名古屋 10R 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。

10R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ1700m ダート1700m　発走 17:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベレーザフィン自在	丹羽克（愛知）	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／前走2着）
前5走 09/14 名古屋9R 2着/10頭+0.2秒 09/01 名古屋11R 10着/12頭+2.0秒 08/18 名古屋9R 4着/11頭+0.5秒 07/29 名古屋8R 4着/12頭+0.2秒 07/14 名古屋10R 6着/12頭+0.0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 5.3着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
2	インジェニアス追込	大畑雅（愛知）	実11.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/14 名古屋7R 3着/12頭+0.5秒 09/02 名古屋11R 2着/10頭+0.6秒 08/19 名古屋7R 4着/10頭+0.3秒 07/13 名古屋10R 9着/12頭 07/01 名古屋11R 9着/11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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 66走で勝率 15% (相性良) △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
3	テリオスルナ自在	大原浩（笠松）	実36.1	×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）
前5走 09/14 名古屋10R 8着/10頭+2.8秒 09/01 名古屋11R 4着/12頭+0.9秒 08/18 名古屋11R 6着/12頭+1.8秒 07/28 名古屋9R 11着/12頭+1.9秒 03/06 川崎10R 5着/9頭+1.8秒
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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
4	コスモナッシュビル差し	今井貴（愛知）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/02 名古屋8R 1着/10頭勝利 08/20 名古屋10R 2着/11頭+0.7秒 07/30 名古屋9R 2着/12頭+0.3秒 06/05 名古屋1R 2着/11頭 01/30 名古屋8R 3着/10頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 17.1% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
5	ミヤイグアス先行	細川智（愛知）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は4走で勝ち無し／同馬場状態で勝率100%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/15 名古屋10R 1着/11頭勝利 09/04 名古屋7R 1着/3頭 08/21 名古屋8R 7着/10頭+1.7秒 07/30 名古屋9R 9着/12頭+1.8秒 06/05 名古屋10R 2着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	サンマイメ自在	加藤聡（愛知）	実43.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/17 名古屋7R 1着/12頭勝利 08/20 名古屋8R 11着/11頭+2.8秒 07/30 名古屋9R 7着/12頭+1.2秒 07/14 名古屋10R 8着/12頭 07/01 名古屋7R 7着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
7	アミアン差し	塚本征（愛知）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/18 名古屋7R 1着/11頭勝利 09/04 名古屋6R 7着/11頭+1.4秒 08/24 名古屋8R 2着/12頭+0.1秒 07/30 名古屋7R 1着/11頭勝利 07/15 名古屋12R 9着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 35走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 5.6% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	ウィッティングハム追込	木之葵（愛知）	実18.1	×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5走 09/14 名古屋10R 5着/10頭+2.3秒 08/19 名古屋7R 1着/10頭勝利 07/29 名古屋7R 5着/12頭+0.7秒 07/15 名古屋9R 5着/12頭 07/03 名古屋6R 1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
9	テーオーリップマン	望月洵（愛知）	実4.8	◎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8走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/15 名古屋9R 1着/10頭勝利 09/02 名古屋9R 3着/9頭+0.2秒 07/15 名古屋9R 6着/12頭 06/18 名古屋8R 4着/10頭 06/05 名古屋6R 1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 43.9% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	バヤシーフェイス逃げ	丸野勝（愛知）	実14.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/14 名古屋10R 6着/10頭+2.4秒 08/18 名古屋11R 8着/12頭+2.1秒 07/14 名古屋9R 1着/11頭 06/18 名古屋8R 2着/10頭 06/04 名古屋7R 2着/11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 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
11	グランドネビュラ	渡邊竜（笠松）	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/17 名古屋6R 1着/10頭勝利 08/21 名古屋6R 3着/9頭+0.5秒 06/18 名古屋5R 3着/9頭+6.0秒 06/04 名古屋7R 5着/11頭 05/22 名古屋12R 7着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 7.6% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。

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

テーオーリップマン

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

+110%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4コスモナッシュビル

3.3倍

EV -43%

▲5ミヤイグアス

6.5倍

EV -18%

出走馬全11頭

◎9

テーオーリップマン

望月洵（愛知）

4.8倍

+110%

›

○4

コスモナッシュビル

今井貴（愛知）

3.3倍

-43%

›

▲5

ミヤイグアス

細川智（愛知）

6.5倍

-18%

›

△11

グランドネビュラ

渡邊竜（笠松）

7.5倍

-43%

›

△7

アミアン

塚本征（愛知）

9.5倍

-46%

›

△1

ベレーザフィン

丹羽克（愛知）

11.0倍

-56%

›

×2

インジェニアス

大畑雅（愛知）

11.2倍

-58%

›

×8

ウィッティングハム

木之葵（愛知）

18.1倍

-60%

›

×10

バヤシーフェイス

丸野勝（愛知）

14.8倍

-70%

›

×6

サンマイメ

加藤聡（愛知）

43.6倍

-59%

›

×3

テリオスルナ

大原浩（笠松）

36.1倍

-80%

›

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