名古屋 1R 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

1R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイオロステソーロ	近藤颯（愛知）	実58.1	B× A▽勝率1% EV-22% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋2R 8着/12頭+3.3秒 07/30 名古屋5R 7着/12頭+1.0秒 07/14 名古屋4R 3着/12頭 06/22 名古屋4R 9着/11頭 06/02 名古屋2R 10着/11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 6.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 -23% ※ 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	メイショウバルキア	小笠羚（愛知）	実4.5	B◎ A▲勝率16% EV-28% 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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 名古屋12R 1着/3頭 08/24 名古屋1R 3着/11頭+1.1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 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 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) +152% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 56.2% (オッズ暗示: 22.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.8% / 期待値 -29% ※ 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	コスモギオン逃げ	山田祥（愛知）	実91.5	B× A▽勝率1% EV-29% 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12R 9着/11頭+3.5秒 08/20 名古屋3R 6着/11頭+1.9秒 07/30 名古屋4R 12着/12頭+2.5秒 07/14 名古屋3R 7着/12頭 07/01 名古屋4R 4着/12頭+4.0秒
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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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 -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。
4	ミスティパープル	塚本征（愛知）	実3.0	B▲ A○勝率17% 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50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/02 名古屋2R 1着/10頭勝利 08/18 名古屋5R 5着/12頭+4.6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 50% (絶好調) ◎ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.4% / 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。
5	クツシタオトシタ追込	細川智（愛知）	実30.2	B× A▽勝率3% EV-20% 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）
前5走 09/03 名古屋12R 8着/11頭+1.4秒 08/20 名古屋2R 5着/12頭+2.0秒 07/27 川崎8R 10着/11頭+2.1秒 07/08 川崎2R 6着/9頭 06/16 川崎1R 11着/12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 7.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 期待値 -21% ※ 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	キーサーバー	阪野学（愛知）	実25.9	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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 09/03 名古屋2R 10着/10頭+3.5秒 08/20 名古屋12R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋4R 6着/12頭 06/16 名古屋3R 1着/11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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 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。
7	ゴッドシュアウイン逃げ	渡邊竜（笠松）	実45.1	B△ A▽勝率2% EV-10% 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 09/03 名古屋12R 10着/11頭+3.8秒 08/20 名古屋2R 11着/12頭+4.3秒 07/30 名古屋4R 7着/12頭+1.4秒 07/17 名古屋1R 1着/3頭 06/16 名古屋3R 5着/11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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 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。
8	ウエスタンオレンジ自在	今井貴（愛知）	実22.3	B△ A△勝率7% EV+62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均9.3着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/03 名古屋12R 11着/11頭+4.3秒 08/20 名古屋2R 6着/12頭+2.2秒 05/07 名古屋3R 11着/11頭+3.3秒 04/23 名古屋5R 5着/11頭+1.6秒 03/23 名古屋3R 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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 期待値 +63% ※ 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	エバーウインド先行	筒井勇（笠松）	実10.4	B△ A△勝率8% EV-20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 名古屋12R 5着/11頭+0.7秒 08/20 名古屋2R 7着/12頭+2.6秒 07/30 名古屋4R 5着/12頭+1.1秒 07/01 名古屋4R 8着/12頭+4.0秒 06/16 名古屋5R 1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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.7% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 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。
10	ジューンスマッシュ	望月洵（愛知）	実2.2	B○ A◎勝率41% EV-8% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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／前走2着）
前5走 09/07 名古屋12R 2着/11頭+0.7秒 08/20 名古屋1R 5着/11頭+0.7秒 07/14 名古屋1R 4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戦の調子平均 3.7着 × 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 ◎ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.5% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.5% / 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。

