名古屋 10R 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

10R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ1500m ダート1500m　発走 19:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワウワウワウ自在	渡邊竜（笠松）	実10.5	B▲ A△勝率12% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率31%と適性高／同距離帯10走で勝率40%／前走3着）
前5走 07/29 名古屋8R 3着/12頭+0.1秒 07/14 名古屋9R 4着/11頭+1.0秒 07/01 名古屋8R 4着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋10R 7着/11頭 05/19 名古屋8R 10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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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 1.3% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.6% / 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	クリノナイスガイ差し	筒井勇（笠松）	実62.7	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11R 10着/10頭+1.4秒 08/19 名古屋6R 2着/10頭+0.1秒 07/29 名古屋7R 12着/12頭+3.3秒 07/15 名古屋9R 11着/12頭+1.0秒 07/01 名古屋10R 10着/12頭+3.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ▽ 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 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -52% ※ 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	サトノアルタイル逃げ	今井貴（愛知）	実29.2	B△ A▽勝率4% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/03 名古屋8R 8着/12頭+1.0秒 05/20 名古屋4R 4着/11頭 05/06 名古屋6R 2着/11頭+0.3秒 04/22 名古屋6R 8着/12頭+1.8秒 04/13 名古屋10R 1着/11頭勝利
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 4.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.6% / 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	オイナリサン先行	丸山真（愛知）	実13.9	B× A△勝率8% 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 09/01 名古屋9R 8着/9頭+2.8秒 06/04 名古屋6R 1着/11頭 05/22 名古屋9R 2着/10頭 04/24 名古屋12R 5着/12頭+0.8秒 04/13 名古屋12R 4着/11頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 8.3% / 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。
5	ミヤイグアス	大原浩（笠松）	実20.3	B△ A▽勝率5% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/04 名古屋7R 1着/3頭 08/21 名古屋8R 7着/10頭+1.7秒 07/30 名古屋9R 9着/12頭+1.8秒 06/05 名古屋10R 2着/12頭 05/25 名古屋12R 9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 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。
6	キスメット推奨	加藤聡（愛知）	実29.0	B◎ A×勝率1% EV-59% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率91% × オッズ29.0倍で期待値+999%の有力候補（前走2着で力を示す／騎手の手腕も後押し）
前5走 09/02 名古屋8R 2着/10頭+0.3秒 07/14 名古屋9R 6着/11頭 06/30 名古屋8R 5着/12頭 06/17 名古屋6R 8着/11頭 06/04 名古屋9R 5着/12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 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 90.8% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -60% ※ 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	プルメリアリング	丸野勝（愛知）	実36.1	B× A▽勝率2% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋8R 5着/10頭+0.7秒 07/14 名古屋9R 9着/11頭 06/30 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋5R 5着/9頭 06/04 名古屋6R 2着/11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 5.3着 × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 期待値 -19% ※ 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	テーオーニルソン	塚本征（愛知）	実5.7	B× A▲勝率16% EV-8% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/02 名古屋11R 5着/10頭+0.8秒 07/29 名古屋8R 7着/12頭+1.2秒 07/14 名古屋9R 5着/11頭+1.0秒 06/05 名古屋8R 2着/12頭+3.0秒 05/25 名古屋9R 6着/10頭+0.0秒
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 5.7着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.0% / 期待値 -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。
9	バウブロッサム追込	友森翔（愛知）	実17.0	B× A△勝率7% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/02 名古屋8R 4着/10頭+0.6秒 08/19 名古屋6R 3着/10頭+0.3秒 07/30 名古屋10R 3着/11頭+1.2秒 06/30 名古屋9R 9着/12頭+3.0秒 06/17 名古屋8R 5着/11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 3.3着 △ 当競馬場適性 59走で勝率 8% △ 距離適性同距離 53走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.9% / 期待値 +18% ※ 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	コスモベルツリー	近藤颯（愛知）	実5.4	B△ A○勝率16% EV-11% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（91日ぶりの実戦）
前5走 06/16 名古屋8R 5着/12頭 06/03 名古屋9R 3着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋9R 4着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋7R 2着/12頭+0.2秒 04/22 名古屋7R 7着/12頭+1.4秒
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 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.3% / 期待値 -12% ※ 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	ホウオウシーザー	細川智（愛知）	実1.9	B○ A◎勝率27% EV-47% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/20 名古屋8R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋1R 1着/12頭 06/22 名古屋1R 4着/11頭+0.0秒 06/03 名古屋12R 1着/12頭
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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 2.8% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.4% / 期待値 -48% ※ 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 ×

