名古屋 1R 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

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 12:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディープシャロー	加藤誓（愛知）	実5.2	B△ A○勝率18% EV-4% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 1.8% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.3% / 期待値 -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。
2	ウインロズパレード	丹羽克（愛知）	実68.2	B× A▽勝率1% EV-13% 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 09/07 名古屋2R 6着/7頭+4.2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 6.0着 × 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 -13% ※ 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	マイネルカイザー	今井貴（愛知）	実19.8	B× A△勝率6% 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 09/07 名古屋12R 9着/11頭+1.8秒 08/21 名古屋2R 7着/12頭+1.9秒 07/17 名古屋1R 3着/3頭 06/30 名古屋2R 3着/12頭 06/16 名古屋2R 6着/10頭+0.0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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 6.2% / 期待値 +23% ※ 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	エターナルビジョン	友森翔（愛知）	実1.4	B○ A◎勝率45% EV-36% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 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 11.5% (オッズ暗示: 71.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 45.2% / 期待値 -37% ※ 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	ノヴァレジーナ	大原浩（笠松）	実17.3	B△ A△勝率3% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.5% / 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	ジーティーフクフク	加藤聡（愛知）	実11.0	B▲ A△勝率8% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/02 名古屋2R 2着/10頭+0.6秒 08/24 名古屋1R 5着/11頭+1.7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戦の調子平均 3.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 -13% ※ 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	ユウブルボン自在	細川智（愛知）	実28.6	B△ A▽勝率3% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋4R 5着/11頭+2.5秒 08/18 名古屋5R 2着/12頭+3.7秒 05/07 船橋7R 9着/10頭+1.4秒 02/10 312R 9着/12頭+2.5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 5.3着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +169% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。
8	ウェイヴメカニクス	小笠羚（愛知）	実106.6	B× A▽勝率2% 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 09/07 名古屋2R 7着/7頭+5.5秒 07/17 園田9R 10着/10頭 06/17 園田11R 4着/10頭+2.0秒 05/22 園田3R 3着/7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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 1.5% / 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。
9	アルメーリス自在	大畑慧（愛知）	実169.3	B× A▽勝率1% EV+83% 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12R 10着/12頭+2.9秒 07/31 名古屋2R 5着/12頭+3.3秒 07/13 名古屋2R 2着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋3R 7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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 +84% ※ 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	エルファリス推奨	塚本征（愛知）	実7.8	B◎ A▲勝率12% EV-7% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率58% × オッズ7.8倍で期待値+355%の有力候補（直近3走平均3.0着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/02 名古屋12R 2着/3頭 08/24 名古屋2R 4着/12頭+1.6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 3.0着 (安定) ○ 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 16日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +355% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 58.4% (オッズ暗示: 12.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 -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。

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 ▲

エルファリス

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

7.8倍

AI期待値

+355%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎4エターナルビジョン

1.4倍

EV -83%

▲A:△6ジーティーフクフク

11.0倍

EV +26%

出走馬全10頭

◎A:▲10

エルファリス

塚本征（愛知）

7.8倍

+355%

›

○A:◎4

エターナルビジョン

友森翔（愛知）

1.4倍

-83%

›

▲A:△6

ジーティーフクフク

加藤聡（愛知）

11.0倍

+26%

›

△A:▽7

ユウブルボン

細川智（愛知）

28.6倍

+169%

›

△A:△5

ノヴァレジーナ

大原浩（笠松）

17.3倍

+26%

›

△A:○1

ディープシャロー

加藤誓（愛知）

5.2倍

-90%

›

×A:△3

マイネルカイザー

今井貴（愛知）

19.8倍

-99%

›

×A:▽2

ウインロズパレード

丹羽克（愛知）

68.2倍

-99%

›

×A:▽8

ウェイヴメカニクス

小笠羚（愛知）

106.6倍

-99%

›

×A:▽9

アルメーリス

大畑慧（愛知）

169.3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 10 エルファリス ¥1,300 実7.8倍期待値 +356% 不的中4着単勝 7.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 12:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディープシャロー	加藤誓（愛知）	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.3% (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。
2	ウインロズパレード	丹羽克（愛知）	実68.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/07 名古屋2R 6着/7頭+4.2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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
3	マイネルカイザー	今井貴（愛知）	実19.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/07 名古屋12R 9着/11頭+1.8秒 08/21 名古屋2R 7着/12頭+1.9秒 07/17 名古屋1R 3着/3頭 06/30 名古屋2R 3着/12頭 06/16 名古屋2R 6着/10頭+0.0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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
4	エターナルビジョン	友森翔（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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 45.2% (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。
5	ノヴァレジーナ	大原浩（笠松）	実17.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 3.5% (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。
6	ジーティーフクフク	加藤聡（愛知）	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/02 名古屋2R 2着/10頭+0.6秒 08/24 名古屋1R 5着/11頭+1.7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戦の調子平均 3.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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	ユウブルボン自在	細川智（愛知）	実28.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/02 名古屋4R 5着/11頭+2.5秒 08/18 名古屋5R 2着/12頭+3.7秒 05/07 船橋7R 9着/10頭+1.4秒 02/10 312R 9着/12頭+2.5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 5.3着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
8	ウェイヴメカニクス	小笠羚（愛知）	実106.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/07 名古屋2R 7着/7頭+5.5秒 07/17 園田9R 10着/10頭 06/17 園田11R 4着/10頭+2.0秒 05/22 園田3R 3着/7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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
9	アルメーリス自在	大畑慧（愛知）	実169.3	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/21 名古屋12R 10着/12頭+2.9秒 07/31 名古屋2R 5着/12頭+3.3秒 07/13 名古屋2R 2着/12頭+0.0秒 06/30 名古屋3R 7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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
10	エルファリス推奨	塚本征（愛知）	実7.8	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均3.0着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/02 名古屋12R 2着/3頭 08/24 名古屋2R 4着/12頭+1.6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 3.0着 (安定) ○ 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 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

エターナルビジョン

騎手友森翔（愛知）

単勝オッズ

1.4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

○1ディープシャロー

5.2倍

EV -4%

▲10エルファリス

7.8倍

EV -7%

出走馬全10頭

◎4

エターナルビジョン

友森翔（愛知）

1.4倍

-36%

›

○1

ディープシャロー

加藤誓（愛知）

5.2倍

-4%

›

▲10

エルファリス

塚本征（愛知）

7.8倍

-7%

›

△6

ジーティーフクフク

加藤聡（愛知）

11.0倍

-13%

›

△3

マイネルカイザー

今井貴（愛知）

19.8倍

+23%

›

△5

ノヴァレジーナ

大原浩（笠松）

17.3倍

-39%

›

▽7

ユウブルボン

細川智（愛知）

28.6倍

-8%

›

▽8

ウェイヴメカニクス

小笠羚（愛知）

106.6倍

+59%

›

▽2

ウインロズパレード

丹羽克（愛知）

68.2倍

-13%

›

▽9

アルメーリス

大畑慧（愛知）

169.3倍

+83%

›

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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 エルファリス ¥1,300 実7.8倍期待値 -8% 不的中4着単勝 7.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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