名古屋 4R 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

4R 名古屋競馬場ダ900m ダート900m　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルナプレーナ	近藤颯（愛知）	実53.7	B× A△勝率3% EV+47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.2% (オッズ暗示: 1.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.7% / 期待値 +47% ※ 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	ソレーヌ	今井貴（愛知）	実5.7	B▲ A▲勝率13% EV-27% 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20%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 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。
3	アノヒノヤクソク	丸野勝（愛知）	実31.3	B△ A△勝率3% EV+9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.5% / 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。
4	ビーギフテッド	加藤聡（愛知）	実1.4	B△ A○勝率34% EV-52% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率24%）
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 1.8% (オッズ暗示: 71.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 34.2% / 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。
5	ダブルホールド	渡邊竜（笠松）	実3.5	B◎ A◎勝率36% EV+26% 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 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 1位 (最上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 68.4% (オッズ暗示: 28.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.2% / 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。
6	イーストハナ	友森翔（愛知）	実60.7	B△ A▽勝率2% EV-3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.6% / 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。
7	フィリアアスティ推奨	塚本征（愛知）	実16.4	B○ A△勝率9% EV+47% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率20% × オッズ16.4倍で期待値+229%の有力候補（騎手の手腕も後押し）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +229% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 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。

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 ◎

ダブルホールド

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

+139%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7フィリアアスティ

16.4倍

EV +229%

▲A:▲2ソレーヌ

5.7倍

EV -62%

出走馬全7頭

◎A:◎5

ダブルホールド

渡邊竜（笠松）

3.5倍

+139%

›

○A:△7

フィリアアスティ

塚本征（愛知）

16.4倍

+229%

›

▲A:▲2

ソレーヌ

今井貴（愛知）

5.7倍

-62%

›

△A:○4

ビーギフテッド

加藤聡（愛知）

1.4倍

-97%

›

△A:▽6

イーストハナ

友森翔（愛知）

60.7倍

+10%

›

△A:△3

アノヒノヤクソク

丸野勝（愛知）

31.3倍

-68%

›

×A:△1

ルナプレーナ

近藤颯（愛知）

53.7倍

-87%

›

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 7 フィリアアスティ ¥300 実16.4倍期待値 +229% 不的中3着単勝 16.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

4R 名古屋競馬場ダ900m ダート900m　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルナプレーナ	近藤颯（愛知）	実53.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 2.7% (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。
2	ソレーヌ	今井貴（愛知）	実5.7	▲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20%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	アノヒノヤクソク	丸野勝（愛知）	実31.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (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。
4	ビーギフテッド	加藤聡（愛知）	実1.4	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率24%）
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 34.2% (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	ダブルホールド	渡邊竜（笠松）	実3.5	◎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 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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 36.2% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
6	イーストハナ	友森翔（愛知）	実60.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
7	フィリアアスティ推奨	塚本征（愛知）	実16.4	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（騎手の手腕も後押し）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ダブルホールド

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

+26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ビーギフテッド

1.4倍

EV -52%

▲2ソレーヌ

5.7倍

EV -27%

出走馬全7頭

◎5

ダブルホールド

渡邊竜（笠松）

3.5倍

+26%

›

○4

ビーギフテッド

加藤聡（愛知）

1.4倍

-52%

›

▲2

ソレーヌ

今井貴（愛知）

5.7倍

-27%

›

△7

フィリアアスティ

塚本征（愛知）

16.4倍

+47%

›

△3

アノヒノヤクソク

丸野勝（愛知）

31.3倍

+9%

›

△1

ルナプレーナ

近藤颯（愛知）

53.7倍

+47%

›

▽6

イーストハナ

友森翔（愛知）

60.7倍

-3%

›

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 7 フィリアアスティ ¥300 実16.4倍期待値 +48% 不的中3着単勝 16.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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