名古屋 10R 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

10R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 19:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブライテン	山田祥（愛知）	実77.5	B△ A▽勝率1% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯21走で勝率29%／前走3着）
前5走 08/20 名古屋9R 3着/6頭+0.5秒 07/13 名古屋11R 7着/11頭 07/01 名古屋9R 5着/12頭 06/17 名古屋11R 5着/12頭 06/02 名古屋10R 4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 5.0着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 21走で勝率 29% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.7% / 期待値 -43% ※ 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	メモリードライブ先行	丹羽克（愛知）	実33.7	B△ A△勝率4% EV+22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率50%／前走2着）
前5走 09/03 名古屋11R 2着/11頭+0.4秒 08/21 名古屋10R 5着/9頭+1.3秒 07/31 名古屋11R 3着/11頭+0.6秒 07/13 名古屋11R 2着/11頭 07/01 名古屋11R 2着/11頭+5.0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戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 前走実績前走 2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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 +22% ※ 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	セイウンアーテル	今井貴（愛知）	実14.5	B△ A△勝率7% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/21 名古屋11R 5着/9頭+1.4秒 07/31 名古屋11R 2着/11頭+0.3秒 06/30 名古屋11R 1着/11頭 06/16 名古屋11R 2着/12頭 06/02 名古屋9R 2着/12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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 期待値 -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	キャルベイクルーズ推奨	望月洵（愛知）	実7.0	B◎ A▲勝率15% EV+6% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率73% × オッズ7.0倍で期待値+410%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 09/07 名古屋11R 2着/8頭+0.0秒 08/20 名古屋9R 2着/6頭+0.1秒 07/17 名古屋11R 1着/6頭 07/01 名古屋9R 1着/12頭 06/17 名古屋11R 2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ◎ 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) +410% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 72.9% (オッズ暗示: 14.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.2% / 期待値 +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。
5	ユズノキ	筒井勇（笠松）	実50.1	B× A▽勝率1% EV-44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯23走で勝率26%）
前5走 09/03 名古屋10R 8着/10頭+2.3秒 08/19 名古屋11R 3着/3頭 07/30 名古屋11R 2着/3頭 07/01 名古屋9R 7着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 3着/12頭+0.0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 4.3着 ○ 当競馬場適性 34走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 26% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.1% / 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。
6	カワテンマックス	丸野勝（愛知）	実5.0	B▲ A○勝率20% EV+0% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場14走で勝率50%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／前走3着）
前5走 09/07 名古屋11R 3着/8頭+0.1秒 07/28 名古屋11R 3着/3頭 06/18 名古屋11R 4着/12頭+0.0秒 06/03 名古屋11R 2着/10頭 05/22 名古屋11R 2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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 12.0% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.0% / 期待値 +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	ロイヤルペガサス逃げ	村上弘（愛知）	実43.3	B× A▽勝率1% 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 08/21 名古屋11R 7着/9頭+1.9秒 07/02 大井11R 10着/10頭+0.0秒 05/20 大井11R 15着/16頭 04/28 大井11R 11着/16頭+2.5秒 04/17 大井11R 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戦の調子平均 10.7着 (不振) △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% ○ 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) -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 1.4% / 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	ジュンフィレンツェ	小笠羚（愛知）	実18.2	B× A△勝率4% EV-23% 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11R 11着/11頭+3.3秒 07/17 名古屋11R 5着/6頭 07/02 名古屋11R 2着/11頭+4.0秒 06/03 名古屋11R 5着/10頭 05/22 名古屋11R 3着/11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 6.0着 ○ 当競馬場適性 35走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 24% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 5位 / 勝率 4.2% / 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	アップショウグン逃げ	塚本征（愛知）	実1.4	B○ A◎勝率47% EV-34% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場17走で勝率53%と適性高／同距離帯10走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/18 名古屋11R 2着/12頭+1.0秒 05/25 名古屋11R 1着/12頭 05/08 名古屋11R 1着/10頭勝利 04/23 名古屋9R 5着/10頭+0.9秒 03/25 名古屋7R 1着/10頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 53% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 71.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.8% / 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。

