17%と相性良／前走勝利の勢い継続）
前5走 03/23 名古屋4R 1着/10頭勝利 03/09 名古屋4R 3着/11頭+0.9秒 02/23 名古屋3R 10着/11頭+2.8秒 02/09 名古屋2R 2着/12頭+0.1秒 01/13 名古屋1R 8着/11頭+2.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	サーストンユタ自在	木之葵（愛知）	実89.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場40走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/02 名古屋5R 9着/12頭+3.4秒 08/18 名古屋8R 11着/12頭+3.1秒 07/28 名古屋6R 8着/12頭+3.3秒 07/01 名古屋5R 8着/12頭 06/17 名古屋5R 11着/11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戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
7	ナムラアダム逃げ	柿原翔（愛知）	実155.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場75走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は70走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/01 名古屋8R 9着/10頭+3.7秒 08/18 名古屋7R 11着/12頭+4.0秒 07/28 名古屋6R 9着/12頭+3.4秒 07/13 名古屋6R 12着/12頭+8.0秒 06/02 名古屋7R 10着/12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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 75走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 70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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
8	タマモサウルス	小笠羚（愛知）	実13.1	△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7R 9着/12頭+2.9秒 07/28 名古屋5R 3着/12頭+2.8秒 06/30 名古屋6R 11着/12頭 06/16 名古屋6R 8着/10頭+0.0秒 06/02 名古屋6R 7着/12頭
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 67走で勝率 7% △ 距離適性同距離 47走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
9	メイショウヨリキリ差し	望月洵（愛知）	実2.9	◎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（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/01 名古屋8R 6着/10頭+1.0秒 08/18 名古屋7R 5着/12頭+1.5秒 07/13 名古屋6R 11着/12頭 04/08 名古屋6R 8着/11頭+1.9秒 03/10 名古屋4R 4着/11頭+1.1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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 41.9% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	ケノファニース自在	大畑慧（愛知）	実16.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し）
前5走 09/01 名古屋8R 5着/10頭+0.8秒 08/18 名古屋6R 2着/12頭+0.5秒 07/28 名古屋5R 7着/12頭+4.9秒 07/13 名古屋6R 9着/12頭 06/30 名古屋6R 12着/12頭+2.0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 4.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

メイショウヨリキリ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ニシキビブラビブレ

4.5倍

EV -30%

▲5ノボリミッション

5.4倍

EV -20%

出走馬全10頭

◎9

メイショウヨリキリ

望月洵（愛知）

2.9倍

+21%

›

○4

ニシキビブラビブレ

丹羽克（愛知）

4.5倍

-30%

›

▲5

ノボリミッション

大畑雅（愛知）

5.4倍

-20%

›

△1

オルトジュピター

丸野勝（愛知）

8.4倍

-19%

›

△2

ウタカタ

塚本征（愛知）

9.3倍

-33%

›

△8

タマモサウルス

小笠羚（愛知）

13.1倍

-46%

›

×3

サンルーナ

加藤利（愛知）

7.7倍

-72%

›

×10

ケノファニース

大畑慧（愛知）

16.3倍

-69%

›

▽6

サーストンユタ

木之葵（愛知）

89.6倍

-1%

›

▽7

ナムラアダム

柿原翔（愛知）

155.5倍

+16%

›

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 5 ノボリミッション ¥1,300 実5.4倍期待値 -21% 不的中5着単勝 5.4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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