名古屋 11R 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

11R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イストロス	近藤颯（愛知）	実24.0	B▲ A△勝率5% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率55%と適性高／同距離帯11走で勝率55%）
前5走 09/04 名古屋11R 5着/11頭+1.6秒 08/18 名古屋9R 3着/11頭+0.3秒 07/13 名古屋9R 10着/11頭 06/16 名古屋8R 1着/12頭 06/03 名古屋8R 4着/12頭+1.0秒
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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 55% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 55% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 +26% ※ 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	バードハズフロウン差し	加藤誓（愛知）	実185.1	B× A▽勝率1% EV-7% 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 09/04 名古屋11R 8着/11頭+3.1秒 08/19 名古屋9R 6着/10頭+1.9秒 04/06 川崎6R 10着/12頭+2.8秒 03/16 浦和8R 7着/12頭+1.9秒 03/02 川崎4R 9着/10頭+2.8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 8.0着 (不振) △ 距離適性同距離 59走で勝率 10% △ 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 11位 / 勝率 0.5% / 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	リトルリリイ自在推奨	小笠羚（愛知）	実8.4	B△ A○勝率16% EV+30% 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15%と相性良／同距離帯で勝率21%）
前5走 09/04 名古屋8R 1着/10頭勝利 08/21 名古屋7R 5着/11頭+1.8秒 07/29 名古屋6R 5着/12頭+1.0秒 07/02 名古屋9R 5着/12頭+1.0秒 06/04 名古屋11R 11着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 11.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.6% / 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。
4	ワカギミ自在	細川智（愛知）	実40.6	B△ A△勝率4% EV+60% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 09/01 名古屋10R 3着/9頭+2.0秒 08/18 名古屋11R 10着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋9R 4着/12頭+0.4秒 07/13 名古屋10R 7着/12頭 06/17 名古屋8R 2着/11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 5.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 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 0.5% (オッズ暗示: 2.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.0% / 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。
5	スターペスショウマ追込	塚本征（愛知）	実1.2	B◎ A◎勝率54% EV-34% 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100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/01 名古屋9R 1着/9頭勝利 08/20 名古屋10R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋8R 1着/11頭勝利 ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 92.0% (オッズ暗示: 83.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.2% / 期待値 -35% ※ 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	トレイルリッジ自在	丹羽克（愛知）	実84.8	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 02/25 名古屋11R 7着/12頭+0.9秒 02/09 名古屋9R 4着/12頭+0.6秒 01/26 名古屋11R 9着/10頭+1.4秒 01/13 名古屋10R 6着/11頭+1.4秒 07/18 園田10R 9着/9頭+1.9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 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ ローテーション 201日休養明け × 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 1.5% / 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。
7	ステラデルシエロ逃げ	木之葵（愛知）	実164.5	B× A▽勝率1% EV+45% 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 09/04 名古屋11R 6着/11頭+2.7秒 08/19 名古屋9R 9着/10頭+4.2秒 06/27 3111R 12着/12頭+6.0秒 06/13 319R 7着/10頭 05/30 319R 10着/12頭+2.4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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% × 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 0.9% / 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。
8	イチトゼロノアイダ	大畑雅（愛知）	実10.5	B△ A▲勝率7% EV-25% 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) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 1.3% (オッズ暗示: 9.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.1% / 期待値 -25% ※ 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	アークボルト差し	山田祥（愛知）	実60.7	B× A▽勝率2% EV+30% 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 12/29 318R 5着/12頭+1.3秒 12/14 313R 4着/11頭+0.6秒 11/30 316R 5着/10頭+0.0秒 11/02 315R 8着/12頭+0.0秒 09/09 川崎10R 2着/11頭+0.9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 4.7着 ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 259日休養明け × 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 2.2% / 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。
10	ノーブルアクト	丸山真（愛知）	実12.8	B× A△勝率6% EV-28% 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 06/16 川崎10R 9着/11頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) △ ローテーション 90日休養明け × 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 4位 / 勝率 5.6% / 期待値 -29% ※ 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	ナンヨークリスタル逃げ	村上弘（愛知）	実57.0	B○ A▽勝率3% EV+68% 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60%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 名古屋11R 7着/11頭+2.8秒 08/19 名古屋9R 7着/10頭+2.6秒 01/29 名古屋11R 1着/10頭勝利 01/03 名古屋10R 1着/12頭勝利 12/21 名古屋12R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 +68% ※ 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	レッドサラマンダー追込	大原浩（笠松）	実201.9	B× A▽勝率0% EV-30% 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 09/04 名古屋11R 9着/11頭+4.1秒 08/19 名古屋9R 8着/10頭+3.2秒 06/28 314R 9着/9頭+4.9秒 05/30 316R 11着/11頭+4.0秒 05/17 314R 7着/11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 8.7着 (不振) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% × 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 0.3% / 期待値 -30% ※ 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 ◎

スターペスショウマ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

+10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽11ナンヨークリスタル

57.0倍

EV +73%

▲A:△1イストロス

24.0倍

EV -56%

出走馬全12頭

◎A:◎5

スターペスショウマ

塚本征（愛知）

1.2倍

+10%

›

○A:▽11

ナンヨークリスタル

村上弘（愛知）

57.0倍

+73%

›

▲A:△1

イストロス

近藤颯（愛知）

24.0倍

-56%

›

△A:○3

リトルリリイ

小笠羚（愛知）

8.4倍

-88%

›

△A:▲8

イチトゼロノアイダ

大畑雅（愛知）

10.5倍

-86%

›

△A:△4

ワカギミ

細川智（愛知）

40.6倍

-77%

›

×A:△10

ノーブルアクト

丸山真（愛知）

12.8倍

-99%

›

×A:▽9

アークボルト

山田祥（愛知）

60.7倍

-99%

›

×A:▽6

トレイルリッジ

丹羽克（愛知）

84.8倍

-99%

›

×A:▽7

ステラデルシエロ

木之葵（愛知）

164.5倍

-99%

›

×A:▽2

バードハズフロウン

加藤誓（愛知）

185.1倍

-99%

›

×A:▽12

レッドサラマンダー

大原浩（笠松）

201.9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

単勝 3 リトルリリイ ¥100 実8.4倍期待値 -89% 不的中7着単勝 8.4倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

