名古屋 6R 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

6R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８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	ローズドゥレッシュ	丸野勝（愛知）	実23.0	B× A×勝率2% EV-58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場47走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/04 名古屋6R 3着/11頭+0.8秒 08/21 名古屋6R 5着/9頭+1.4秒 07/31 名古屋9R 8着/12頭+1.4秒 07/17 名古屋10R 2着/12頭 07/03 名古屋10R 5着/12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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 47走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し ○ 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 0.1% (オッズ暗示: 4.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 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	カフジアッサム	加藤聡（愛知）	実5.2	B◎ A○勝率18% EV-4% 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2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/24 名古屋9R 2着/11頭+0.9秒 07/31 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/03 名古屋12R 9着/12頭+0.0秒 06/22 名古屋1R 9着/11頭+3.0秒 06/04 名古屋4R 2着/12頭+2.0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 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) ◎ 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 37.2% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.4% / 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。
3	プレイアブルゲーム	友森翔（愛知）	実14.3	B△ A▽勝率5% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯11走で勝率27%）
前5走 08/21 名古屋8R 8着/10頭+2.2秒 07/29 名古屋9R 10着/12頭+0.9秒 07/03 名古屋6R 2着/12頭 06/22 名古屋1R 1着/11頭 06/05 名古屋1R 4着/11頭+2.0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 6.7着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 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) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 期待値 -27% ※ 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	エクメノポリス	丹羽克（愛知）	実53.5	B× A▽勝率2% EV-15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/20 名古屋8R 9着/11頭+1.7秒 07/30 名古屋9R 12着/12頭+2.5秒 07/15 名古屋8R 11着/11頭+2.0秒 07/02 名古屋6R 5着/12頭 06/05 名古屋8R 3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 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 期待値 -16% ※ 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	オイチノカタ差し	小笠羚（愛知）	実2.8	B▲ A◎勝率26% EV-28% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 09/04 名古屋6R 2着/11頭+0.0秒 08/24 名古屋9R 4着/11頭+1.2秒 07/31 名古屋8R 5着/11頭+1.6秒 07/17 名古屋7R 5着/12頭 07/03 名古屋12R 2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 3.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.5% / 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。
6	レースノワエ先行	室陽一（浦和）	推定—	B× A△勝率8% EV-86% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/04 名古屋9R 6着/12頭+1.5秒 08/20 名古屋8R 8着/11頭+1.7秒 07/30 名古屋9R 6着/12頭+1.0秒 07/15 名古屋8R 5着/11頭 06/30 名古屋9R 12着/12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 6.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 0.8% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 -87% ※ 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	オンワードセルフ	大原浩（笠松）	実11.6	B× A▽勝率4% EV-48% 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 07/15 名古屋8R 7着/11頭 06/18 名古屋9R 6着/10頭 05/21 名古屋8R 5着/10頭 05/06 名古屋6R 5着/11頭+1.4秒 04/10 名古屋8R 2着/11頭+0.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 54走で勝率 6% △ 距離適性同距離 34走で勝率 9% × 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 8位 / 勝率 4.4% / 期待値 -49% ※ 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	カナアミデスマッチ追込	塚本征（愛知）	実8.6	B△ A△勝率8% EV-30% 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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/07 名古屋8R 2着/10頭+0.4秒 08/24 名古屋9R 5着/11頭+1.3秒 07/31 名古屋8R 4着/11頭+1.5秒 07/17 名古屋10R 5着/12頭 06/04 名古屋5R 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 3.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.0% / 期待値 -31% ※ 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	グランドネビュラ推奨	筒井勇（笠松）	実8.5	B○ A△勝率11% EV-10% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率31% × オッズ8.5倍で期待値+160%の有力候補（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/21 名古屋6R 3着/9頭+0.5秒 06/18 名古屋5R 3着/9頭+6.0秒 06/04 名古屋7R 5着/11頭 05/22 名古屋12R 7着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋5R 6着/11頭+2.3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 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.6% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 期待値 -10% ※ 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	テルケンレンジョイ逃げ	阪野学（愛知）	実15.4	B△ A×勝率3% EV-58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/01 名古屋10R 7着/9頭+3.2秒 06/16 名古屋10R 11着/11頭 05/19 名古屋8R 5着/12頭+1.0秒 04/20 名古屋11R 8着/11頭+1.6秒 04/07 名古屋9R 3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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 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 1.2% (オッズ暗示: 6.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.7% / 期待値 -59% ※ 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	エドノバイオレット先行	望月洵（愛知）	実5.1	B× A▲勝率14% EV-29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/04 名古屋9R 12着/12頭+4.2秒 08/21 名古屋8R 5着/10頭+1.3秒 07/30 名古屋8R 3着/3頭 07/17 名古屋7R 2着/12頭 07/03 名古屋8R 6着/11頭
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 6.7着 △ 当競馬場適性 79走で勝率 9% △ 距離適性同距離 62走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ▽ 前走実績前走 12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 0.8% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.8% / 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。

