名古屋 11R 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

11R 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 19:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミーハ	木之葵（愛知）	実178.7	B× A▽勝率1% EV+82% 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10R 10着/11頭+5.0秒 07/13 名古屋11R 10着/11頭+2.0秒 06/30 名古屋11R 8着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 10着/12頭+5.0秒 05/19 名古屋9R 3着/11頭+0.9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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 43走で勝率 12% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ▽ 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 1.0% / 期待値 +83% ※ 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	エピックナイト	村上弘（愛知）	実48.1	B△ A▽勝率2% EV+18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 名古屋11R 9着/11頭+2.1秒 07/28 名古屋9R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋10R 4着/12頭 06/30 名古屋10R 6着/9頭+3.0秒 06/16 名古屋11R 4着/12頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 32走で勝率 22% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 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。
3	オッシレイション逃げ	塚本征（愛知）	実2.6	B◎ A◎勝率31% EV-19% 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6走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/01 名古屋11R 1着/12頭勝利 07/02 名古屋8R 1着/12頭 12/05 名古屋12R 1着/12頭勝利 10/15 名古屋7R 2着/12頭+0.2秒 09/18 名古屋4R 1着/12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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (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) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 82.9% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.9% / 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。
4	クルベリ差し	筒井勇（笠松）	実34.2	B× A▽勝率2% EV-46% 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11R 8着/11頭+1.7秒 08/19 名古屋9R 2着/10頭+0.6秒 07/28 名古屋9R 3着/12頭+0.1秒 07/14 名古屋10R 1着/12頭 07/01 名古屋10R 5着/12頭
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 17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 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -46% ※ 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	プロミシングギャル	小笠羚（愛知）	実11.7	B× A△勝率6% EV-30% 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10R 9着/10頭+2.6秒 07/30 名古屋11R 3着/3頭 07/13 名古屋9R 2着/11頭 06/30 名古屋10R 2着/9頭 06/17 名古屋9R 3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 4.7着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 11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 6.0% / 期待値 -30% ※ 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	デスティニーホープ	大畑雅（愛知）	実35.3	B△ A△勝率5% EV+93% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/13 名古屋9R 3着/11頭 07/01 名古屋10R 2着/12頭+2.0秒 06/03 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 10着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋8R 1着/12頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 +93% ※ 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	サラサラヘアー逃げ	細川智（愛知）	実18.4	B△ A△勝率8% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率44%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 09/02 名古屋10R 9着/11頭+3.9秒 07/28 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 07/13 名古屋10R 3着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋6R 1着/11頭 01/05 名古屋12R 3着/11頭+0.3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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 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。
8	ケイアイカラキア	今井貴（愛知）	実33.5	B▲ A▽勝率4% EV+43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率36%と適性高／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/02 名古屋10R 4着/11頭+1.8秒 07/13 名古屋9R 9着/11頭+1.0秒 06/17 名古屋9R 4着/11頭 05/19 名古屋8R 2着/12頭+0.4秒 05/05 名古屋7R 1着/11頭勝利
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 14走で勝率 36% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.3% / 期待値 +44% ※ 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	ピーチブロッサム	丸野勝（愛知）	実65.0	B× A▽勝率1% EV-3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 名古屋10R 8着/11頭+3.1秒 08/18 名古屋11R 2着/12頭+1.0秒 07/29 名古屋8R 1着/12頭勝利 06/30 名古屋10R 5着/9頭 06/16 名古屋11R 5着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -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。
10	マルカブリッツ逃げ	望月洵（愛知）	実1.8	B○ A○勝率27% EV-51% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 名古屋11R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋8R 2着/3頭 05/19 名古屋8R 9着/12頭+2.9秒 04/20 名古屋11R 2着/11頭+0.9秒 04/07 名古屋9R 2着/12頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 55.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.8% / 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。
11	ドラゴステ差し推奨	丹羽克（愛知）	実13.7	B× A▲勝率12% EV+67% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す）
前5走 09/04 名古屋11R 2着/11頭+0.3秒 07/28 名古屋9R 5着/12頭+0.6秒 06/30 名古屋11R 5着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 6着/12頭 05/19 名古屋9R 6着/11頭+1.6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 4.0着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 3位 / 勝率 12.2% / 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。

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 ◎

オッシレイション

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

+115%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10マルカブリッツ

1.8倍

EV -87%

▲A:▽8ケイアイカラキア

33.5倍

EV +56%

出走馬全11頭

◎A:◎3

オッシレイション

塚本征（愛知）

2.6倍

+115%

›

○A:○10

マルカブリッツ

望月洵（愛知）

1.8倍

-87%

›

▲A:▽8

ケイアイカラキア

今井貴（愛知）

33.5倍

+56%

›

△A:△7

サラサラヘアー

細川智（愛知）

18.4倍

-22%

›

△A:△6

デスティニーホープ

大畑雅（愛知）

35.3倍

-60%

›

△A:▽2

エピックナイト

村上弘（愛知）

48.1倍

-91%

›

×A:▽9

ピーチブロッサム

丸野勝（愛知）

65.0倍

-87%

›

×A:△5

プロミシングギャル

小笠羚（愛知）

11.7倍

-99%

›

×A:▲11

ドラゴステ

丹羽克（愛知）

13.7倍

-99%

›

×A:▽4

クルベリ

筒井勇（笠松）

34.2倍

-99%

›

×A:▽1

ミーハ

木之葵（愛知）

178.7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

単勝 11 ドラゴステ ¥100 実13.7倍期待値 +67% 不的中単勝 13.7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。

