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1500m ダート1500m　発走 19:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ネオゼウス	筒井勇（笠松）	実19.9	B× A×勝率2% EV-52% 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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 名古屋4R 1着/7頭勝利 07/31 名古屋3R 3着/10頭+0.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 5.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 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。
2	ゴールドタッチ	大畑雅（愛知）	実54.1	B× A▽勝率1% EV-31% 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9R 9着/12頭+2.5秒 08/18 名古屋2R 1着/8頭勝利 07/31 名古屋3R 4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 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 1.3% / 期待値 -32% ※ 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	ゴールドマスター	友森翔（愛知）	実15.6	B▲ A△勝率4% EV-31% 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100%と好調／前走勝利の勢い／61日ぶりの実戦）
前5走 07/17 名古屋4R 1着/7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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 -32% ※ 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	フラッテルン	近藤颯（愛知）	実54.8	B△ A▽勝率1% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/01 名古屋2R 1着/3頭 07/03 名古屋3R 4着/5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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 -39% ※ 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	エールエクスプレス差し	細川智（愛知）	実10.5	B× A△勝率8% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 09/03 名古屋9R 3着/12頭+0.3秒 08/21 名古屋5R 2着/9頭+0.3秒 07/30 名古屋3R 2着/10頭+0.3秒 07/15 名古屋4R 3着/7頭+0.0秒 07/02 名古屋1R 1着/9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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 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。
6	カワテンジャッキー	塚本征（愛知）	実3.8	B◎ A○勝率27% EV+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／63日ぶりの実戦）
前5走 07/15 名古屋4R 1着/7頭 07/03 名古屋4R 1着/6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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 65.5% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.6% / 期待値 +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。
7	セバスティアン	今井貴（愛知）	実31.3	B× A▽勝率2% EV-40% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/21 名古屋5R 4着/9頭+1.4秒 07/30 名古屋3R 3着/10頭+0.6秒 07/15 名古屋4R 2着/7頭 07/02 名古屋1R 3着/9頭 06/22 名古屋3R 4着/10頭+1.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 5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 26% (好調) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.9% / 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。
8	ナガノアリス	渡邊竜（笠松）	実13.6	B△ A△勝率6% EV-23% 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3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 名古屋9R 2着/12頭+0.3秒 07/30 名古屋2R 1着/10頭勝利 07/15 名古屋4R 6着/7頭 06/05 名古屋4R 3着/5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 1.1% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 -24% ※ 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	サマーカクテル	加藤聡（愛知）	実5.5	B○ A▲勝率19% EV+3% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／86日ぶりの実戦）
前5走 06/22 名古屋3R 1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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.8% / 期待値 +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。
10	メグレズ	望月洵（愛知）	実2.1	B△ A◎勝率30% EV-36% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/03 名古屋9R 4着/12頭+0.3秒 08/21 名古屋5R 1着/9頭勝利 07/31 名古屋3R 2着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 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 4.4% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.3% / 期待値 -36% ※ 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 ○

カワテンジャッキー

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

+148%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲9サマーカクテル

5.5倍

EV +8%

▲A:△3ゴールドマスター

15.6倍

EV +15%

出走馬全10頭

◎A:○6

カワテンジャッキー

塚本征（愛知）

3.8倍

+148%

›

○A:▲9

サマーカクテル

加藤聡（愛知）

5.5倍

+8%

›

▲A:△3

ゴールドマスター

友森翔（愛知）

15.6倍

+15%

›

△A:◎10

メグレズ

望月洵（愛知）

2.1倍

-90%

›

△A:△8

ナガノアリス

渡邊竜（笠松）

13.6倍

-85%

›

△A:▽4

フラッテルン

近藤颯（愛知）

54.8倍

-41%

›

×A:×1

ネオゼウス

筒井勇（笠松）

19.9倍

-94%

›

×A:△5

エールエクスプレス

細川智（愛知）

10.5倍

-97%

›

×A:▽7

セバスティアン

今井貴（愛知）

31.3倍

-92%

›

×A:▽2

ゴールドタッチ

大畑雅（愛知）

54.1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

11R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 19:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ネオゼウス	筒井勇（笠松）	実19.9	×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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 名古屋4R 1着/7頭勝利 07/31 名古屋3R 3着/10頭+0.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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。
2	ゴールドタッチ	大畑雅（愛知）	実54.1	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 名古屋9R 9着/12頭+2.5秒 08/18 名古屋2R 1着/8頭勝利 07/31 名古屋3R 4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
3	ゴールドマスター	友森翔（愛知）	実15.6	△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100%と好調／前走勝利の勢い／61日ぶりの実戦）
前5走 07/17 名古屋4R 1着/7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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	フラッテルン	近藤颯（愛知）	実54.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/01 名古屋2R 1着/3頭 07/03 名古屋3R 4着/5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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	エールエクスプレス差し	細川智（愛知）	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 09/03 名古屋9R 3着/12頭+0.3秒 08/21 名古屋5R 2着/9頭+0.3秒 07/30 名古屋3R 2着/10頭+0.3秒 07/15 名古屋4R 3着/7頭+0.0秒 07/02 名古屋1R 1着/9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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (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。
6	カワテンジャッキー	塚本征（愛知）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 07/15 名古屋4R 1着/7頭 07/03 名古屋4R 1着/6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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 26.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
7	セバスティアン	今井貴（愛知）	実31.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/21 名古屋5R 4着/9頭+1.4秒 07/30 名古屋3R 3着/10頭+0.6秒 07/15 名古屋4R 2着/7頭 07/02 名古屋1R 3着/9頭 06/22 名古屋3R 4着/10頭+1.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 5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 26% (好調) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
8	ナガノアリス	渡邊竜（笠松）	実13.6	△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3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 名古屋9R 2着/12頭+0.3秒 07/30 名古屋2R 1着/10頭勝利 07/15 名古屋4R 6着/7頭 06/05 名古屋4R 3着/5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
9	サマーカクテル	加藤聡（愛知）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／86日ぶりの実戦）
前5走 06/22 名古屋3R 1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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.8% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
10	メグレズ	望月洵（愛知）	実2.1	◎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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/03 名古屋9R 4着/12頭+0.3秒 08/21 名古屋5R 1着/9頭勝利 07/31 名古屋3R 2着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.3% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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

メグレズ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6カワテンジャッキー

3.8倍

EV +1%

▲9サマーカクテル

5.5倍

EV +3%

出走馬全10頭

◎10

メグレズ

望月洵（愛知）

2.1倍

-36%

›

○6

カワテンジャッキー

塚本征（愛知）

3.8倍

+1%

›

▲9

サマーカクテル

加藤聡（愛知）

5.5倍

+3%

›

△5

エールエクスプレス

細川智（愛知）

10.5倍

-19%

›

△8

ナガノアリス

渡邊竜（笠松）

13.6倍

-23%

›

△3

ゴールドマスター

友森翔（愛知）

15.6倍

-31%

›

×1

ネオゼウス

筒井勇（笠松）

19.9倍

-52%

›

▽7

セバスティアン

今井貴（愛知）

31.3倍

-40%

›

▽2

ゴールドタッチ

大畑雅（愛知）

54.1倍

-31%

›

▽4

フラッテルン

近藤颯（愛知）

54.8倍

-38%

›

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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項