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 16:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシキクイーン先行	木之葵（愛知）	実27.1	B× A△勝率5% EV+22% 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4走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋9R 5着/12頭+0.7秒 08/21 名古屋4R 5着/7頭+1.7秒 07/30 名古屋3R 5着/10頭+1.9秒 07/15 名古屋4R 5着/7頭+1.0秒 07/03 名古屋4R 4着/6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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し × 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 0.2% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.5% / 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。
2	ヴィオラリク	塚本征（愛知）	実14.5	B△ A▲勝率9% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/03 名古屋4R 2着/7頭+0.1秒 08/21 名古屋5R 7着/9頭+3.1秒 07/15 名古屋4R 4着/7頭+0.0秒 06/22 名古屋3R 3着/10頭+4.0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 4.3着 × 当競馬場適性 4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 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.6% (オッズ暗示: 6.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 期待値 +36% ※ 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	ニューハーピー	渡邊竜（笠松）	実1.3	B◎ A◎勝率47% 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 3 ◎ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 54.8% (オッズ暗示: 76.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.4% / 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。
4	バンシイハーピー推奨	近藤颯（愛知）	実17.2	B▲ A△勝率4% EV-27% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+73%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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 10.1% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 期待値 -27% ※ 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	アルバイトボシュウ	村上弘（愛知）	実72.9	B△ A▽勝率2% EV+13% 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／前走3着）
前5走 09/03 名古屋4R 3着/7頭+0.9秒 07/30 名古屋3R 7着/10頭+3.9秒 07/15 名古屋3R 3着/7頭+2.0秒 07/03 名古屋4R 5着/6頭+4.0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 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 期待値 +13% ※ 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	ケイズヴェロシティ追込	望月洵（愛知）	実3.7	B○ A○勝率24% EV-11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4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28%）
前5走 09/03 名古屋9R 6着/12頭+0.9秒 08/21 名古屋5R 5着/9頭+2.2秒 07/30 名古屋2R 2着/10頭+0.2秒 07/17 名古屋4R 4着/7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 4.3着 × 当競馬場適性 4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 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 27.6% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.0% / 期待値 -11% ※ 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	ダバイストリーム逃げ	加藤誓（愛知）	実39.2	B× A▽勝率2% EV-37% 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 10着/12頭+2.9秒 08/21 名古屋5R 6着/9頭+3.0秒 07/30 名古屋3R 6着/10頭+2.3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 7.3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 ▽ 前走実績前走 10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 1.6% / 期待値 -37% ※ 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	ルブラッシュノモー	丸野勝（愛知）	実16.9	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) △ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 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。

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 ◎

ニューハーピー

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6ケイズヴェロシティ

3.7倍

EV +2%

▲A:△4バンシイハーピー

17.2倍

EV +73%

出走馬全8頭

◎A:◎3

ニューハーピー

渡邊竜（笠松）

1.3倍

-28%

›

○A:○6

ケイズヴェロシティ

望月洵（愛知）

3.7倍

+2%

›

▲A:△4

バンシイハーピー

近藤颯（愛知）

17.2倍

+73%

›

△A:△8

ルブラッシュノモー

丸野勝（愛知）

16.9倍

-9%

›

△A:▽5

アルバイトボシュウ

村上弘（愛知）

72.9倍

+3%

›

△A:▲2

ヴィオラリク

塚本征（愛知）

14.5倍

-91%

›

×A:△1

ニシキクイーン

木之葵（愛知）

27.1倍

-95%

›

×A:▽7

ダバイストリーム

加藤誓（愛知）

39.2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 4 バンシイハーピー ¥100 実17.2倍期待値 +73% 不的中6着単勝 17.2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 16:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシキクイーン先行	木之葵（愛知）	実27.1	△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4走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋9R 5着/12頭+0.7秒 08/21 名古屋4R 5着/7頭+1.7秒 07/30 名古屋3R 5着/10頭+1.9秒 07/15 名古屋4R 5着/7頭+1.0秒 07/03 名古屋4R 4着/6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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
2	ヴィオラリク	塚本征（愛知）	実14.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/03 名古屋4R 2着/7頭+0.1秒 08/21 名古屋5R 7着/9頭+3.1秒 07/15 名古屋4R 4着/7頭+0.0秒 06/22 名古屋3R 3着/10頭+4.0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 4.3着 × 当競馬場適性 4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 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	ニューハーピー	渡邊竜（笠松）	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
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) ◎ 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 47.4% (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。
4	バンシイハーピー推奨	近藤颯（愛知）	実17.2	△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 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
5	アルバイトボシュウ	村上弘（愛知）	実72.9	▽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／前走3着）
前5走 09/03 名古屋4R 3着/7頭+0.9秒 07/30 名古屋3R 7着/10頭+3.9秒 07/15 名古屋3R 3着/7頭+2.0秒 07/03 名古屋4R 5着/6頭+4.0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 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
6	ケイズヴェロシティ追込	望月洵（愛知）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4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28%）
前5走 09/03 名古屋9R 6着/12頭+0.9秒 08/21 名古屋5R 5着/9頭+2.2秒 07/30 名古屋2R 2着/10頭+0.2秒 07/17 名古屋4R 4着/7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 4.3着 × 当競馬場適性 4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 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.0% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
7	ダバイストリーム逃げ	加藤誓（愛知）	実39.2	▽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 09/03 名古屋9R 10着/12頭+2.9秒 08/21 名古屋5R 6着/9頭+3.0秒 07/30 名古屋3R 6着/10頭+2.3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 7.3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 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
8	ルブラッシュノモー	丸野勝（愛知）	実16.9	△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) △ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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

ニューハーピー

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

1.3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ケイズヴェロシティ

3.7倍

EV -11%

▲2ヴィオラリク

14.5倍

EV +36%

出走馬全8頭

◎3

ニューハーピー

渡邊竜（笠松）

1.3倍

-38%

›

○6

ケイズヴェロシティ

望月洵（愛知）

3.7倍

-11%

›

▲2

ヴィオラリク

塚本征（愛知）

14.5倍

+36%

›

△8

ルブラッシュノモー

丸野勝（愛知）

16.9倍

+25%

›

△1

ニシキクイーン

木之葵（愛知）

27.1倍

+22%

›

△4

バンシイハーピー

近藤颯（愛知）

17.2倍

-27%

›

▽7

ダバイストリーム

加藤誓（愛知）

39.2倍

-37%

›

▽5

アルバイトボシュウ

村上弘（愛知）

72.9倍

+13%

›

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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 4 バンシイハーピー ¥100 実17.2倍期待値 -27% 不的中6着単勝 17.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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