名古屋 12R 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

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランドサークル	大原浩（笠松）	実31.6	B× A▽勝率2% EV-29% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/07 名古屋2R 5着/7頭+4.2秒 08/21 名古屋12R 6着/12頭+1.8秒 07/17 名古屋2R 3着/12頭 07/03 名古屋5R 9着/12頭 06/16 名古屋1R 2着/10頭+2.0秒
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 4.7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 × 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: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 -29% ※ 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	アマビエ先行	望月洵（愛知）	実5.4	B△ A△勝率7% EV-61% 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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/07 名古屋2R 3着/7頭+1.9秒 08/21 名古屋3R 7着/12頭+1.5秒 07/30 名古屋5R 10着/12頭+1.6秒 07/14 名古屋4R 7着/12頭 07/01 名古屋1R 11着/12頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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: 18.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -62% ※ 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	マイトグラッド先行	大畑慧（愛知）	実93.6	B× A▽勝率1% EV-35% 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1R 5着/8頭+2.1秒 08/21 名古屋12R 9着/12頭+2.6秒 07/31 名古屋4R 9着/12頭+2.1秒 07/17 名古屋2R 4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 7.7着 (不振) × 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 × 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 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -36% ※ 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	ミヤムーブメント自在	小笠羚（愛知）	実12.8	B× A×勝率2% EV-69% 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3R 5着/9頭+1.7秒 08/21 名古屋12R 8着/12頭+2.5秒 07/31 名古屋6R 9着/12頭+2.0秒 07/14 名古屋1R 11着/12頭+0.0秒 07/01 名古屋3R 6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 2.3% / 期待値 -70% ※ 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	ウインファイネスト先行	友森翔（愛知）	実10.6	B△ A×勝率4% EV-55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 09/07 名古屋3R 7着/9頭+2.4秒 08/21 名古屋3R 6着/12頭+1.5秒 07/31 名古屋2R 4着/12頭+2.9秒 07/13 名古屋4R 2着/12頭+4.0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 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 × 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 0.2% (オッズ暗示: 9.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 期待値 -56% ※ 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	アンフルラージュ	細川智（愛知）	実47.2	B× A▽勝率2% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/07 名古屋1R 7着/8頭+4.0秒 08/21 名古屋1R 5着/12頭+1.8秒 07/17 名古屋2R 6着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋5R 7着/12頭 06/18 名古屋3R 6着/12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 6.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 -19% ※ 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	ライクアストリーク自在	丹羽克（愛知）	実58.5	B× A▽勝率1% EV-43% 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1R 6着/8頭+2.3秒 08/21 名古屋3R 10着/12頭+3.0秒 04/21 浦和9R 7着/10頭+1.7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 7.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 1.0% / 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。
8	クイーンオブハート差し	加藤聡（愛知）	実5.5	B× A▲勝率12% EV-36% 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5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24%）
前5走 09/07 名古屋3R 6着/9頭+1.7秒 08/21 名古屋12R 3着/12頭+1.0秒 07/31 名古屋4R 6着/12頭+1.9秒 06/30 名古屋2R 2着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋3R 9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 5.0着 × 当競馬場適性 5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 24% (好調) × 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: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 期待値 -36% ※ 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	ハナムラサキ	近藤颯（愛知）	実10.1	B○ A△勝率6% EV-39% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/07 名古屋1R 4着/8頭+1.1秒 08/21 名古屋2R 8着/12頭+2.5秒 07/01 名古屋1R 7着/12頭 06/18 名古屋4R 8着/12頭 06/03 名古屋4R 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 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 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。
10	アニゴザントス	大畑雅（愛知）	実4.7	B▲ A○勝率26% EV+21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/07 名古屋2R 4着/7頭+2.4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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.9% / 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	メーテルリンク	木之葵（愛知）	実7.1	B△ A△勝率6% EV-57% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/20 名古屋1R 9着/11頭+1.7秒 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) × 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 0.2% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 期待値 -58% ※ 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。
12	フクスケ差し推奨	塚本征（愛知）	実5.3	B◎ A◎勝率31% EV+65% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率94% × オッズ5.3倍で期待値+397%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/02 名古屋4R 4着/11頭+2.4秒 08/21 名古屋12R 5着/12頭+1.2秒 07/31 名古屋2R 7着/12頭+3.3秒 07/13 名古屋4R 3着/12頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) +397% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 94.0% (オッズ暗示: 18.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.3% / 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。

