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。

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャインプレマ逃げ	丹羽克（愛知）	実30.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8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 11着/11頭+4.9秒 09/01 名古屋1R 8着/10頭+2.9秒 08/18 名古屋12R 7着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋1R 9着/12頭+96.0秒 07/13 名古屋1R 9着/12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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 1.7% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ジューンミレニアム逃げ	尾崎章（愛知）	実62.4	▽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／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/14 名古屋2R 8着/11頭+4.9秒 09/01 名古屋4R 10着/10頭+3.7秒 08/18 名古屋5R 12着/12頭+8.4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 10.0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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
3	ボールドフロント	渡邊竜（笠松）	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/14 名古屋5R 11着/12頭+4.6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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
4	ブリリアンス	望月洵（愛知）	実2.3	◎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9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/14 名古屋5R 9着/12頭+3.8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 9.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.6% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
5	ココプレミア逃げ	大畑雅（愛知）	実18.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/14 名古屋5R 10着/12頭+4.1秒 08/26 園田4R 10着/10頭+3.1秒 08/14 園田5R 10着/10頭+3.7秒 07/30 園田5R 8着/9頭+3.3秒 07/15 園田6R 10着/10頭+3.0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 10.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
6	アジアアンプルール	木之葵（愛知）	実8.5	△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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/01 名古屋1R 7着/10頭+2.3秒 08/18 名古屋1R 11着/12頭+56.2秒 07/28 名古屋1R 12着/12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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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	レッドジルベスター	塚本征（愛知）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/14 名古屋3R 10着/12頭+4.7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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
8	イントゥディープ逃げ	大畑慧（愛知）	実21.8	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/14 名古屋1R 7着/11頭+3.8秒 09/01 名古屋1R 9着/10頭+3.8秒 08/18 名古屋1R 7着/12頭+54.9秒 07/28 名古屋1R 11着/12頭+98.3秒 07/13 名古屋1R 12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 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。
9	メドウセージ逃げ	加藤聡（愛知）	実18.8	▽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9.3着と低調）
前5走 09/14 名古屋1R 9着/11頭+4.0秒 09/01 名古屋3R 9着/10頭+4.2秒 08/18 名古屋3R 10着/12頭+5.4秒 04/02 船橋6R 10着/10頭+7.5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 9.3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 20% (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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
10	レーヌシェーヌ	丸山真（愛知）	実8.4	△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11.0着と低調）
前5走 09/14 名古屋3R 11着/12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 11.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
11	ドングラミ	加藤利（愛知）	実88.6	▽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）
前5走 09/14 名古屋2R 9着/11頭+6.1秒 08/24 名古屋1R 10着/11頭+8.2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 9.5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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
12	メイショウグロリア	大原浩（笠松）	実49.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/14 名古屋2R 10着/11頭+6.6秒 08/24 名古屋2R 12着/12頭+12.6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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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

ブリリアンス

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

2.3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

○7レッドジルベスター

4.9倍

EV +18%

▲3ボールドフロント

6.6倍

EV -16%

出走馬全12頭

◎4

ブリリアンス

望月洵（愛知）

2.3倍

-41%

›

○7

レッドジルベスター

塚本征（愛知）

4.9倍

+18%

›

▲3

ボールドフロント

渡邊竜（笠松）

6.6倍

-16%

›

△10

レーヌシェーヌ

丸山真（愛知）

8.4倍

+2%

›

△6

アジアアンプルール

木之葵（愛知）

8.5倍

-36%

›

△5

ココプレミア

大畑雅（愛知）

18.1倍

-5%

›

▽9

メドウセージ

加藤聡（愛知）

18.8倍

-7%

›

▽8

イントゥディープ

大畑慧（愛知）

21.8倍

-40%

›

▽1

シャインプレマ

丹羽克（愛知）

30.4倍

-49%

›

▽12

メイショウグロリア

大原浩（笠松）

49.0倍

-27%

›

▽11

ドングラミ

加藤利（愛知）

88.6倍

-24%

›

▽2

ジューンミレニアム

尾崎章（愛知）

62.4倍

-48%

›

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