名古屋 6R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

6R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サイコロチャン自在	望月洵（愛知）	実17.2	B△ A▲勝率8% EV+30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は40走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/02 名古屋7R 4着/12頭+0.9秒 08/19 名古屋4R 9着/11頭+2.1秒 06/30 名古屋6R 2着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋7R 3着/10頭+1.0秒 05/19 名古屋7R 10着/11頭+3.4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 5.0着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.6% / 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。
2	アブソリュート差し	大畑雅（愛知）	実25.5	B▲ A△勝率3% EV-17% 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5R 4着/10頭+0.1秒 04/10 川崎6R 6着/12頭+2.1秒 03/05 川崎2R 6着/10頭+1.1秒 11/20 川崎7R 5着/11頭+1.3秒 10/15 川崎3R 6着/12頭+1.4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 5.3着 ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 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。
3	ホウオウブライツ差し推奨	渡邊竜（笠松）	実15.9	B○ A○勝率16% EV+161% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率22%と相性良／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 09/02 名古屋7R 3着/12頭+0.6秒 08/19 名古屋2R 5着/12頭+1.7秒 07/28 名古屋7R 4着/12頭+0.8秒 07/13 名古屋5R 1着/3頭 12/22 名古屋4R 5着/12頭+1.2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 4.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 6.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.4% / 期待値 +161% ※ 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	ジーティーネージュ先行	山田祥（愛知）	実49.7	B× A▽勝率1% EV-47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋5R 7着/10頭+0.9秒 08/19 名古屋12R 3着/12頭+0.2秒 07/29 名古屋1R 5着/12頭+1.4秒 07/01 名古屋5R 5着/12頭 06/17 名古屋4R 6着/11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 5.0着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 -47% ※ 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	ブリリアントギフト	近藤颯（愛知）	実34.6	B× A▽勝率2% EV-40% 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 08/19 名古屋3R 8着/11頭+1.1秒 07/29 名古屋2R 6着/11頭+1.5秒 07/14 名古屋6R 8着/12頭 07/02 名古屋12R 10着/12頭 06/19 名古屋2R 9着/11頭+1.0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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 84走で勝率 6% △ 距離適性同距離 72走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 1.7% / 期待値 -40% ※ 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	ツキヨザクラ自在	細川智（愛知）	実25.5	B× A△勝率4% EV+9% 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5走 09/03 名古屋6R 7着/11頭+1.4秒 08/19 名古屋3R 5着/11頭+0.7秒 02/23 名古屋4R 1着/12頭勝利 01/26 名古屋6R 4着/12頭+1.1秒 01/14 名古屋8R 8着/12頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 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: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 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。
7	トレジャービート	塚本征（愛知）	実1.1	B◎ A◎勝率57% EV-37% 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100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/02 名古屋5R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋5R 1着/12頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 94.4% (オッズ暗示: 90.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 56.5% / 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。
8	ルミノーゾ先行	小笠羚（愛知）	実26.8	B△ A△勝率7% EV+75% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋5R 5着/10頭+0.1秒 08/19 名古屋2R 3着/12頭+1.2秒 07/29 名古屋1R 7着/12頭+1.9秒 06/17 名古屋4R 5着/11頭+2.0秒 06/03 名古屋1R 9着/12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 5.0着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 +75% ※ 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	ベールドゥフィーユ自在	友森翔（愛知）	実67.0	B× A×勝率1% EV-59% 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6R 8着/11頭+1.8秒 08/19 名古屋3R 7着/11頭+1.0秒 07/29 名古屋12R 4着/12頭+1.8秒 07/14 名古屋5R 3着/3頭 07/01 名古屋12R 9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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (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) -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 0.6% / 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。
10	ディアマント差し	木之葵（愛知）	実35.4	B△ A▽勝率2% EV-43% 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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／前走3着）
前5走 09/03 名古屋5R 3着/10頭+0.1秒 08/19 名古屋2R 4着/12頭+1.4秒 07/29 名古屋12R 5着/12頭+1.9秒 06/30 名古屋5R 1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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 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。
11	アグネス逃げ	赤津和（笠松）	実79.0	B× A×勝率0% EV-63% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22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6R 11着/11頭+3.4秒 08/19 名古屋3R 10着/11頭+3.6秒 07/29 名古屋12R 6着/12頭+1.9秒 07/14 名古屋6R 4着/12頭+0.0秒 07/01 名古屋12R 10着/12頭+0.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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: 1.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.5% / 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。

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 ◎

トレジャービート

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

+3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ホウオウブライツ

15.9倍

EV -56%

▲A:△2アブソリュート

25.5倍

EV -80%

出走馬全11頭

◎A:◎7

トレジャービート

塚本征（愛知）

1.1倍

+3%

›

○A:○3

ホウオウブライツ

渡邊竜（笠松）

15.9倍

-56%

›

▲A:△2

アブソリュート

大畑雅（愛知）

25.5倍

-80%

›

△A:△8

ルミノーゾ

小笠羚（愛知）

26.8倍

-81%

›

△A:▽10

ディアマント

木之葵（愛知）

35.4倍

-76%

›

△A:▲1

サイコロチャン

望月洵（愛知）

17.2倍

-96%

›

×A:△6

ツキヨザクラ

細川智（愛知）

25.5倍

-95%

›

×A:▽4

ジーティーネージュ

山田祥（愛知）

49.7倍

-90%

›

×A:×11

アグネス

赤津和（笠松）

79.0倍

-87%

›

×A:▽5

ブリリアントギフト

近藤颯（愛知）

34.6倍

-99%

›

×A:×9

ベールドゥフィーユ

友森翔（愛知）

67.0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 3 ホウオウブライツ ¥200 実15.9倍期待値 -56% 不的中2着単勝 15.9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。