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

A推奨B推奨Aモデル ◎

フクスケ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

5.3倍

AI期待値

+397%

買い目

¥2,600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9ハナムラサキ

10.1倍

EV -63%

▲A:○10アニゴザントス

4.7倍

EV -92%

出走馬全12頭

◎A:◎12

フクスケ

塚本征（愛知）

5.3倍

+397%

›

○A:△9

ハナムラサキ

近藤颯（愛知）

10.1倍

-63%

›

▲A:○10

アニゴザントス

大畑雅（愛知）

4.7倍

-92%

›

△A:△11

メーテルリンク

木之葵（愛知）

7.1倍

-98%

›

△A:×5

ウインファイネスト

友森翔（愛知）

10.6倍

-97%

›

△A:△2

アマビエ

望月洵（愛知）

5.4倍

-99%

›

×A:▲8

クイーンオブハート

加藤聡（愛知）

5.5倍

-99%

›

×A:▽1

グランドサークル

大原浩（笠松）

31.6倍

-96%

›

×A:▽6

アンフルラージュ

細川智（愛知）

47.2倍

-95%

›

×A:×4

ミヤムーブメント

小笠羚（愛知）

12.8倍

-99%

›

×A:▽7

ライクアストリーク

丹羽克（愛知）

58.5倍

-99%

›

×A:▽3

マイトグラッド

大畑慧（愛知）

93.6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 12 フクスケ ¥300 実5.3倍期待値 +398% 不的中2着単勝 5.3倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 12 フクスケ ¥2,300 実5.3倍期待値 +398% 不的中2着単勝 5.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランドサークル	大原浩（笠松）	実31.6	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/07 名古屋2R 5着/7頭+4.2秒 08/21 名古屋12R 6着/12頭+1.8秒 07/17 名古屋2R 3着/12頭 07/03 名古屋5R 9着/12頭 06/16 名古屋1R 2着/10頭+2.0秒
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 4.7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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
2	アマビエ先行	望月洵（愛知）	実5.4	△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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/07 名古屋2R 3着/7頭+1.9秒 08/21 名古屋3R 7着/12頭+1.5秒 07/30 名古屋5R 10着/12頭+1.6秒 07/14 名古屋4R 7着/12頭 07/01 名古屋1R 11着/12頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7.1% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	マイトグラッド先行	大畑慧（愛知）	実93.6	▽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 09/07 名古屋1R 5着/8頭+2.1秒 08/21 名古屋12R 9着/12頭+2.6秒 07/31 名古屋4R 9着/12頭+2.1秒 07/17 名古屋2R 4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 7.7着 (不振) × 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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
4	ミヤムーブメント自在	小笠羚（愛知）	実12.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 09/07 名古屋3R 5着/9頭+1.7秒 08/21 名古屋12R 8着/12頭+2.5秒 07/31 名古屋6R 9着/12頭+2.0秒 07/14 名古屋1R 11着/12頭+0.0秒 07/01 名古屋3R 6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	ウインファイネスト先行	友森翔（愛知）	実10.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 09/07 名古屋3R 7着/9頭+2.4秒 08/21 名古屋3R 6着/12頭+1.5秒 07/31 名古屋2R 4着/12頭+2.9秒 07/13 名古屋4R 2着/12頭+4.0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 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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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	アンフルラージュ	細川智（愛知）	実47.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/07 名古屋1R 7着/8頭+4.0秒 08/21 名古屋1R 5着/12頭+1.8秒 07/17 名古屋2R 6着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋5R 7着/12頭 06/18 名古屋3R 6着/12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 6.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	ライクアストリーク自在	丹羽克（愛知）	実58.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/07 名古屋1R 6着/8頭+2.3秒 08/21 名古屋3R 10着/12頭+3.0秒 04/21 浦和9R 7着/10頭+1.7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 7.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	クイーンオブハート差し	加藤聡（愛知）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5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24%）
前5走 09/07 名古屋3R 6着/9頭+1.7秒 08/21 名古屋12R 3着/12頭+1.0秒 07/31 名古屋4R 6着/12頭+1.9秒 06/30 名古屋2R 2着/12頭+2.0秒 06/16 名古屋3R 9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 5.0着 × 当競馬場適性 5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 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
9	ハナムラサキ	近藤颯（愛知）	実10.1	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/07 名古屋1R 4着/8頭+1.1秒 08/21 名古屋2R 8着/12頭+2.5秒 07/01 名古屋1R 7着/12頭 06/18 名古屋4R 8着/12頭 06/03 名古屋4R 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 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 6.0% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
10	アニゴザントス	大畑雅（愛知）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/07 名古屋2R 4着/7頭+2.4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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.9% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
11	メーテルリンク	木之葵（愛知）	実7.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/20 名古屋1R 9着/11頭+1.7秒 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
12	フクスケ差し推奨	塚本征（愛知）	実5.3	◎詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+65%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/02 名古屋4R 4着/11頭+2.4秒 08/21 名古屋12R 5着/12頭+1.2秒 07/31 名古屋2R 7着/12頭+3.3秒 07/13 名古屋4R 3着/12頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 31.3% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。

AIの本命

A推奨B推奨

フクスケ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

5.3倍

AI期待値

+65%

買い目

¥2,600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10アニゴザントス

4.7倍

EV +21%

▲8クイーンオブハート

5.5倍

EV -36%

出走馬全12頭

◎12

フクスケ

塚本征（愛知）

5.3倍

+65%

›

○10

アニゴザントス

大畑雅（愛知）

4.7倍

+21%

›

▲8

クイーンオブハート

加藤聡（愛知）

5.5倍

-36%

›

△2

アマビエ

望月洵（愛知）

5.4倍

-61%

›

△9

ハナムラサキ

近藤颯（愛知）

10.1倍

-39%

›

△11

メーテルリンク

木之葵（愛知）

7.1倍

-57%

›

×5

ウインファイネスト

友森翔（愛知）

10.6倍

-55%

›

×4

ミヤムーブメント

小笠羚（愛知）

12.8倍

-69%

›

▽1

グランドサークル

大原浩（笠松）

31.6倍

-29%

›

▽6

アンフルラージュ

細川智（愛知）

47.2倍

-18%

›

▽7

ライクアストリーク

丹羽克（愛知）

58.5倍

-43%

›

▽3

マイトグラッド

大畑慧（愛知）

93.6倍

-35%

›

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

単勝 12 フクスケ ¥300 実5.3倍期待値 +66% 不的中2着単勝 5.3倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 12 フクスケ ¥2,300 実5.3倍期待値 +66% 不的中2着単勝 5.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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