11R 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 19:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミーハ	木之葵（愛知）	実178.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/02 名古屋10R 10着/11頭+5.0秒 07/13 名古屋11R 10着/11頭+2.0秒 06/30 名古屋11R 8着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 10着/12頭+5.0秒 05/19 名古屋9R 3着/11頭+0.9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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 43走で勝率 12% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	エピックナイト	村上弘（愛知）	実48.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 名古屋11R 9着/11頭+2.1秒 07/28 名古屋9R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋10R 4着/12頭 06/30 名古屋10R 6着/9頭+3.0秒 06/16 名古屋11R 4着/12頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 32走で勝率 22% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (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	オッシレイション逃げ	塚本征（愛知）	実2.6	◎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6走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/01 名古屋11R 1着/12頭勝利 07/02 名古屋8R 1着/12頭 12/05 名古屋12R 1着/12頭勝利 10/15 名古屋7R 2着/12頭+0.2秒 09/18 名古屋4R 1着/12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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.9% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	クルベリ差し	筒井勇（笠松）	実34.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋11R 8着/11頭+1.7秒 08/19 名古屋9R 2着/10頭+0.6秒 07/28 名古屋9R 3着/12頭+0.1秒 07/14 名古屋10R 1着/12頭 07/01 名古屋10R 5着/12頭
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
5	プロミシングギャル	小笠羚（愛知）	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋10R 9着/10頭+2.6秒 07/30 名古屋11R 3着/3頭 07/13 名古屋9R 2着/11頭 06/30 名古屋10R 2着/9頭 06/17 名古屋9R 3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 4.7着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	デスティニーホープ	大畑雅（愛知）	実35.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/13 名古屋9R 3着/11頭 07/01 名古屋10R 2着/12頭+2.0秒 06/03 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 10着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋8R 1着/12頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
7	サラサラヘアー逃げ	細川智（愛知）	実18.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率44%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 09/02 名古屋10R 9着/11頭+3.9秒 07/28 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 07/13 名古屋10R 3着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋6R 1着/11頭 01/05 名古屋12R 3着/11頭+0.3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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
8	ケイアイカラキア	今井貴（愛知）	実33.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率36%と適性高／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/02 名古屋10R 4着/11頭+1.8秒 07/13 名古屋9R 9着/11頭+1.0秒 06/17 名古屋9R 4着/11頭 05/19 名古屋8R 2着/12頭+0.4秒 05/05 名古屋7R 1着/11頭勝利
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 14走で勝率 36% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ピーチブロッサム	丸野勝（愛知）	実65.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 名古屋10R 8着/11頭+3.1秒 08/18 名古屋11R 2着/12頭+1.0秒 07/29 名古屋8R 1着/12頭勝利 06/30 名古屋10R 5着/9頭 06/16 名古屋11R 5着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
10	マルカブリッツ逃げ	望月洵（愛知）	実1.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 名古屋11R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋8R 2着/3頭 05/19 名古屋8R 9着/12頭+2.9秒 04/20 名古屋11R 2着/11頭+0.9秒 04/07 名古屋9R 2着/12頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.8% (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。
11	ドラゴステ差し推奨	丹羽克（愛知）	実13.7	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+67%の中穴候補（前走2着で力を示す）
前5走 09/04 名古屋11R 2着/11頭+0.3秒 07/28 名古屋9R 5着/12頭+0.6秒 06/30 名古屋11R 5着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 6着/12頭 05/19 名古屋9R 6着/11頭+1.6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 4.0着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 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 12.2% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

オッシレイション

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10マルカブリッツ

1.8倍

EV -51%

▲11ドラゴステ

13.7倍

EV +67%

出走馬全11頭

◎3

オッシレイション

塚本征（愛知）

2.6倍

-19%

›

○10

マルカブリッツ

望月洵（愛知）

1.8倍

-51%

›

▲11

ドラゴステ

丹羽克（愛知）

13.7倍

+67%

›

△7

サラサラヘアー

細川智（愛知）

18.4倍

+43%

›

△5

プロミシングギャル

小笠羚（愛知）

11.7倍

-30%

›

△6

デスティニーホープ

大畑雅（愛知）

35.3倍

+93%

›

▽8

ケイアイカラキア

今井貴（愛知）

33.5倍

+43%

›

▽2

エピックナイト

村上弘（愛知）

48.1倍

+18%

›

▽4

クルベリ

筒井勇（笠松）

34.2倍

-46%

›

▽9

ピーチブロッサム

丸野勝（愛知）

65.0倍

-3%

›

▽1

ミーハ

木之葵（愛知）

178.7倍

+82%

›

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

単勝 11 ドラゴステ ¥100 実13.7倍期待値 +67% 不的中単勝 13.7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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