キスメット

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

29.0倍

AI期待値

+999%

買い目

¥2,200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎11ホウオウシーザー

1.9倍

EV -94%

▲A:△1ワウワウワウ

10.5倍

EV -85%

出走馬全11頭

◎A:×6

キスメット

加藤聡（愛知）

29.0倍

+999%

›

○A:◎11

ホウオウシーザー

細川智（愛知）

1.9倍

-94%

›

▲A:△1

ワウワウワウ

渡邊竜（笠松）

10.5倍

-85%

›

△A:▽5

ミヤイグアス

大原浩（笠松）

20.3倍

-72%

›

△A:▽3

サトノアルタイル

今井貴（愛知）

29.2倍

-64%

›

△A:○10

コスモベルツリー

近藤颯（愛知）

5.4倍

-94%

›

×A:▲8

テーオーニルソン

塚本征（愛知）

5.7倍

-94%

›

×A:△9

バウブロッサム

友森翔（愛知）

17.0倍

-96%

›

×A:▽7

プルメリアリング

丸野勝（愛知）

36.1倍

-92%

›

×A:△4

オイナリサン

丸山真（愛知）

13.9倍

-99%

›

×A:×2

クリノナイスガイ

筒井勇（笠松）

62.7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 キスメット ¥2,200 実29.0倍期待値 +999% 不的中6着単勝 29.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ1500m ダート1500m　発走 19:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワウワウワウ自在	渡邊竜（笠松）	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率31%と適性高／同距離帯10走で勝率40%／前走3着）
前5走 07/29 名古屋8R 3着/12頭+0.1秒 07/14 名古屋9R 4着/11頭+1.0秒 07/01 名古屋8R 4着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋10R 7着/11頭 05/19 名古屋8R 10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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.6% (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。
2	クリノナイスガイ差し	筒井勇（笠松）	実62.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率75%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/02 名古屋11R 10着/10頭+1.4秒 08/19 名古屋6R 2着/10頭+0.1秒 07/29 名古屋7R 12着/12頭+3.3秒 07/15 名古屋9R 11着/12頭+1.0秒 07/01 名古屋10R 10着/12頭+3.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.8% (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。
3	サトノアルタイル逃げ	今井貴（愛知）	実29.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/03 名古屋8R 8着/12頭+1.0秒 05/20 名古屋4R 4着/11頭 05/06 名古屋6R 2着/11頭+0.3秒 04/22 名古屋6R 8着/12頭+1.8秒 04/13 名古屋10R 1着/11頭勝利
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 4.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
4	オイナリサン先行	丸山真（愛知）	実13.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率31%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/01 名古屋9R 8着/9頭+2.8秒 06/04 名古屋6R 1着/11頭 05/22 名古屋9R 2着/10頭 04/24 名古屋12R 5着/12頭+0.8秒 04/13 名古屋12R 4着/11頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
5	ミヤイグアス	大原浩（笠松）	実20.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/04 名古屋7R 1着/3頭 08/21 名古屋8R 7着/10頭+1.7秒 07/30 名古屋9R 9着/12頭+1.8秒 06/05 名古屋10R 2着/12頭 05/25 名古屋12R 9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ◎ 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 5.5% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
6	キスメット推奨	加藤聡（愛知）	実29.0	×詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／騎手の手腕も後押し）
前5走 09/02 名古屋8R 2着/10頭+0.3秒 07/14 名古屋9R 6着/11頭 06/30 名古屋8R 5着/12頭 06/17 名古屋6R 8着/11頭 06/04 名古屋9R 5着/12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 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	プルメリアリング	丸野勝（愛知）	実36.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋8R 5着/10頭+0.7秒 07/14 名古屋9R 9着/11頭 06/30 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋5R 5着/9頭 06/04 名古屋6R 2着/11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 5.3着 × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	テーオーニルソン	塚本征（愛知）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/02 名古屋11R 5着/10頭+0.8秒 07/29 名古屋8R 7着/12頭+1.2秒 07/14 名古屋9R 5着/11頭+1.0秒 06/05 名古屋8R 2着/12頭+3.0秒 05/25 名古屋9R 6着/10頭+0.0秒
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 5.7着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	バウブロッサム追込	友森翔（愛知）	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/02 名古屋8R 4着/10頭+0.6秒 08/19 名古屋6R 3着/10頭+0.3秒 07/30 名古屋10R 3着/11頭+1.2秒 06/30 名古屋9R 9着/12頭+3.0秒 06/17 名古屋8R 5着/11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 3.3着 △ 当競馬場適性 59走で勝率 8% △ 距離適性同距離 53走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (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。
10	コスモベルツリー	近藤颯（愛知）	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 06/16 名古屋8R 5着/12頭 06/03 名古屋9R 3着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋9R 4着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋7R 2着/12頭+0.2秒 04/22 名古屋7R 7着/12頭+1.4秒
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 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ホウオウシーザー	細川智（愛知）	実1.9	◎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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/20 名古屋8R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋1R 1着/12頭 06/22 名古屋1R 4着/11頭+0.0秒 06/03 名古屋12R 1着/12頭
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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.4% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ホウオウシーザー

騎手細川智（愛知）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-47%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10コスモベルツリー

5.4倍

EV -11%

▲8テーオーニルソン

5.7倍

EV -8%

出走馬全11頭

◎11

ホウオウシーザー

細川智（愛知）

1.9倍

-47%

›

○10

コスモベルツリー

近藤颯（愛知）

5.4倍

-11%

›

▲8

テーオーニルソン

塚本征（愛知）

5.7倍

-8%

›

△1

ワウワウワウ

渡邊竜（笠松）

10.5倍

+21%

›

△4

オイナリサン

丸山真（愛知）

13.9倍

+14%

›

△9

バウブロッサム

友森翔（愛知）

17.0倍

+17%

›

▽5

ミヤイグアス

大原浩（笠松）

20.3倍

+10%

›

▽3

サトノアルタイル

今井貴（愛知）

29.2倍

+4%

›

▽7

プルメリアリング

丸野勝（愛知）

36.1倍

-18%

›

×6

キスメット

加藤聡（愛知）

29.0倍

-59%

›

×2

クリノナイスガイ

筒井勇（笠松）

62.7倍

-51%

›

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 6 キスメット ¥2,200 実29.0倍期待値 -60% 不的中6着単勝 29.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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