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。

4R 名古屋競馬場ダ920m ダート920m　発走 14:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ネイティブダンス	細川智（愛知）	実23.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 名古屋2R 4着/8頭+0.6秒 07/31 名古屋3R 8着/10頭 ― ― ―
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 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	コママイス先行	阪野学（愛知）	実120.5	▽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5走で勝ち無し）
前5走 09/14 名古屋4R 8着/9頭+2.8秒 08/18 名古屋2R 7着/8頭+2.9秒 07/30 名古屋2R 8着/10頭+6.0秒 07/15 名古屋3R 7着/7頭+2.0秒 07/02 名古屋1R 8着/9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 15日の間隔 (理想的) × 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 0.5% (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。
3	ニシキマカヒキ	小笠羚（愛知）	実25.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/14 名古屋4R 6着/9頭+2.0秒 08/24 名古屋4R 4着/5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 5.0着 ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	アノヒノヤクソク	丸野勝（愛知）	実15.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/18 名古屋4R 6着/7頭+3.0秒 ― ― ― ―
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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	ビーギフテッド	加藤聡（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26%）
前5走 09/18 名古屋4R 5着/7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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.4% (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。
6	ルナプレーナ	近藤颯（愛知）	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/18 名古屋4R 4着/7頭+0.0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戦の調子平均 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
7	アイムマウイ	赤津和（笠松）	実53.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調／89日ぶりの実戦）
前5走 07/02 名古屋1R 9着/9頭 06/22 名古屋3R 10着/10頭 ― ― ―
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 9.5着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
8	ダイユーホーク逃げ	加藤利（愛知）	実51.6	×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3走で勝ち無し）
前5走 09/14 名古屋4R 7着/9頭+2.1秒 08/18 名古屋2R 6着/8頭+2.2秒 07/30 名古屋2R 9着/10頭+7.8秒 07/03 名古屋4R 6着/6頭+0.0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 7.3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 3走で勝ち無し ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
9	フィリアアスティ	塚本征（愛知）	実1.7	◎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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/18 名古屋4R 3着/7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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 45.4% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
10	オンディーヌ	渡邊竜（笠松）	実7.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/24 名古屋4R 3着/5頭+5.0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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
11	ノースバレリーナ	丹羽克（愛知）	実28.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/14 名古屋4R 5着/9頭+1.9秒 07/30 名古屋2R 10着/10頭+12.1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 7.5着 (不振) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
12	ブライティアバニー	加藤誓（愛知）	実26.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/14 名古屋4R 9着/9頭+3.7秒 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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

AI評価1位

フィリアアスティ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ビーギフテッド

5.7倍

EV 0%

▲10オンディーヌ

7.6倍

EV +10%

出走馬全12頭

◎9

フィリアアスティ

塚本征（愛知）

1.7倍

-22%

›

○5

ビーギフテッド

加藤聡（愛知）

5.7倍

›

▲10

オンディーヌ

渡邊竜（笠松）

7.6倍

+10%

›

△6

ルナプレーナ

近藤颯（愛知）

10.2倍

-19%

›

△4

アノヒノヤクソク

丸野勝（愛知）

15.7倍

-10%

›

△1

ネイティブダンス

細川智（愛知）

23.8倍

-49%

›

▽3

ニシキマカヒキ

小笠羚（愛知）

25.4倍

-49%

›

×12

ブライティアバニー

加藤誓（愛知）

26.6倍

-57%

›

×11

ノースバレリーナ

丹羽克（愛知）

28.7倍

-63%

›

×7

アイムマウイ

赤津和（笠松）

53.2倍

-50%

›

▽2

コママイス

阪野学（愛知）

120.5倍

-35%

›

×8

ダイユーホーク

加藤利（愛知）

51.6倍

-73%

›

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