名古屋 5R 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

5R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャイニングウェイ追込	阪野学（愛知）	実58.8	B× A×勝率1% EV-58% 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 09/04 名古屋12R 5着/12頭+0.9秒 08/20 名古屋7R 4着/12頭+1.1秒 07/30 名古屋6R 5着/11頭+1.3秒 07/03 名古屋10R 11着/12頭 06/05 名古屋9R 7着/12頭
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 4.7着 △ 当競馬場適性 42走で勝率 7% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.7% / 期待値 -58% ※ 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	エイシンパンタレイ差し	小笠羚（愛知）	実7.1	B△ A△勝率7% EV-47% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/04 名古屋3R 5着/11頭+1.6秒 03/11 名古屋8R 5着/11頭+2.4秒 02/26 名古屋8R 7着/11頭+2.5秒 02/12 名古屋7R 3着/12頭+0.3秒 01/28 名古屋9R 5着/10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 5.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 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。
3	パリパリライズ	今井貴（愛知）	実43.6	B× A×勝率1% EV-53% 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 07/30 名古屋7R 10着/11頭+2.4秒 07/15 名古屋12R 6着/12頭 07/03 名古屋7R 8着/12頭 06/22 名古屋7R 7着/11頭 06/05 名古屋6R 11着/12頭+1.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 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 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 -54% ※ 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	ミステンザン先行	加藤誓（愛知）	実14.4	B△ A△勝率5% EV-28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/04 名古屋12R 8着/12頭+2.2秒 08/20 名古屋7R 8着/12頭+1.5秒 07/29 名古屋2R 3着/11頭+1.1秒 07/01 名古屋6R 11着/12頭 06/18 名古屋6R 8着/10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 6.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.9% / 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。
5	クールシェリー先行	大畑雅（愛知）	実12.4	B▲ A△勝率5% EV-39% 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 09/03 名古屋6R 1着/11頭勝利 08/19 名古屋4R 7着/11頭+1.0秒 07/14 名古屋12R 6着/11頭+0.0秒 07/02 名古屋3R 6着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋1R 1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 23走で勝率 13% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ◎ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 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。
6	エストレリータ	塚本征（愛知）	実15.3	B× A×勝率2% EV-73% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場82走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/04 名古屋12R 7着/12頭+1.9秒 07/30 名古屋12R 6着/12頭+0.9秒 07/03 名古屋9R 4着/12頭 06/05 名古屋9R 9着/12頭 05/25 名古屋5R 11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 5.7着 × 当競馬場適性 82走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 61走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 6.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 -74% ※ 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	ハルノート追込	吉原寛（金沢）	実6.0	B△ A▲勝率11% EV-34% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/03 名古屋5R 1着/10頭勝利 08/19 名古屋12R 2着/12頭+0.1秒 07/28 名古屋7R 9着/12頭+2.8秒 07/01 名古屋12R 3着/12頭 06/17 名古屋5R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 期待値 -34% ※ 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	ユメミ	尾崎章（愛知）	実3.8	B○ A○勝率14% EV-46% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 09/04 名古屋2R 2着/3頭 08/19 名古屋2R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋7R 3着/12頭+0.3秒 07/01 名古屋6R 4着/12頭 06/03 名古屋5R 5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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 10.3% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.1% / 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。
9	ミキノオーボエ自在	木之葵（愛知）	実17.0	B× A×勝率2% EV-63% 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 08/20 名古屋7R 7着/12頭+1.5秒 07/30 名古屋7R 7着/11頭+1.4秒 07/15 名古屋12R 10着/12頭+2.0秒 07/03 名古屋7R 10着/12頭 06/05 名古屋7R 12着/12頭+4.0秒
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 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 2.2% / 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。
10	ニーケアイリス逃げ	丸野勝（愛知）	実2.7	B◎ A◎勝率52% EV+40% 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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 名古屋6R 1着/12頭勝利 02/12 名古屋2R 2着/12頭+0.2秒 01/05 名古屋4R 3着/11頭+0.4秒 12/23 名古屋3R 3着/10頭+0.6秒 11/12 名古屋2R 2着/11頭+0.3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 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 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) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 81.4% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 52.1% / 期待値 +41% ※ 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 ◎

ニーケアイリス

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+119%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ユメミ

