名古屋 7R 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

7R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ステイラッキー自在	今井貴（愛知）	実2.3	B◎ A◎勝率32% EV-26% 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33%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 09/01 名古屋7R 1着/10頭勝利 08/18 名古屋6R 3着/12頭+0.9秒 10/28 名古屋4R 2着/12頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 83.1% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.0% / 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	スマートエラブル	丹羽克（愛知）	実46.9	B△ A△勝率4% EV+76% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場42走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋5R 5着/12頭+1.4秒 08/18 名古屋8R 6着/12頭+1.9秒 07/13 名古屋7R 7着/12頭+3.0秒 06/30 名古屋12R 4着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋6R 5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 6.0着 × 当競馬場適性 42走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 期待値 +77% ※ 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	ラブウェイ先行	尾崎章（愛知）	実31.0	B× A▽勝率3% 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 09/02 名古屋5R 8着/12頭+2.9秒 08/18 名古屋8R 10着/12頭+3.1秒 07/13 名古屋12R 2着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋5R 2着/11頭+0.0秒 06/02 名古屋4R 5着/11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 6.7着 × 当競馬場適性 69走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 66走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 -17% ※ 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	ロッカフラダンサー自在	塚本征（愛知）	実2.0	B○ A○勝率29% EV-42% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/01 名古屋8R 2着/10頭+0.0秒 08/18 名古屋7R 2着/12頭+0.7秒 07/13 名古屋5R 3着/3頭 09/02 名古屋3R 2着/12頭+1.0秒 08/19 名古屋4R 4着/11頭+2.5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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 50.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 28.6% / 期待値 -43% ※ 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	メイショウパンゲア逃げ	加藤誓（愛知）	実66.5	B× A▽勝率1% 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 09/02 名古屋5R 10着/12頭+3.6秒 08/18 名古屋8R 9着/12頭+3.0秒 07/28 名古屋6R 12着/12頭+5.7秒 07/01 名古屋5R 11着/12頭+5.0秒 06/17 名古屋4R 11着/11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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 129走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 113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 9位 / 勝率 0.9% / 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。
6	アンスリウムリリー差し推奨	加藤聡（愛知）	実8.6	B▲ A▲勝率17% EV+44% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手の手腕も後押し）
前5走 04/09 名古屋3R 7着/11頭+1.3秒 03/25 名古屋1R 2着/11頭+0.4秒 02/10 名古屋9R 7着/11頭+1.1秒 01/28 名古屋5R 6着/12頭+1.4秒 01/15 名古屋4R 10着/11頭+2.2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 5.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 159日休養明け × 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 1.2% (オッズ暗示: 11.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.8% / 期待値 +45% ※ 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	ガムピーリング逃げ	山田祥（愛知）	実54.4	B× A▽勝率2% EV+15% 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 11着/12頭+3.7秒 08/19 名古屋1R 11着/11頭+1.9秒 07/28 名古屋6R 4着/12頭+0.8秒 07/13 名古屋6R 5着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋12R 5着/12頭
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ▽ 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 8位 / 勝率 2.1% / 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	マッサーノ差し	丸山真（愛知）	実19.9	B△ A△勝率5% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋5R 4着/12頭+1.1秒 08/18 名古屋7R 4着/12頭+1.4秒 07/28 名古屋5R 2着/12頭+2.4秒 06/30 名古屋12R 7着/12頭 06/16 名古屋6R 9着/10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 3.3着 × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.2% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.7% / 期待値 -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	ブリッジジェイアイ自在	大畑雅（愛知）	実58.4	B× A×勝率1% EV-51% 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 7着/12頭+2.5秒 08/18 名古屋8R 7着/12頭+2.1秒 07/28 名古屋6R 6着/12頭+1.6秒 06/25 園田1R 7着/10頭 06/04 園田1R 10着/10頭
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 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 21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 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -51% ※ 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	フラッシュドロー	小笠羚（愛知）	実15.3	B△ A△勝率7% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は48走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/02 名古屋5R 3着/12頭+0.8秒 08/18 名古屋8R 5着/12頭+1.5秒 07/13 名古屋6R 4着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋12R 6着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋1R 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 4.0着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 48走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.9% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 期待値 +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。
11	サンコルテス逃げ	木之葵（愛知）	実108.8	B× A▽勝率1% 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 09/02 名古屋5R 12着/12頭+3.9秒 08/18 名古屋8R 12着/12頭+3.4秒 07/28 名古屋6R 11着/12頭+4.0秒 07/13 名古屋12R 4着/12頭+0.0秒 07/01 名古屋6R 8着/12頭+1.0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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 130走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 116走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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 11位 / 勝率 0.6% / 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。

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 ◎

ステイラッキー

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+91%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ロッカフラダンサー

2.0倍

EV -71%

▲A:▲6アンスリウムリリー

8.6倍

EV -89%

出走馬全11頭

◎A:◎1

ステイラッキー

今井貴（愛知）

2.3倍

+91%

›

○A:○4

ロッカフラダンサー

塚本征（愛知）

2.0倍

-71%

›

▲A:▲6

アンスリウムリリー

加藤聡（愛知）

8.6倍

-89%

›

△A:△10

フラッシュドロー

小笠羚（愛知）

15.3倍

-86%

›

△A:△2

スマートエラブル

丹羽克（愛知）

46.9倍

-84%

›

△A:△8

マッサーノ

丸山真（愛知）

19.9倍

-95%

›

×A:▽3

ラブウェイ

尾崎章（愛知）

31.0倍

-99%

›

×A:▽7

ガムピーリング

山田祥（愛知）

54.4倍

-99%

›

×A:×9

ブリッジジェイアイ

大畑雅（愛知）

58.4倍

-99%

›

×A:▽5

メイショウパンゲア

加藤誓（愛知）

66.5倍

-99%

›

×A:▽11

サンコルテス

木之葵（愛知）

108.8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

単勝 6 アンスリウムリリー ¥100 実8.6倍期待値 -90% 不的中5着単勝 8.6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。

