名古屋 1R 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

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サファイアプレミア	丸山真（愛知）	実64.2	B× A▽勝率2% EV+35% 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3R 7着/12頭+3.0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 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 28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 2.1% / 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。
2	ビーチェ	阪野学（愛知）	実110.6	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 09/02 名古屋1R 8着/9頭+1.5秒 07/13 名古屋2R 5着/12頭 06/30 名古屋3R 8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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 12位 / 勝率 0.7% / 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。
3	ハッピーブルー	小笠羚（愛知）	実11.0	B△ A△勝率9% EV-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 3 ◎ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 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。
4	カウガールハット	細川智（愛知）	実4.7	B▲ A▲勝率15% EV-28% 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 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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.3% / 期待値 -28% ※ 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	ムーヴザニードル	尾崎章（愛知）	実16.1	B× A△勝率5% 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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 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。
6	ウォーブレイク推奨	大畑雅（愛知）	実6.1	B○ A○勝率20% EV+20% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+62%の中穴候補（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 09/01 名古屋6R 5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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 26.6% (オッズ暗示: 16.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 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。
7	ダイナマイトメロン	友森翔（愛知）	実46.1	B△ A▽勝率3% EV+20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/01 名古屋5R 5着/11頭+2.2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 5.0着 ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 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。
8	シンゼンコジロウ	大畑慧（愛知）	実9.9	B△ A△勝率7% EV-31% 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 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 4位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 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。
9	ホウオウワイズ	丸野勝（愛知）	実1.8	B× A◎勝率34% EV-38% 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 ― ― ― ― ―
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 1位 (最上位評価) × 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 26.6% (オッズ暗示: 55.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.4% / 期待値 -38% ※ 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	テルレーヌ差し	木之葵（愛知）	実89.5	B× A▽勝率1% EV-14% 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1R 9着/9頭+1.5秒 08/18 名古屋12R 4着/12頭+1.2秒 07/28 名古屋1R 8着/12頭+95.9秒 07/13 名古屋1R 5着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋1R 4着/12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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 -15% ※ 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	リュウノバモス差し	近藤颯（愛知）	実136.4	B▽ A▽勝率1% EV+49% 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／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋1R 10着/12頭+4.6秒 07/13 名古屋1R 3着/12頭 06/30 名古屋1R 6着/12頭 03/23 名古屋1R 10着/10頭+2.6秒 02/28 浦和4R 10着/12頭+3.2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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 +49% ※ 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	ウシワカマル	塚本征（愛知）	実40.0	B▽ A▽勝率3% EV+13% 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／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/02 名古屋2R 8着/10頭+3.5秒 06/30 名古屋2R 5着/12頭 06/16 名古屋5R 7着/11頭 ― ―
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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 +14% ※ 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 ◎

ホウオウワイズ

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-52%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6ウォーブレイク

6.1倍

EV +62%

▲A:▲4カウガールハット

4.7倍

EV -2%

出走馬全12頭

×A:◎9

ホウオウワイズ

丸野勝（愛知）

1.8倍

-52%

›

○A:○6

ウォーブレイク

大畑雅（愛知）

6.1倍

+62%

›

▲A:▲4

カウガールハット

細川智（愛知）

4.7倍

-2%

›

△A:△8

シンゼンコジロウ

大畑慧（愛知）

9.9倍

+55%

›

△A:▽7

ダイナマイトメロン

友森翔（愛知）

46.1倍

+88%

›

△A:△3

ハッピーブルー

小笠羚（愛知）

11.0倍

-58%

›

▽A:▽12

ウシワカマル

塚本征（愛知）

40.0倍

-45%

›

×A:△5

ムーヴザニードル

尾崎章（愛知）

16.1倍

-89%

›

▽A:▽11

リュウノバモス

近藤颯（愛知）

136.4倍

-15%

›

×A:▽1

サファイアプレミア

丸山真（愛知）

64.2倍

-99%

›

×A:▽10

テルレーヌ

木之葵（愛知）

89.5倍

-99%

›

×A:▽2

ビーチェ

阪野学（愛知）

110.6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 6 ウォーブレイク ¥300 実6.1倍期待値 +62% 不的中5着単勝 6.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サファイアプレミア	丸山真（愛知）	実64.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/18 名古屋3R 7着/12頭+3.0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 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 2.1% (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。
2	ビーチェ	阪野学（愛知）	実110.6	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋1R 8着/9頭+1.5秒 07/13 名古屋2R 5着/12頭 06/30 名古屋3R 8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
3	ハッピーブルー	小笠羚（愛知）	実11.0	△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 3 ◎ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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	カウガールハット	細川智（愛知）	実4.7	▲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 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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
5	ムーヴザニードル	尾崎章（愛知）	実16.1	△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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
6	ウォーブレイク推奨	大畑雅（愛知）	実6.1	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 09/01 名古屋6R 5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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	ダイナマイトメロン	友森翔（愛知）	実46.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/01 名古屋5R 5着/11頭+2.2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 5.0着 ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
8	シンゼンコジロウ	大畑慧（愛知）	実9.9	△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 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 5位 (中位評価) × 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 6.9% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	ホウオウワイズ	丸野勝（愛知）	実1.8	◎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 ― ― ― ― ―
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 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.4% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	テルレーヌ差し	木之葵（愛知）	実89.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋1R 9着/9頭+1.5秒 08/18 名古屋12R 4着/12頭+1.2秒 07/28 名古屋1R 8着/12頭+95.9秒 07/13 名古屋1R 5着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋1R 4着/12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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
11	リュウノバモス差し	近藤颯（愛知）	実136.4	▽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／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/31 名古屋1R 10着/12頭+4.6秒 07/13 名古屋1R 3着/12頭 06/30 名古屋1R 6着/12頭 03/23 名古屋1R 10着/10頭+2.6秒 02/28 浦和4R 10着/12頭+3.2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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
12	ウシワカマル	塚本征（愛知）	実40.0	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/02 名古屋2R 8着/10頭+3.5秒 06/30 名古屋2R 5着/12頭 06/16 名古屋5R 7着/11頭 ― ―
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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (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。

AIの本命

AI評価1位

ホウオウワイズ

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ウォーブレイク

6.1倍

EV +20%

▲4カウガールハット

4.7倍

EV -28%

出走馬全12頭

◎9

ホウオウワイズ

丸野勝（愛知）

1.8倍

-38%

›

○6

ウォーブレイク

大畑雅（愛知）

6.1倍

+20%

›

▲4

カウガールハット

細川智（愛知）

4.7倍

-28%

›

△3

ハッピーブルー

小笠羚（愛知）

11.0倍

-4%

›

△8

シンゼンコジロウ

大畑慧（愛知）

9.9倍

-31%

›

△5

ムーヴザニードル

尾崎章（愛知）

16.1倍

-25%

›

▽12

ウシワカマル

塚本征（愛知）

40.0倍

+13%

›

▽7

ダイナマイトメロン

友森翔（愛知）

46.1倍

+20%

›

▽1

サファイアプレミア

丸山真（愛知）

64.2倍

+35%

›

▽11

リュウノバモス

近藤颯（愛知）

136.4倍

+49%

›

▽10

テルレーヌ

木之葵（愛知）

89.5倍

-14%

›

▽2

ビーチェ

阪野学（愛知）

110.6倍

-23%

›

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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 6 ウォーブレイク ¥300 実6.1倍期待値 +20% 不的中5着単勝 6.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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