名古屋 5R 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

5R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カクシンパーティー逃げ	小笠羚（愛知）	実23.9	B△ A△勝率4% EV-8% 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 09/03 名古屋4R 7着/7頭+2.9秒 08/21 名古屋4R 3着/7頭+1.5秒 07/30 名古屋2R 7着/10頭+5.1秒 07/15 名古屋3R 4着/7頭 07/03 名古屋3R 5着/5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 5.7着 × 当競馬場適性 5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 16% × 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 5位 / 勝率 3.8% / 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。
2	セカンドナッツ	加藤聡（愛知）	実4.4	B○ A○勝率26% EV+16% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 09/01 名古屋2R 2着/3頭 06/22 名古屋3R 6着/10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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.5% / 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。
3	ハレテル推奨	丸野勝（愛知）	実8.1	B◎ A▲勝率19% EV+54% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率75% × オッズ8.1倍で期待値+503%の有力候補（直近3走平均2.0着と安定／前走2着で力を示す／74日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 07/03 名古屋3R 2着/5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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +503% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 74.5% (オッズ暗示: 12.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.1% / 期待値 +55% ※ 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	ルクスオリジン自在	細川智（愛知）	実24.9	B△ A△勝率3% EV-34% 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 09/03 名古屋4R 6着/7頭+1.8秒 08/21 名古屋4R 4着/7頭+1.5秒 07/30 名古屋2R 4着/10頭+2.7秒 07/15 名古屋3R 4着/7頭 07/02 名古屋1R 6着/9頭+2.0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 4.7着 × 当競馬場適性 5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 6位 / 勝率 2.6% / 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。
5	ディヴィナス逃げ	今井貴（愛知）	実19.8	B△ A△勝率8% EV+67% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/03 名古屋4R 5着/7頭+1.0秒 08/21 名古屋4R 6着/7頭+2.8秒 07/30 名古屋2R 3着/10頭+1.9秒 07/15 名古屋4R 7着/7頭+0.0秒 07/02 名古屋1R 7着/9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 4.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 0.1% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 +67% ※ 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	サクラノドリーム	近藤颯（愛知）	実37.8	B× A×勝率1% EV-56% 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 09/03 名古屋9R 11着/12頭+4.8秒 07/03 名古屋4R 2着/6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 6.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 7位 / 勝率 1.2% / 期待値 -56% ※ 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	レマンノソヨカゼ	塚本征（愛知）	実1.3	B▲ A×勝率38% EV-50% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/24 名古屋4R 2着/5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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 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 3.0% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.3% / 期待値 -50% ※ 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 ▲

ハレテル

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

8.1倍

AI期待値

+503%

買い目

¥1,700

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2セカンドナッツ

4.4倍

EV -1%

▲A:×7レマンノソヨカゼ

1.3倍

EV -96%

出走馬全7頭

◎A:▲3

ハレテル

丸野勝（愛知）

8.1倍

+503%

›

○A:○2

セカンドナッツ

加藤聡（愛知）

4.4倍

-1%

›

▲A:×7

レマンノソヨカゼ

塚本征（愛知）

1.3倍

-96%

›

△A:△5

ディヴィナス

今井貴（愛知）

19.8倍

-98%

›

△A:△1

カクシンパーティー

小笠羚（愛知）

23.9倍

-99%

›

△A:△4

ルクスオリジン

細川智（愛知）

24.9倍

-99%

›

×A:×6

サクラノドリーム

近藤颯（愛知）

37.8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 3 ハレテル ¥1,700 実8.1倍期待値 +504% 不的中3着単勝 8.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

5R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カクシンパーティー逃げ	小笠羚（愛知）	実23.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5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 09/03 名古屋4R 7着/7頭+2.9秒 08/21 名古屋4R 3着/7頭+1.5秒 07/30 名古屋2R 7着/10頭+5.1秒 07/15 名古屋3R 4着/7頭 07/03 名古屋3R 5着/5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 5.7着 × 当競馬場適性 5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 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (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	セカンドナッツ	加藤聡（愛知）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 09/01 名古屋2R 2着/3頭 06/22 名古屋3R 6着/10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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 26.5% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	ハレテル推奨	丸野勝（愛知）	実8.1	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（直近3走平均2.0着と安定／前走2着で力を示す／74日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 07/03 名古屋3R 2着/5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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
4	ルクスオリジン自在	細川智（愛知）	実24.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5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 09/03 名古屋4R 6着/7頭+1.8秒 08/21 名古屋4R 4着/7頭+1.5秒 07/30 名古屋2R 4着/10頭+2.7秒 07/15 名古屋3R 4着/7頭 07/02 名古屋1R 6着/9頭+2.0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 4.7着 × 当競馬場適性 5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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
5	ディヴィナス逃げ	今井貴（愛知）	実19.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/03 名古屋4R 5着/7頭+1.0秒 08/21 名古屋4R 6着/7頭+2.8秒 07/30 名古屋2R 3着/10頭+1.9秒 07/15 名古屋4R 7着/7頭+0.0秒 07/02 名古屋1R 7着/9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 4.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
6	サクラノドリーム	近藤颯（愛知）	実37.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 名古屋9R 11着/12頭+4.8秒 07/03 名古屋4R 2着/6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 6.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.2% (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	レマンノソヨカゼ	塚本征（愛知）	実1.3	×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2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/24 名古屋4R 2着/5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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 38.3% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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

レマンノソヨカゼ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2セカンドナッツ

4.4倍

EV +16%

▲3ハレテル

8.1倍

EV +54%

出走馬全7頭

×7

レマンノソヨカゼ

塚本征（愛知）

1.3倍

-50%

›

○2

セカンドナッツ

加藤聡（愛知）

4.4倍

+16%

›

▲3

ハレテル

丸野勝（愛知）

8.1倍

+54%

›

△5

ディヴィナス

今井貴（愛知）

19.8倍

+67%

›

△1

カクシンパーティー

小笠羚（愛知）

23.9倍

-8%

›

△4

ルクスオリジン

細川智（愛知）

24.9倍

-34%

›

×6

サクラノドリーム

近藤颯（愛知）

37.8倍

-56%

›

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 3 ハレテル ¥1,700 実8.1倍期待値 +55% 不的中3着単勝 8.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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