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 ▲

メイショウバルキア

騎手小笠羚（愛知）

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

+152%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10ジューンスマッシュ

2.2倍

EV -10%

▲A:○4ミスティパープル

3.0倍

EV -95%

出走馬全10頭

◎A:▲2

メイショウバルキア

小笠羚（愛知）

4.5倍

+152%

›

○A:◎10

ジューンスマッシュ

望月洵（愛知）

2.2倍

-10%

›

▲A:○4

ミスティパープル

塚本征（愛知）

3.0倍

-95%

›

△A:△9

エバーウインド

筒井勇（笠松）

10.4倍

-93%

›

△A:△8

ウエスタンオレンジ

今井貴（愛知）

22.3倍

-85%

›

△A:▽7

ゴッドシュアウイン

渡邊竜（笠松）

45.1倍

-91%

›

×A:▽1

アイオロステソーロ

近藤颯（愛知）

58.1倍

-89%

›

×A:△6

キーサーバー

阪野学（愛知）

25.9倍

-96%

›

×A:▽5

クツシタオトシタ

細川智（愛知）

30.2倍

-96%

›

×A:▽3

コスモギオン

山田祥（愛知）

91.5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

両モデルとも見送り

1R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイオロステソーロ	近藤颯（愛知）	実58.1	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋2R 8着/12頭+3.3秒 07/30 名古屋5R 7着/12頭+1.0秒 07/14 名古屋4R 3着/12頭 06/22 名古屋4R 9着/11頭 06/02 名古屋2R 10着/11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 6.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
2	メイショウバルキア	小笠羚（愛知）	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 名古屋12R 1着/3頭 08/24 名古屋1R 3着/11頭+1.1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 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
3	コスモギオン逃げ	山田祥（愛知）	実91.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/03 名古屋12R 9着/11頭+3.5秒 08/20 名古屋3R 6着/11頭+1.9秒 07/30 名古屋4R 12着/12頭+2.5秒 07/14 名古屋3R 7着/12頭 07/01 名古屋4R 4着/12頭+4.0秒
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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
4	ミスティパープル	塚本征（愛知）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/02 名古屋2R 1着/10頭勝利 08/18 名古屋5R 5着/12頭+4.6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 50% (絶好調) ◎ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
5	クツシタオトシタ追込	細川智（愛知）	実30.2	▽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）
前5走 09/03 名古屋12R 8着/11頭+1.4秒 08/20 名古屋2R 5着/12頭+2.0秒 07/27 川崎8R 10着/11頭+2.1秒 07/08 川崎2R 6着/9頭 06/16 川崎1R 11着/12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 7.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
6	キーサーバー	阪野学（愛知）	実25.9	△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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 09/03 名古屋2R 10着/10頭+3.5秒 08/20 名古屋12R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋4R 6着/12頭 06/16 名古屋3R 1着/11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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
7	ゴッドシュアウイン逃げ	渡邊竜（笠松）	実45.1	▽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 09/03 名古屋12R 10着/11頭+3.8秒 08/20 名古屋2R 11着/12頭+4.3秒 07/30 名古屋4R 7着/12頭+1.4秒 07/17 名古屋1R 1着/3頭 06/16 名古屋3R 5着/11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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
8	ウエスタンオレンジ自在	今井貴（愛知）	実22.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均9.3着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/03 名古屋12R 11着/11頭+4.3秒 08/20 名古屋2R 6着/12頭+2.2秒 05/07 名古屋3R 11着/11頭+3.3秒 04/23 名古屋5R 5着/11頭+1.6秒 03/23 名古屋3R 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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	エバーウインド先行	筒井勇（笠松）	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 名古屋12R 5着/11頭+0.7秒 08/20 名古屋2R 7着/12頭+2.6秒 07/30 名古屋4R 5着/12頭+1.1秒 07/01 名古屋4R 8着/12頭+4.0秒 06/16 名古屋5R 1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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
10	ジューンスマッシュ	望月洵（愛知）	実2.2	◎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 09/07 名古屋12R 2着/11頭+0.7秒 08/20 名古屋1R 5着/11頭+0.7秒 07/14 名古屋1R 4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戦の調子平均 3.7着 × 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 ◎ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.5% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ジューンスマッシュ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ミスティパープル

3.0倍

EV -47%

▲2メイショウバルキア

4.5倍

EV -28%

出走馬全10頭

◎10

ジューンスマッシュ

望月洵（愛知）

2.2倍

-8%

›

○4

ミスティパープル

塚本征（愛知）

3.0倍

-47%

›

▲2

メイショウバルキア

小笠羚（愛知）

4.5倍

-28%

›

△9

エバーウインド

筒井勇（笠松）

10.4倍

-20%

›

△8

ウエスタンオレンジ

今井貴（愛知）

22.3倍

+62%

›

△6

キーサーバー

阪野学（愛知）

25.9倍

-4%

›

▽5

クツシタオトシタ

細川智（愛知）

30.2倍

-20%

›

▽7

ゴッドシュアウイン

渡邊竜（笠松）

45.1倍

-10%

›

▽1

アイオロステソーロ

近藤颯（愛知）

58.1倍

-22%

›

▽3

コスモギオン

山田祥（愛知）

91.5倍

-29%

›

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