3.8倍

EV -60%

▲A:△5クールシェリー

12.4倍

EV -49%

出走馬全10頭

◎A:◎10

ニーケアイリス

丸野勝（愛知）

2.7倍

+119%

›

○A:○8

ユメミ

尾崎章（愛知）

3.8倍

-60%

›

▲A:△5

クールシェリー

大畑雅（愛知）

12.4倍

-49%

›

△A:▲7

ハルノート

吉原寛（金沢）

6.0倍

-83%

›

△A:△2

エイシンパンタレイ

小笠羚（愛知）

7.1倍

-90%

›

△A:△4

ミステンザン

加藤誓（愛知）

14.4倍

-99%

›

×A:×6

エストレリータ

塚本征（愛知）

15.3倍

-99%

›

×A:×9

ミキノオーボエ

木之葵（愛知）

17.0倍

-99%

›

×A:×3

パリパリライズ

今井貴（愛知）

43.6倍

-99%

›

×A:×1

シャイニングウェイ

阪野学（愛知）

58.8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

5R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャイニングウェイ追込	阪野学（愛知）	実58.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 名古屋12R 5着/12頭+0.9秒 08/20 名古屋7R 4着/12頭+1.1秒 07/30 名古屋6R 5着/11頭+1.3秒 07/03 名古屋10R 11着/12頭 06/05 名古屋9R 7着/12頭
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 4.7着 △ 当競馬場適性 42走で勝率 7% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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	エイシンパンタレイ差し	小笠羚（愛知）	実7.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/04 名古屋3R 5着/11頭+1.6秒 03/11 名古屋8R 5着/11頭+2.4秒 02/26 名古屋8R 7着/11頭+2.5秒 02/12 名古屋7R 3着/12頭+0.3秒 01/28 名古屋9R 5着/10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 5.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 7.3% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	パリパリライズ	今井貴（愛知）	実43.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/30 名古屋7R 10着/11頭+2.4秒 07/15 名古屋12R 6着/12頭 07/03 名古屋7R 8着/12頭 06/22 名古屋7R 7着/11頭 06/05 名古屋6R 11着/12頭+1.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ミステンザン先行	加藤誓（愛知）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/04 名古屋12R 8着/12頭+2.2秒 08/20 名古屋7R 8着/12頭+1.5秒 07/29 名古屋2R 3着/11頭+1.1秒 07/01 名古屋6R 11着/12頭 06/18 名古屋6R 8着/10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 6.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	クールシェリー先行	大畑雅（愛知）	実12.4	△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 09/03 名古屋6R 1着/11頭勝利 08/19 名古屋4R 7着/11頭+1.0秒 07/14 名古屋12R 6着/11頭+0.0秒 07/02 名古屋3R 6着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋1R 1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 23走で勝率 13% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ◎ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
6	エストレリータ	塚本征（愛知）	実15.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場82走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/04 名古屋12R 7着/12頭+1.9秒 07/30 名古屋12R 6着/12頭+0.9秒 07/03 名古屋9R 4着/12頭 06/05 名古屋9R 9着/12頭 05/25 名古屋5R 11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 5.7着 × 当競馬場適性 82走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 61走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
7	ハルノート追込	吉原寛（金沢）	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/03 名古屋5R 1着/10頭勝利 08/19 名古屋12R 2着/12頭+0.1秒 07/28 名古屋7R 9着/12頭+2.8秒 07/01 名古屋12R 3着/12頭 06/17 名古屋5R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
8	ユメミ	尾崎章（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33%と好調／前走2着）
前5走 09/04 名古屋2R 2着/3頭 08/19 名古屋2R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋7R 3着/12頭+0.3秒 07/01 名古屋6R 4着/12頭 06/03 名古屋5R 5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 14.1% (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。
9	ミキノオーボエ自在	木之葵（愛知）	実17.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/20 名古屋7R 7着/12頭+1.5秒 07/30 名古屋7R 7着/11頭+1.4秒 07/15 名古屋12R 10着/12頭+2.0秒 07/03 名古屋7R 10着/12頭 06/05 名古屋7R 12着/12頭+4.0秒
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (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	ニーケアイリス逃げ	丸野勝（愛知）	実2.7	◎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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 名古屋6R 1着/12頭勝利 02/12 名古屋2R 2着/12頭+0.2秒 01/05 名古屋4R 3着/11頭+0.4秒 12/23 名古屋3R 3着/10頭+0.6秒 11/12 名古屋2R 2着/11頭+0.3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 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 52.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ニーケアイリス

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ユメミ

3.8倍

EV -46%

▲7ハルノート

6.0倍

EV -34%

出走馬全10頭

◎10

ニーケアイリス

丸野勝（愛知）

2.7倍

+40%

›

○8

ユメミ

尾崎章（愛知）

3.8倍

-46%

›

▲7

ハルノート

吉原寛（金沢）

6.0倍

-34%

›

△2

エイシンパンタレイ

小笠羚（愛知）

7.1倍

-47%

›

△4

ミステンザン

加藤誓（愛知）

14.4倍

-28%

›

△5

クールシェリー

大畑雅（愛知）

12.4倍

-39%

›

×9

ミキノオーボエ

木之葵（愛知）

17.0倍

-63%

›

×6

エストレリータ

塚本征（愛知）

15.3倍

-73%

›

×3

パリパリライズ

今井貴（愛知）

43.6倍

-53%

›

×1

シャイニングウェイ

阪野学（愛知）

58.8倍

-58%

›

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