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1500m ダート1500m　発走 14:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バウアピアーズ逃げ	小笠羚（愛知）	実27.8	B× A△勝率3% EV-25% 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7R 10着/10頭+2.2秒 08/24 名古屋8R 9着/12頭+1.7秒 07/31 名古屋12R 2着/12頭+0.4秒 06/05 名古屋5R 2着/12頭 05/06 名古屋3R 1着/11頭勝利
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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 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 6位 / 勝率 2.7% / 期待値 -26% ※ 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	シヴァールバーニ	塚本征（愛知）	実2.3	B○ A◎勝率52% EV+20% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 09/07 名古屋9R 4着/10頭+1.0秒 08/20 名古屋6R 1着/12頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.1% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 52.3% / 期待値 +20% ※ 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	ミヤビエクセレント逃げ	尾崎章（愛知）	実146.7	B× A▽勝率0% EV-34% 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7R 9着/10頭+1.9秒 08/24 名古屋8R 11着/12頭+2.1秒 07/17 名古屋7R 11着/12頭+1.0秒 06/30 名古屋7R 12着/12頭 06/04 名古屋9R 7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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 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 0.4% / 期待値 -35% ※ 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	アルゴフィリオ自在	丹羽克（愛知）	実41.7	B△ A▽勝率1% EV-37% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 09/07 名古屋10R 5着/11頭+2.9秒 08/24 名古屋10R 5着/11頭+0.6秒 07/31 名古屋7R 8着/12頭+1.6秒 07/03 名古屋10R 7着/12頭 06/19 名古屋2R 1着/11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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% × 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: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 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	ポケッティーノ先行	阪野学（愛知）	実72.2	B× A▽勝率1% EV-39% 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7R 6着/10頭+0.7秒 08/24 名古屋8R 7着/12頭+1.1秒 07/31 名古屋8R 8着/11頭+2.3秒 07/17 名古屋7R 10着/12頭 06/18 名古屋8R 5着/10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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 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 9位 / 勝率 0.8% / 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	ウインライズ追込	細川智（愛知）	実2.3	B▲ A▲勝率15% EV-66% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 09/07 名古屋9R 2着/10頭+0.6秒 08/24 名古屋7R 11着/12頭+1.6秒 06/27 名古屋11R 3着/12頭+1.8秒 06/05 名古屋11R 1着/10頭勝利 05/22 名古屋11R 5着/12頭+1.2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 5.3着 ○ 当競馬場適性 28走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ○ 前走実績前走 2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 1.2% (オッズ暗示: 43.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.7% / 期待値 -66% ※ 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	ハンクスター先行推奨	大畑慧（愛知）	実6.8	B◎ A○勝率15% EV+2% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率66% × オッズ6.8倍で期待値+346%の有力候補（当競馬場で勝率22%と相性良／同距離帯で勝率22%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/07 名古屋9R 3着/10頭+0.8秒 05/22 名古屋9R 7着/10頭 05/08 名古屋8R 2着/11頭+0.2秒 02/13 船橋3R 3着/14頭+1.7秒 01/23 船橋3R 4着/13頭+1.1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 4.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +346% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 65.7% (オッズ暗示: 14.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.1% / 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。
8	レイエル先行	村上弘（愛知）	実34.4	B△ A▽勝率2% EV-24% 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10R 4着/11頭+2.9秒 07/17 浦和5R 11着/12頭+3.0秒 02/26 浦和2R 4着/11頭+1.8秒 09/08 川崎6R 11着/12頭+2.7秒 08/28 船橋4R 10着/11頭+4.7秒
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 6.3着 ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.2% / 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	キャンディタフト	木之葵（愛知）	実9.9	B× A△勝率5% EV-46% 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 07/17 名古屋10R 4着/12頭 06/05 名古屋12R 2着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋2R 4着/10頭 05/08 名古屋1R 5着/10頭+0.8秒 04/13 名古屋3R 4着/10頭+0.5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 3.3着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 35走で勝率 6% × 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 4位 / 勝率 5.4% / 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。
10	ダックリン	筒井勇（笠松）	実21.0	B△ A△勝率5% EV0% 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3着）
前5走 09/07 名古屋10R 3着/11頭+1.9秒 07/31 名古屋12R 8着/12頭+0.9秒 07/02 名古屋5R 1着/11頭 06/19 名古屋1R 3着/10頭+1.0秒 06/04 名古屋12R 9着/12頭
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 46走で勝率 7% △ 距離適性同距離 42走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 0.2% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.7% / 期待値 -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 ○

ハンクスター

騎手大畑慧（愛知）

単勝オッズ

6.8倍

AI期待値

+346%

買い目

¥1,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2シヴァールバーニ

2.3倍

EV -26%

▲A:▲6ウインライズ

2.3倍

EV -97%

出走馬全10頭

◎A:○7

ハンクスター

大畑慧（愛知）

6.8倍

+346%

›

○A:◎2

シヴァールバーニ

塚本征（愛知）

2.3倍

-26%

›

▲A:▲6

ウインライズ

細川智（愛知）

2.3倍

-97%

›

△A:▽8

レイエル

村上弘（愛知）

34.4倍

-76%

›

△A:△10

ダックリン

筒井勇（笠松）

21.0倍

-96%

›

△A:▽4

アルゴフィリオ

丹羽克（愛知）

41.7倍

-96%

›

×A:△9

キャンディタフト

木之葵（愛知）

9.9倍

-99%

›

×A:△1

バウアピアーズ

小笠羚（愛知）

27.8倍

-99%

›

×A:▽5

ポケッティーノ

阪野学（愛知）

72.2倍

-99%

›

×A:▽3

ミヤビエクセレント

尾崎章（愛知）

146.7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 7 ハンクスター ¥1,400 確定2.9倍期待値 +347% 的中1着確定 2.9倍4,060円

