名古屋 5R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

5R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボンボンブーケ	望月洵（愛知）	実13.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/14 名古屋1R 5着/11頭+3.0秒 08/18 名古屋3R 12着/12頭+5.7秒 07/13 名古屋4R 9着/12頭+3.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
2	ミダレセツゲツカ逃げ	赤津和（笠松）	実40.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3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 09/15 名古屋12R 7着/12頭+1.1秒 09/02 名古屋1R 7着/9頭+1.4秒 07/28 名古屋4R 9着/11頭+3.1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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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 14日の間隔 (理想的) × 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 0.8% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ルミナスレイナ	大畑雅（愛知）	実11.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	バトルセレーネ推奨	今井貴（愛知）	実5.2	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（騎手は近50戦勝率20%と好調）
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 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 29.0% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
5	ウインビスタ	村上弘（愛知）	実41.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/01 名古屋4R 5着/10頭+1.4秒 08/24 名古屋1R 7着/11頭+2.9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 6.0着 ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
6	デルマテイネ	加藤聡（愛知）	実34.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率24%）
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
7	サンマルマニック	大畑慧（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
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) ◎ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.5% (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。
8	ビーチェ逃げ	阪野学（愛知）	実33.2	▽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 09/15 名古屋1R 10着/12頭+3.8秒 09/02 名古屋1R 8着/9頭+1.5秒 07/13 名古屋2R 5着/12頭 06/30 名古屋3R 8着/12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 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 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
9	ファーヴニル	丸野勝（愛知）	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
10	ミヤザキムスメ	木之葵（愛知）	実16.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/15 名古屋12R 6着/12頭+0.9秒 09/02 名古屋1R 5着/9頭+0.9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 5.5着 ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (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。
11	テルレーヌ差し	明星晴（笠松）	実47.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/15 名古屋1R 8着/12頭+2.9秒 09/02 名古屋1R 9着/9頭+1.5秒 08/18 名古屋12R 4着/12頭+1.2秒 07/28 名古屋1R 8着/12頭+95.9秒 07/13 名古屋1R 5着/12頭+0.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
12	セルリアンライオン	近藤颯（愛知）	実27.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。

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

サンマルマニック

騎手大畑慧（愛知）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4バトルセレーネ

5.2倍

EV +50%

▲3ルミナスレイナ

11.7倍

EV +9%

出走馬全12頭

◎7

サンマルマニック

大畑慧（愛知）

1.7倍

-41%

›

○4

バトルセレーネ

今井貴（愛知）

5.2倍

+50%

›

▲3

ルミナスレイナ

大畑雅（愛知）

11.7倍

+9%

›

△9

ファーヴニル

丸野勝（愛知）

11.1倍

-21%

›

△1

ボンボンブーケ

望月洵（愛知）

13.3倍

-17%

›

△12

セルリアンライオン

近藤颯（愛知）

27.2倍

›

▽10

ミヤザキムスメ

木之葵（愛知）

16.4倍

-41%

›

▽6

デルマテイネ

加藤聡（愛知）

34.6倍

-11%

›

▽8

ビーチェ

阪野学（愛知）

33.2倍

-30%

›

×2

ミダレセツゲツカ

赤津和（笠松）

40.6倍

-66%

›

×5

ウインビスタ

村上弘（愛知）

41.6倍

-72%

›

×11

テルレーヌ

明星晴（笠松）

47.5倍

-71%

›

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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 4 バトルセレーネ ¥300 確定2.5倍期待値 +51% 的中1着確定 2.5倍750円

※ オッズは予測時点の値です。

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