名古屋 11R 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

11R 名古屋競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボックスオフィス逃げ	塚本征（愛知）	実1.2	B◎ A×勝率38% EV-54% 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5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/21 名古屋11R 2着/9頭+0.3秒 07/03 名古屋11R 1着/11頭 05/19 名古屋11R 5着/11頭+0.7秒 03/11 名古屋9R 2着/11頭+0.3秒 02/26 名古屋9R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 2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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 57.6% (オッズ暗示: 83.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.2% / 期待値 -54% ※ 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	リュウノドラゴン自在	赤津和（笠松）	実44.5	B× A▽勝率2% EV-20% 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 06/18 名古屋11R 9着/12頭 06/05 名古屋11R 9着/11頭+3.0秒 05/07 名古屋11R 1着/10頭勝利 04/24 名古屋11R 5着/10頭+1.1秒 04/13 名古屋11R 4着/10頭+1.3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 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 92日休養明け × 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 1.8% / 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	タナバタ逃げ	大畑雅（愛知）	実22.0	B▲ A△勝率6% EV+25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率55%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/07 名古屋11R 8着/8頭+4.4秒 02/12 名古屋11R 1着/12頭勝利 01/19 名古屋12R 4着/5頭+1.3秒 12/05 名古屋10R 2着/9頭+0.0秒 11/12 名古屋11R 1着/9頭勝利
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 11走で勝率 55% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 期待値 +25% ※ 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	フリッパー	村上弘（愛知）	実119.6	B× A▽勝率1% EV-24% 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 8着/9頭+3.1秒 07/28 名古屋10R 5着/9頭+1.5秒 07/17 名古屋11R 4着/6頭 07/03 名古屋11R 6着/11頭 05/25 名古屋11R 9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 5.7着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 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 11位 / 勝率 0.6% / 期待値 -25% ※ 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	アルバーシャ差し	小笠羚（愛知）	実13.5	B× A△勝率4% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率29%と適性高／前走3着）
前5走 08/21 名古屋11R 3着/9頭+1.0秒 07/28 名古屋10R 8着/9頭+2.7秒 10/03 名古屋11R 4着/12頭+0.4秒 09/19 名古屋11R 2着/10頭+0.9秒 07/21 名古屋7R 3着/12頭+0.8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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 期待値 -45% ※ 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	ロックマジェスティ	大畑慧（愛知）	実10.4	B△ A○勝率16% EV+66% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率27%と適性高／同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 名古屋11R 2着/3頭 07/28 名古屋8R 1着/3頭 06/16 名古屋10R 2着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 3着/11頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 26走で勝率 27% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 9.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.0% / 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	ルテリブル差し	木之葵（愛知）	実68.9	B× A▽勝率1% EV-14% 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10R 7着/9頭+1.8秒 07/31 名古屋11R 6着/11頭+0.9秒 06/03 名古屋10R 4着/12頭+4.0秒 05/06 名古屋11R 3着/10頭+0.5秒 04/22 名古屋11R 5着/12頭+1.0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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 33走で勝率 27% (得意) ○ 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 1.2% / 期待値 -15% ※ 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	アルファヒディ先行推奨	望月洵（愛知）	実12.6	B○ A▲勝率16% EV+98% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率37% × オッズ12.6倍で期待値+370%の有力候補（当競馬場8走で勝率38%と適性高／同距離帯で勝率67%と得意／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/07 名古屋11R 6着/8頭+2.2秒 05/25 名古屋11R 5着/12頭 03/27 名古屋8R 2着/12頭+0.3秒 03/13 名古屋11R 2着/8頭+0.1秒 02/13 名古屋10R 3着/10頭+0.2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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +370% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 37.4% (オッズ暗示: 7.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.8% / 期待値 +99% ※ 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	ヴェルテックス先行	山田祥（愛知）	実94.7	B× A▽勝率1% EV+29% 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 01/28 大井11R 7着/15頭+2.3秒 12/25 大井11R 8着/16頭+4.4秒 09/17 大井11R 7着/14頭+2.8秒 08/14 大井11R 4着/8頭+0.9秒 05/06 船橋11R 8着/12頭+4.6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 7.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ ローテーション 233日休養明け × 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 1.4% / 期待値 +30% ※ 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	ケルンコンサート逃げ	加藤聡（愛知）	実21.8	B△ A▽勝率4% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／116日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/25 名古屋11R 11着/12頭 05/04 名古屋11R 10着/12頭+4.0秒 04/07 名古屋10R 3着/11頭+0.7秒 03/27 名古屋10R 2着/9頭+0.0秒 01/19 名古屋12R 2着/5頭+0.2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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 116日休養明け × 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 0.6% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7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。
11	ミアステラ先行	今井貴（愛知）	実16.8	B△ A△勝率12% EV+94% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/03 名古屋11R 3着/11頭+0.9秒 08/21 名古屋10R 4着/9頭+1.2秒 05/25 名古屋11R 8着/12頭 05/04 名古屋8R 2着/9頭+1.6秒 04/22 名古屋10R 1着/12頭勝利
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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.6% / 期待値 +95% ※ 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 ×