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 ○

カフジアッサム

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

5.2倍

AI期待値

+93%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9グランドネビュラ

8.5倍

EV +160%

▲A:◎5オイチノカタ

2.8倍

EV -65%

出走馬全11頭

◎A:○2

カフジアッサム

加藤聡（愛知）

5.2倍

+93%

›

○A:△9

グランドネビュラ

筒井勇（笠松）

8.5倍

+160%

›

▲A:◎5

オイチノカタ

小笠羚（愛知）

2.8倍

-65%

›

△A:▽3

プレイアブルゲーム

友森翔（愛知）

14.3倍

+73%

›

△A:△8

カナアミデスマッチ

塚本征（愛知）

8.6倍

-58%

›

△A:×10

テルケンレンジョイ

阪野学（愛知）

15.4倍

-81%

›

×A:△6

レースノワエ

室陽一（浦和）

—

›

×A:▲11

エドノバイオレット

望月洵（愛知）

5.1倍

-95%

›

×A:×1

ローズドゥレッシュ

丸野勝（愛知）

23.0倍

-96%

›

×A:▽4

エクメノポリス

丹羽克（愛知）

53.5倍

-92%

›

×A:▽7

オンワードセルフ

大原浩（笠松）

11.6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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 グランドネビュラ ¥500 確定6.1倍期待値 +160% 的中1着確定 6.1倍3,050円