11R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イストロス	近藤颯（愛知）	実24.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率55%と適性高／同距離帯11走で勝率55%）
前5走 09/04 名古屋11R 5着/11頭+1.6秒 08/18 名古屋9R 3着/11頭+0.3秒 07/13 名古屋9R 10着/11頭 06/16 名古屋8R 1着/12頭 06/03 名古屋8R 4着/12頭+1.0秒
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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 55% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 55% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (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。
2	バードハズフロウン差し	加藤誓（愛知）	実185.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/04 名古屋11R 8着/11頭+3.1秒 08/19 名古屋9R 6着/10頭+1.9秒 04/06 川崎6R 10着/12頭+2.8秒 03/16 浦和8R 7着/12頭+1.9秒 03/02 川崎4R 9着/10頭+2.8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 8.0着 (不振) △ 距離適性同距離 59走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
3	リトルリリイ自在推奨	小笠羚（愛知）	実8.4	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率15%と相性良／同距離帯で勝率21%）
前5走 09/04 名古屋8R 1着/10頭勝利 08/21 名古屋7R 5着/11頭+1.8秒 07/29 名古屋6R 5着/12頭+1.0秒 07/02 名古屋9R 5着/12頭+1.0秒 06/04 名古屋11R 11着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 15.6% (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。
4	ワカギミ自在	細川智（愛知）	実40.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 09/01 名古屋10R 3着/9頭+2.0秒 08/18 名古屋11R 10着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋9R 4着/12頭+0.4秒 07/13 名古屋10R 7着/12頭 06/17 名古屋8R 2着/11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 5.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	スターペスショウマ追込	塚本征（愛知）	実1.2	◎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100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/01 名古屋9R 1着/9頭勝利 08/20 名古屋10R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋8R 1着/11頭勝利 ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 54.2% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
6	トレイルリッジ自在	丹羽克（愛知）	実84.8	▽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／201日ぶりの実戦）
前5走 02/25 名古屋11R 7着/12頭+0.9秒 02/09 名古屋9R 4着/12頭+0.6秒 01/26 名古屋11R 9着/10頭+1.4秒 01/13 名古屋10R 6着/11頭+1.4秒 07/18 園田10R 9着/9頭+1.9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 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ ローテーション 201日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	ステラデルシエロ逃げ	木之葵（愛知）	実164.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/04 名古屋11R 6着/11頭+2.7秒 08/19 名古屋9R 9着/10頭+4.2秒 06/27 3111R 12着/12頭+6.0秒 06/13 319R 7着/10頭 05/30 319R 10着/12頭+2.4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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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	イチトゼロノアイダ	大畑雅（愛知）	実10.5	▲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) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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	アークボルト差し	山田祥（愛知）	実60.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は8走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／259日ぶりの実戦）
前5走 12/29 318R 5着/12頭+1.3秒 12/14 313R 4着/11頭+0.6秒 11/30 316R 5着/10頭+0.0秒 11/02 315R 8着/12頭+0.0秒 09/09 川崎10R 2着/11頭+0.9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 4.7着 ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 259日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
10	ノーブルアクト	丸山真（愛知）	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 06/16 川崎10R 9着/11頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
11	ナンヨークリスタル逃げ	村上弘（愛知）	実57.0	▽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60%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 名古屋11R 7着/11頭+2.8秒 08/19 名古屋9R 7着/10頭+2.6秒 01/29 名古屋11R 1着/10頭勝利 01/03 名古屋10R 1着/12頭勝利 12/21 名古屋12R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	レッドサラマンダー追込	大原浩（笠松）	実201.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/04 名古屋11R 9着/11頭+4.1秒 08/19 名古屋9R 8着/10頭+3.2秒 06/28 314R 9着/9頭+4.9秒 05/30 316R 11着/11頭+4.0秒 05/17 314R 7着/11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 8.7着 (不振) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。

AIの本命

AI評価1位

スターペスショウマ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3リトルリリイ

8.4倍

EV +30%

▲8イチトゼロノアイダ

10.5倍

EV -25%

出走馬全12頭

◎5

スターペスショウマ

塚本征（愛知）

1.2倍

-34%

›

○3

リトルリリイ

小笠羚（愛知）

8.4倍

+30%

›

▲8

イチトゼロノアイダ

大畑雅（愛知）

10.5倍

-25%

›

△10

ノーブルアクト

丸山真（愛知）

12.8倍

-28%

›

△1

イストロス

近藤颯（愛知）

24.0倍

+26%

›

△4

ワカギミ

細川智（愛知）

40.6倍

+60%

›

▽11

ナンヨークリスタル

村上弘（愛知）

57.0倍

+68%

›

▽9

アークボルト

山田祥（愛知）

60.7倍

+30%

›

▽6

トレイルリッジ

丹羽克（愛知）

84.8倍

+23%

›

▽7

ステラデルシエロ

木之葵（愛知）

164.5倍

+45%

›

▽2

バードハズフロウン

加藤誓（愛知）

185.1倍

-7%

›

▽12

レッドサラマンダー

大原浩（笠松）

201.9倍

-30%

›

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

単勝 3 リトルリリイ ¥100 実8.4倍期待値 +31% 不的中7着単勝 8.4倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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