7R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ステイラッキー自在	今井貴（愛知）	実2.3	◎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（当競馬場3走で勝率33%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 09/01 名古屋7R 1着/10頭勝利 08/18 名古屋6R 3着/12頭+0.9秒 10/28 名古屋4R 2着/12頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.0% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
2	スマートエラブル	丹羽克（愛知）	実46.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場42走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋5R 5着/12頭+1.4秒 08/18 名古屋8R 6着/12頭+1.9秒 07/13 名古屋7R 7着/12頭+3.0秒 06/30 名古屋12R 4着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋6R 5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 6.0着 × 当競馬場適性 42走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
3	ラブウェイ先行	尾崎章（愛知）	実31.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場69走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は66走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋5R 8着/12頭+2.9秒 08/18 名古屋8R 10着/12頭+3.1秒 07/13 名古屋12R 2着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋5R 2着/11頭+0.0秒 06/02 名古屋4R 5着/11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 6.7着 × 当競馬場適性 69走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 66走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
4	ロッカフラダンサー自在	塚本征（愛知）	実2.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/01 名古屋8R 2着/10頭+0.0秒 08/18 名古屋7R 2着/12頭+0.7秒 07/13 名古屋5R 3着/3頭 09/02 名古屋3R 2着/12頭+1.0秒 08/19 名古屋4R 4着/11頭+2.5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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.6% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	メイショウパンゲア逃げ	加藤誓（愛知）	実66.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場129走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は113走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/02 名古屋5R 10着/12頭+3.6秒 08/18 名古屋8R 9着/12頭+3.0秒 07/28 名古屋6R 12着/12頭+5.7秒 07/01 名古屋5R 11着/12頭+5.0秒 06/17 名古屋4R 11着/11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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 129走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 113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 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	アンスリウムリリー差し推奨	加藤聡（愛知）	実8.6	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（騎手の手腕も後押し）
前5走 04/09 名古屋3R 7着/11頭+1.3秒 03/25 名古屋1R 2着/11頭+0.4秒 02/10 名古屋9R 7着/11頭+1.1秒 01/28 名古屋5R 6着/12頭+1.4秒 01/15 名古屋4R 10着/11頭+2.2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 5.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 159日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	ガムピーリング逃げ	山田祥（愛知）	実54.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/02 名古屋5R 11着/12頭+3.7秒 08/19 名古屋1R 11着/11頭+1.9秒 07/28 名古屋6R 4着/12頭+0.8秒 07/13 名古屋6R 5着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋12R 5着/12頭
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (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。
8	マッサーノ差し	丸山真（愛知）	実19.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋5R 4着/12頭+1.1秒 08/18 名古屋7R 4着/12頭+1.4秒 07/28 名古屋5R 2着/12頭+2.4秒 06/30 名古屋12R 7着/12頭 06/16 名古屋6R 9着/10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 3.3着 × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
9	ブリッジジェイアイ自在	大畑雅（愛知）	実58.4	×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21走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋5R 7着/12頭+2.5秒 08/18 名古屋8R 7着/12頭+2.1秒 07/28 名古屋6R 6着/12頭+1.6秒 06/25 園田1R 7着/10頭 06/04 園田1R 10着/10頭
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 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 21走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
10	フラッシュドロー	小笠羚（愛知）	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は48走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/02 名古屋5R 3着/12頭+0.8秒 08/18 名古屋8R 5着/12頭+1.5秒 07/13 名古屋6R 4着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋12R 6着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋1R 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 4.0着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 48走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
11	サンコルテス逃げ	木之葵（愛知）	実108.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場130走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は116走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 09/02 名古屋5R 12着/12頭+3.9秒 08/18 名古屋8R 12着/12頭+3.4秒 07/28 名古屋6R 11着/12頭+4.0秒 07/13 名古屋12R 4着/12頭+0.0秒 07/01 名古屋6R 8着/12頭+1.0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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 130走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 116走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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 0.6% (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。

AIの本命

AI評価1位

ステイラッキー

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ロッカフラダンサー

2.0倍

EV -42%

▲6アンスリウムリリー

8.6倍

EV +44%

出走馬全11頭

◎1

ステイラッキー

今井貴（愛知）

2.3倍

-26%

›

○4

ロッカフラダンサー

塚本征（愛知）

2.0倍

-42%

›

▲6

アンスリウムリリー

加藤聡（愛知）

8.6倍

+44%

›

△10

フラッシュドロー

小笠羚（愛知）

15.3倍

+6%

›

△8

マッサーノ

丸山真（愛知）

19.9倍

-6%

›

△2

スマートエラブル

丹羽克（愛知）

46.9倍

+76%

›

▽3

ラブウェイ

尾崎章（愛知）

31.0倍

-16%

›

▽7

ガムピーリング

山田祥（愛知）

54.4倍

+15%

›

▽5

メイショウパンゲア

加藤誓（愛知）

66.5倍

-37%

›

×9

ブリッジジェイアイ

大畑雅（愛知）

58.4倍

-51%

›

▽11

サンコルテス

木之葵（愛知）

108.8倍

-34%

›

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。

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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

単勝 6 アンスリウムリリー ¥100 実8.6倍期待値 +45% 不的中5着単勝 8.6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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