ボックスオフィス

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲8アルファヒディ

12.6倍

EV +370%

▲A:△3タナバタ

22.0倍

EV -29%

出走馬全11頭

◎A:×1

ボックスオフィス

塚本征（愛知）

1.2倍

-30%

›

○A:▲8

アルファヒディ

望月洵（愛知）

12.6倍

+370%

›

▲A:△3

タナバタ

大畑雅（愛知）

22.0倍

-29%

›

△A:○6

ロックマジェスティ

大畑慧（愛知）

10.4倍

-93%

›

△A:△11

ミアステラ

今井貴（愛知）

16.8倍

-90%

›

△A:▽10

ケルンコンサート

加藤聡（愛知）

21.8倍

-87%

›

×A:△5

アルバーシャ

小笠羚（愛知）

13.5倍

-98%

›

×A:▽2

リュウノドラゴン

赤津和（笠松）

44.5倍

-99%

›

×A:▽7

ルテリブル

木之葵（愛知）

68.9倍

-99%

›

×A:▽9

ヴェルテックス

山田祥（愛知）

94.7倍

-99%

›

×A:▽4

フリッパー

村上弘（愛知）

119.6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

単勝 8 アルファヒディ ¥200 実12.6倍期待値 +371% 不的中6着単勝 12.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 アルファヒディ ¥700 実12.6倍期待値 +371% 不的中6着単勝 12.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 名古屋競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボックスオフィス逃げ	塚本征（愛知）	実1.2	×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5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/21 名古屋11R 2着/9頭+0.3秒 07/03 名古屋11R 1着/11頭 05/19 名古屋11R 5着/11頭+0.7秒 03/11 名古屋9R 2着/11頭+0.3秒 02/26 名古屋9R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 2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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 38.2% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	リュウノドラゴン自在	赤津和（笠松）	実44.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／92日ぶりの実戦）
前5走 06/18 名古屋11R 9着/12頭 06/05 名古屋11R 9着/11頭+3.0秒 05/07 名古屋11R 1着/10頭勝利 04/24 名古屋11R 5着/10頭+1.1秒 04/13 名古屋11R 4着/10頭+1.3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 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	タナバタ逃げ	大畑雅（愛知）	実22.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率55%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/07 名古屋11R 8着/8頭+4.4秒 02/12 名古屋11R 1着/12頭勝利 01/19 名古屋12R 4着/5頭+1.3秒 12/05 名古屋10R 2着/9頭+0.0秒 11/12 名古屋11R 1着/9頭勝利
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 11走で勝率 55% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
4	フリッパー	村上弘（愛知）	実119.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 名古屋11R 8着/9頭+3.1秒 07/28 名古屋10R 5着/9頭+1.5秒 07/17 名古屋11R 4着/6頭 07/03 名古屋11R 6着/11頭 05/25 名古屋11R 9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 5.7着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
5	アルバーシャ差し	小笠羚（愛知）	実13.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率29%と適性高／前走3着）
前5走 08/21 名古屋11R 3着/9頭+1.0秒 07/28 名古屋10R 8着/9頭+2.7秒 10/03 名古屋11R 4着/12頭+0.4秒 09/19 名古屋11R 2着/10頭+0.9秒 07/21 名古屋7R 3着/12頭+0.8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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	ロックマジェスティ	大畑慧（愛知）	実10.4	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率27%と適性高／同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 名古屋11R 2着/3頭 07/28 名古屋8R 1着/3頭 06/16 名古屋10R 2着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 3着/11頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 26走で勝率 27% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	ルテリブル差し	木之葵（愛知）	実68.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場33走で勝率27%と適性高）