※ オッズは予測時点の値です。

6R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８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	ローズドゥレッシュ	丸野勝（愛知）	実23.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場47走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/04 名古屋6R 3着/11頭+0.8秒 08/21 名古屋6R 5着/9頭+1.4秒 07/31 名古屋9R 8着/12頭+1.4秒 07/17 名古屋10R 2着/12頭 07/03 名古屋10R 5着/12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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 47走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.8% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
2	カフジアッサム	加藤聡（愛知）	実5.2	○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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/24 名古屋9R 2着/11頭+0.9秒 07/31 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/03 名古屋12R 9着/12頭+0.0秒 06/22 名古屋1R 9着/11頭+3.0秒 06/04 名古屋4R 2着/12頭+2.0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 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.4% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	プレイアブルゲーム	友森翔（愛知）	実14.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯11走で勝率27%）
前5走 08/21 名古屋8R 8着/10頭+2.2秒 07/29 名古屋9R 10着/12頭+0.9秒 07/03 名古屋6R 2着/12頭 06/22 名古屋1R 1着/11頭 06/05 名古屋1R 4着/11頭+2.0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 6.7着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
4	エクメノポリス	丹羽克（愛知）	実53.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/20 名古屋8R 9着/11頭+1.7秒 07/30 名古屋9R 12着/12頭+2.5秒 07/15 名古屋8R 11着/11頭+2.0秒 07/02 名古屋6R 5着/12頭 06/05 名古屋8R 3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 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	オイチノカタ差し	小笠羚（愛知）	実2.8	◎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（前走2着）
前5走 09/04 名古屋6R 2着/11頭+0.0秒 08/24 名古屋9R 4着/11頭+1.2秒 07/31 名古屋8R 5着/11頭+1.6秒 07/17 名古屋7R 5着/12頭 07/03 名古屋12R 2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 3.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.5% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
6	レースノワエ先行	室陽一（浦和）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/04 名古屋9R 6着/12頭+1.5秒 08/20 名古屋8R 8着/11頭+1.7秒 07/30 名古屋9R 6着/12頭+1.0秒 07/15 名古屋8R 5着/11頭 06/30 名古屋9R 12着/12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 6.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% ※ 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。
7	オンワードセルフ	大原浩（笠松）	実11.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 07/15 名古屋8R 7着/11頭 06/18 名古屋9R 6着/10頭 05/21 名古屋8R 5着/10頭 05/06 名古屋6R 5着/11頭+1.4秒 04/10 名古屋8R 2着/11頭+0.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 54走で勝率 6% △ 距離適性同距離 34走で勝率 9% × 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 4.4% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
8	カナアミデスマッチ追込	塚本征（愛知）	実8.6	△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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/07 名古屋8R 2着/10頭+0.4秒 08/24 名古屋9R 5着/11頭+1.3秒 07/31 名古屋8R 4着/11頭+1.5秒 07/17 名古屋10R 5着/12頭 06/04 名古屋5R 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 3.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
9	グランドネビュラ推奨	筒井勇（笠松）	実8.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/21 名古屋6R 3着/9頭+0.5秒 06/18 名古屋5R 3着/9頭+6.0秒 06/04 名古屋7R 5着/11頭 05/22 名古屋12R 7着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋5R 6着/11頭+2.3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 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
10	テルケンレンジョイ逃げ	阪野学（愛知）	実15.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/01 名古屋10R 7着/9頭+3.2秒 06/16 名古屋10R 11着/11頭 05/19 名古屋8R 5着/12頭+1.0秒 04/20 名古屋11R 8着/11頭+1.6秒 04/07 名古屋9R 3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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。
11	エドノバイオレット先行	望月洵（愛知）	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/04 名古屋9R 12着/12頭+4.2秒 08/21 名古屋8R 5着/10頭+1.3秒 07/30 名古屋8R 3着/3頭 07/17 名古屋7R 2着/12頭 07/03 名古屋8R 6着/11頭
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 6.7着 △ 当競馬場適性 79走で勝率 9% △ 距離適性同距離 62走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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

オイチノカタ

騎手小笠羚（愛知）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2カフジアッサム

5.2倍

EV -4%

▲11エドノバイオレット

5.1倍

EV -29%

出走馬全11頭

◎5

オイチノカタ

小笠羚（愛知）

2.8倍

-28%

›

○2

カフジアッサム

加藤聡（愛知）

5.2倍

-4%

›

▲11

エドノバイオレット

望月洵（愛知）

5.1倍

-29%

›

△9

グランドネビュラ

筒井勇（笠松）

8.5倍

-10%

›

△6

レースノワエ

室陽一（浦和）

—

›

△8

カナアミデスマッチ

塚本征（愛知）

8.6倍

-30%

›

▽3

プレイアブルゲーム

友森翔（愛知）

14.3倍

-26%

›

▽7

オンワードセルフ

大原浩（笠松）

11.6倍

-48%

›

×10

テルケンレンジョイ

阪野学（愛知）

15.4倍

-58%

›

×1

ローズドゥレッシュ

丸野勝（愛知）

23.0倍

-58%

›

▽4

エクメノポリス

丹羽克（愛知）

53.5倍

-15%

›

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。

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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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 グランドネビュラ ¥500 確定6.1倍期待値 -10% 的中1着確定 6.1倍3,050円

※ オッズは予測時点の値です。

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