6R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サイコロチャン自在	望月洵（愛知）	実17.2	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は40走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/02 名古屋7R 4着/12頭+0.9秒 08/19 名古屋4R 9着/11頭+2.1秒 06/30 名古屋6R 2着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋7R 3着/10頭+1.0秒 05/19 名古屋7R 10着/11頭+3.4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 5.0着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 7.6% (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。
2	アブソリュート差し	大畑雅（愛知）	実25.5	△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5R 4着/10頭+0.1秒 04/10 川崎6R 6着/12頭+2.1秒 03/05 川崎2R 6着/10頭+1.1秒 11/20 川崎7R 5着/11頭+1.3秒 10/15 川崎3R 6着/12頭+1.4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 5.3着 ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (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。
3	ホウオウブライツ差し推奨	渡邊竜（笠松）	実15.9	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率16% × オッズ15.9倍で期待値+161%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率22%と相性良／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 09/02 名古屋7R 3着/12頭+0.6秒 08/19 名古屋2R 5着/12頭+1.7秒 07/28 名古屋7R 4着/12頭+0.8秒 07/13 名古屋5R 1着/3頭 12/22 名古屋4R 5着/12頭+1.2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 4.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3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) +161% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
4	ジーティーネージュ先行	山田祥（愛知）	実49.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋5R 7着/10頭+0.9秒 08/19 名古屋12R 3着/12頭+0.2秒 07/29 名古屋1R 5着/12頭+1.4秒 07/01 名古屋5R 5着/12頭 06/17 名古屋4R 6着/11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 5.0着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ブリリアントギフト	近藤颯（愛知）	実34.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/19 名古屋3R 8着/11頭+1.1秒 07/29 名古屋2R 6着/11頭+1.5秒 07/14 名古屋6R 8着/12頭 07/02 名古屋12R 10着/12頭 06/19 名古屋2R 9着/11頭+1.0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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 84走で勝率 6% △ 距離適性同距離 72走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
6	ツキヨザクラ自在	細川智（愛知）	実25.5	△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5走 09/03 名古屋6R 7着/11頭+1.4秒 08/19 名古屋3R 5着/11頭+0.7秒 02/23 名古屋4R 1着/12頭勝利 01/26 名古屋6R 4着/12頭+1.1秒 01/14 名古屋8R 8着/12頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (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	トレジャービート	塚本征（愛知）	実1.1	◎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100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/02 名古屋5R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋5R 1着/12頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 56.5% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
8	ルミノーゾ先行	小笠羚（愛知）	実26.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋5R 5着/10頭+0.1秒 08/19 名古屋2R 3着/12頭+1.2秒 07/29 名古屋1R 7着/12頭+1.9秒 06/17 名古屋4R 5着/11頭+2.0秒 06/03 名古屋1R 9着/12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 5.0着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
9	ベールドゥフィーユ自在	友森翔（愛知）	実67.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋6R 8着/11頭+1.8秒 08/19 名古屋3R 7着/11頭+1.0秒 07/29 名古屋12R 4着/12頭+1.8秒 07/14 名古屋5R 3着/3頭 07/01 名古屋12R 9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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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	ディアマント差し	木之葵（愛知）	実35.4	▽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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／前走3着）
前5走 09/03 名古屋5R 3着/10頭+0.1秒 08/19 名古屋2R 4着/12頭+1.4秒 07/29 名古屋12R 5着/12頭+1.9秒 06/30 名古屋5R 1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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
11	アグネス逃げ	赤津和（笠松）	実79.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22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6R 11着/11頭+3.4秒 08/19 名古屋3R 10着/11頭+3.6秒 07/29 名古屋12R 6着/12頭+1.9秒 07/14 名古屋6R 4着/12頭+0.0秒 07/01 名古屋12R 10着/12頭+0.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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

トレジャービート

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ホウオウブライツ

15.9倍

EV +161%

▲1サイコロチャン

17.2倍

EV +30%

出走馬全11頭

◎7

トレジャービート

塚本征（愛知）

1.1倍

-37%

›

○3

ホウオウブライツ

渡邊竜（笠松）

15.9倍

+161%

›

▲1

サイコロチャン

望月洵（愛知）

17.2倍

+30%

›

△8

ルミノーゾ

小笠羚（愛知）

26.8倍

+75%

›

△6

ツキヨザクラ

細川智（愛知）

25.5倍

+9%

›

△2

アブソリュート

大畑雅（愛知）

25.5倍

-17%

›

▽5

ブリリアントギフト

近藤颯（愛知）

34.6倍

-40%

›

▽10

ディアマント

木之葵（愛知）

35.4倍

-43%

›

▽4

ジーティーネージュ

山田祥（愛知）

49.7倍

-47%

›

×9

ベールドゥフィーユ

友森翔（愛知）

67.0倍

-59%

›

×11

アグネス

赤津和（笠松）

79.0倍

-63%

›

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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 3 ホウオウブライツ ¥200 実15.9倍期待値 +161% 不的中2着単勝 15.9倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

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