前5走 08/21 名古屋10R 7着/9頭+1.8秒 07/31 名古屋11R 6着/11頭+0.9秒 06/03 名古屋10R 4着/12頭+4.0秒 05/06 名古屋11R 3着/10頭+0.5秒 04/22 名古屋11R 5着/12頭+1.0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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 33走で勝率 27% (得意) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
8	アルファヒディ先行推奨	望月洵（愛知）	実12.6	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+98%の中穴候補（当競馬場8走で勝率38%と適性高／同距離帯で勝率67%と得意／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/07 名古屋11R 6着/8頭+2.2秒 05/25 名古屋11R 5着/12頭 03/27 名古屋8R 2着/12頭+0.3秒 03/13 名古屋11R 2着/8頭+0.1秒 02/13 名古屋10R 3着/10頭+0.2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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	ヴェルテックス先行	山田祥（愛知）	実94.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は8走で勝ち無し／233日ぶりの実戦）
前5走 01/28 大井11R 7着/15頭+2.3秒 12/25 大井11R 8着/16頭+4.4秒 09/17 大井11R 7着/14頭+2.8秒 08/14 大井11R 4着/8頭+0.9秒 05/06 船橋11R 8着/12頭+4.6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 7.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ ローテーション 233日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ケルンコンサート逃げ	加藤聡（愛知）	実21.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／116日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/25 名古屋11R 11着/12頭 05/04 名古屋11R 10着/12頭+4.0秒 04/07 名古屋10R 3着/11頭+0.7秒 03/27 名古屋10R 2着/9頭+0.0秒 01/19 名古屋12R 2着/5頭+0.2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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 116日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
11	ミアステラ先行	今井貴（愛知）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/03 名古屋11R 3着/11頭+0.9秒 08/21 名古屋10R 4着/9頭+1.2秒 05/25 名古屋11R 8着/12頭 05/04 名古屋8R 2着/9頭+1.6秒 04/22 名古屋10R 1着/12頭勝利
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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ボックスオフィス

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ロックマジェスティ

10.4倍

EV +66%

▲8アルファヒディ

12.6倍

EV +98%

出走馬全11頭

×1

ボックスオフィス

塚本征（愛知）

1.2倍

-54%

›

○6

ロックマジェスティ

大畑慧（愛知）

10.4倍

+66%

›

▲8

アルファヒディ

望月洵（愛知）

12.6倍

+98%

›

△11

ミアステラ

今井貴（愛知）

16.8倍

+94%

›

△3

タナバタ

大畑雅（愛知）

22.0倍

+25%

›

△5

アルバーシャ

小笠羚（愛知）

13.5倍

-44%

›

▽10

ケルンコンサート

加藤聡（愛知）

21.8倍

-21%

›

▽2

リュウノドラゴン

赤津和（笠松）

44.5倍

-20%

›

▽9

ヴェルテックス

山田祥（愛知）

94.7倍

+29%

›

▽7

ルテリブル

木之葵（愛知）

68.9倍

-14%

›

▽4

フリッパー

村上弘（愛知）

119.6倍

-24%

›

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

単勝 8 アルファヒディ ¥200 実12.6倍期待値 +99% 不的中6着単勝 12.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 アルファヒディ ¥700 実12.6倍期待値 +99% 不的中6着単勝 12.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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