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

B推奨Aモデル ▲

キャルベイクルーズ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

7.0倍

AI期待値

+410%

買い目

¥1,700

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎9アップショウグン

1.4倍

EV -83%

▲A:○6カワテンマックス

5.0倍

EV -39%

出走馬全9頭

◎A:▲4

キャルベイクルーズ

望月洵（愛知）

7.0倍

+410%

›

○A:◎9

アップショウグン

塚本征（愛知）

1.4倍

-83%

›

▲A:○6

カワテンマックス

丸野勝（愛知）

5.0倍

-39%

›

△A:△3

セイウンアーテル

今井貴（愛知）

14.5倍

-77%

›

△A:△2

メモリードライブ

丹羽克（愛知）

33.7倍

-59%

›

△A:▽1

ブライテン

山田祥（愛知）

77.5倍

-80%

›

×A:▽5

ユズノキ

筒井勇（笠松）

50.1倍

-97%

›

×A:△8

ジュンフィレンツェ

小笠羚（愛知）

18.2倍

-99%

›

×A:▽7

ロイヤルペガサス

村上弘（愛知）

43.3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 4 キャルベイクルーズ ¥1,700 実7.0倍期待値 +410% 不的中3着単勝 7.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 19:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブライテン	山田祥（愛知）	実77.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯21走で勝率29%／前走3着）
前5走 08/20 名古屋9R 3着/6頭+0.5秒 07/13 名古屋11R 7着/11頭 07/01 名古屋9R 5着/12頭 06/17 名古屋11R 5着/12頭 06/02 名古屋10R 4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 5.0着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 21走で勝率 29% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
2	メモリードライブ先行	丹羽克（愛知）	実33.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率50%／前走2着）
前5走 09/03 名古屋11R 2着/11頭+0.4秒 08/21 名古屋10R 5着/9頭+1.3秒 07/31 名古屋11R 3着/11頭+0.6秒 07/13 名古屋11R 2着/11頭 07/01 名古屋11R 2着/11頭+5.0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戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 前走実績前走 2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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
3	セイウンアーテル	今井貴（愛知）	実14.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/21 名古屋11R 5着/9頭+1.4秒 07/31 名古屋11R 2着/11頭+0.3秒 06/30 名古屋11R 1着/11頭 06/16 名古屋11R 2着/12頭 06/02 名古屋9R 2着/12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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (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。
4	キャルベイクルーズ推奨	望月洵（愛知）	実7.0	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 09/07 名古屋11R 2着/8頭+0.0秒 08/20 名古屋9R 2着/6頭+0.1秒 07/17 名古屋11R 1着/6頭 07/01 名古屋9R 1着/12頭 06/17 名古屋11R 2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ◎ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ユズノキ	筒井勇（笠松）	実50.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯23走で勝率26%）
前5走 09/03 名古屋10R 8着/10頭+2.3秒 08/19 名古屋11R 3着/3頭 07/30 名古屋11R 2着/3頭 07/01 名古屋9R 7着/12頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 3着/12頭+0.0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 4.3着 ○ 当競馬場適性 34走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 26% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -44% (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。
6	カワテンマックス	丸野勝（愛知）	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場14走で勝率50%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／前走3着）
前5走 09/07 名古屋11R 3着/8頭+0.1秒 07/28 名古屋11R 3着/3頭 06/18 名古屋11R 4着/12頭+0.0秒 06/03 名古屋11R 2着/10頭 05/22 名古屋11R 2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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.0% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	ロイヤルペガサス逃げ	村上弘（愛知）	実43.3	▽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 08/21 名古屋11R 7着/9頭+1.9秒 07/02 大井11R 10着/10頭+0.0秒 05/20 大井11R 15着/16頭 04/28 大井11R 11着/16頭+2.5秒 04/17 大井11R 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戦の調子平均 10.7着 (不振) △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
8	ジュンフィレンツェ	小笠羚（愛知）	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率60%）
前5走 08/20 名古屋11R 11着/11頭+3.3秒 07/17 名古屋11R 5着/6頭 07/02 名古屋11R 2着/11頭+4.0秒 06/03 名古屋11R 5着/10頭 05/22 名古屋11R 3着/11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 6.0着 ○ 当競馬場適性 35走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 24% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	アップショウグン逃げ	塚本征（愛知）	実1.4	◎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（当競馬場17走で勝率53%と適性高／同距離帯10走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/18 名古屋11R 2着/12頭+1.0秒 05/25 名古屋11R 1着/12頭 05/08 名古屋11R 1着/10頭勝利 04/23 名古屋9R 5着/10頭+0.9秒 03/25 名古屋7R 1着/10頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 53% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 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 46.8% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

アップショウグン

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6カワテンマックス

5.0倍

EV +0%

▲4キャルベイクルーズ

7.0倍

EV +6%

出走馬全9頭

◎9

アップショウグン

塚本征（愛知）

1.4倍

-34%

›

○6

カワテンマックス

丸野勝（愛知）

5.0倍

+0%

›

▲4

キャルベイクルーズ

望月洵（愛知）

7.0倍

+6%

›

△3

セイウンアーテル

今井貴（愛知）

14.5倍

›

△8

ジュンフィレンツェ

小笠羚（愛知）

18.2倍

-23%

›

△2

メモリードライブ

丹羽克（愛知）

33.7倍

+22%

›

▽7

ロイヤルペガサス

村上弘（愛知）

43.3倍

-40%

›

▽5

ユズノキ

筒井勇（笠松）

50.1倍

-44%

›

▽1

ブライテン

山田祥（愛知）

77.5倍

-43%

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▶ 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 4 キャルベイクルーズ ¥1,700 実7.0倍期待値 +7% 不的中3着単勝 7.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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