※ オッズは予測時点の値です。

5R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バウアピアーズ逃げ	小笠羚（愛知）	実27.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/07 名古屋7R 10着/10頭+2.2秒 08/24 名古屋8R 9着/12頭+1.7秒 07/31 名古屋12R 2着/12頭+0.4秒 06/05 名古屋5R 2着/12頭 05/06 名古屋3R 1着/11頭勝利
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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
2	シヴァールバーニ	塚本征（愛知）	実2.3	◎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50%と好調）
前5走 09/07 名古屋9R 4着/10頭+1.0秒 08/20 名古屋6R 1着/12頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 52.3% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	ミヤビエクセレント逃げ	尾崎章（愛知）	実146.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/07 名古屋7R 9着/10頭+1.9秒 08/24 名古屋8R 11着/12頭+2.1秒 07/17 名古屋7R 11着/12頭+1.0秒 06/30 名古屋7R 12着/12頭 06/04 名古屋9R 7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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
4	アルゴフィリオ自在	丹羽克（愛知）	実41.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 09/07 名古屋10R 5着/11頭+2.9秒 08/24 名古屋10R 5着/11頭+0.6秒 07/31 名古屋7R 8着/12頭+1.6秒 07/03 名古屋10R 7着/12頭 06/19 名古屋2R 1着/11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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ポケッティーノ先行	阪野学（愛知）	実72.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 09/07 名古屋7R 6着/10頭+0.7秒 08/24 名古屋8R 7着/12頭+1.1秒 07/31 名古屋8R 8着/11頭+2.3秒 07/17 名古屋7R 10着/12頭 06/18 名古屋8R 5着/10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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
6	ウインライズ追込	細川智（愛知）	実2.3	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 09/07 名古屋9R 2着/10頭+0.6秒 08/24 名古屋7R 11着/12頭+1.6秒 06/27 名古屋11R 3着/12頭+1.8秒 06/05 名古屋11R 1着/10頭勝利 05/22 名古屋11R 5着/12頭+1.2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 5.3着 ○ 当競馬場適性 28走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ○ 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 14.7% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	ハンクスター先行推奨	大畑慧（愛知）	実6.8	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率22%と相性良／同距離帯で勝率22%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/07 名古屋9R 3着/10頭+0.8秒 05/22 名古屋9R 7着/10頭 05/08 名古屋8R 2着/11頭+0.2秒 02/13 船橋3R 3着/14頭+1.7秒 01/23 船橋3R 4着/13頭+1.1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 4.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	レイエル先行	村上弘（愛知）	実34.4	▽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10R 4着/11頭+2.9秒 07/17 浦和5R 11着/12頭+3.0秒 02/26 浦和2R 4着/11頭+1.8秒 09/08 川崎6R 11着/12頭+2.7秒 08/28 船橋4R 10着/11頭+4.7秒
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 6.3着 ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	キャンディタフト	木之葵（愛知）	実9.9	△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41走で勝率5%と苦戦傾向／63日ぶりの実戦）
前5走 07/17 名古屋10R 4着/12頭 06/05 名古屋12R 2着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋2R 4着/10頭 05/08 名古屋1R 5着/10頭+0.8秒 04/13 名古屋3R 4着/10頭+0.5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 3.3着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 35走で勝率 6% × 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 5.4% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
10	ダックリン	筒井勇（笠松）	実21.0	△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3着）
前5走 09/07 名古屋10R 3着/11頭+1.9秒 07/31 名古屋12R 8着/12頭+0.9秒 07/02 名古屋5R 1着/11頭 06/19 名古屋1R 3着/10頭+1.0秒 06/04 名古屋12R 9着/12頭
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 46走で勝率 7% △ 距離適性同距離 42走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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

シヴァールバーニ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ハンクスター

6.8倍

EV +2%

▲6ウインライズ

2.3倍

EV -66%

出走馬全10頭

◎2

シヴァールバーニ

塚本征（愛知）

2.3倍

+20%

›

○7

ハンクスター

大畑慧（愛知）

6.8倍

+2%

›

▲6

ウインライズ

細川智（愛知）

2.3倍

-66%

›

△9

キャンディタフト

木之葵（愛知）

9.9倍

-46%

›

△10

ダックリン

筒井勇（笠松）

21.0倍

›

△1

バウアピアーズ

小笠羚（愛知）

27.8倍

-25%

›

▽8

レイエル

村上弘（愛知）

34.4倍

-24%

›

▽4

アルゴフィリオ

丹羽克（愛知）

41.7倍

-37%

›

▽5

ポケッティーノ

阪野学（愛知）

72.2倍

-39%

›

▽3

ミヤビエクセレント

尾崎章（愛知）

146.7倍

-34%

›

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 ハンクスター ¥1,400 確定2.9倍期待値 +3% 的中1着確定 2.9倍4,060円

※ オッズは予測時点の値です。

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