名古屋 3R 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。

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 13:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドセドナ	今井貴（愛知）	実4.1	○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22%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.6% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
2	ウェイヨー	塚本征（愛知）	実1.3	×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走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/24 名古屋2R 1着/12頭勝利 02/10 312R 8着/12頭+2.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.5% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	ブライトココナッツ	村上弘（愛知）	実23.5	△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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/14 名古屋5R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
4	ホウオウパーソンズ	小笠羚（愛知）	実58.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/14 名古屋12R 1着/3頭 09/01 名古屋6R 9着/11頭+2.9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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
5	サンロード	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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/14 名古屋3R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (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。
6	シャンクスレガシー先行	加藤聡（愛知）	実75.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/17 名古屋1R 6着/10頭+1.5秒 08/20 園田7R 7着/10頭+2.0秒 07/30 園田12R 12着/12頭+2.3秒 07/16 園田4R 9着/10頭+2.0秒 05/20 名古屋10R 2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戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ミョンソクコムドリ差し	丸野勝（愛知）	実35.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/18 名古屋3R 2着/10頭+0.6秒 09/07 名古屋12R 10着/11頭+3.8秒 08/21 名古屋1R 2着/12頭+0.3秒 07/31 名古屋1R 4着/12頭+2.3秒 07/13 名古屋4R 5着/12頭+0.0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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +200% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (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。
8	パーフェクトスノー	細川智（愛知）	実47.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/14 名古屋1R 1着/11頭勝利 08/18 名古屋4R 9着/12頭+2.5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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
9	エトワールフィーユ	大原浩（笠松）	実103.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 09/17 名古屋2R 10着/11頭+3.2秒 09/02 名古屋1R 1着/9頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	キタノタイキ	丹羽克（愛知）	実129.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/01 名古屋4R 1着/10頭勝利 08/24 名古屋1R 6着/11頭+1.9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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (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。
11	マサノリリー	深澤杏（笠松）	実77.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/01 名古屋4R 9着/12頭 06/22 名古屋4R 11着/11頭+8.0秒 06/02 名古屋2R 7着/11頭+1.0秒 05/07 名古屋2R 2着/10頭+0.4秒 04/13 名古屋1R 4着/12頭+0.5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) × 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 2% (やや苦戦) △ ローテーション 91日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
12	セイスイカルメン	大畑慧（愛知）	実69.4	▽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33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/17 名古屋2R 6着/11頭+1.8秒 09/01 名古屋12R 1着/3頭 08/18 名古屋4R 7着/12頭+2.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。

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

ウェイヨー

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-52%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1レッドセドナ

4.1倍

EV +1%

▲5サンロード

11.2倍

EV -3%

出走馬全12頭

×2

ウェイヨー

塚本征（愛知）

1.3倍

-52%

›

○1

レッドセドナ

今井貴（愛知）

4.1倍

+1%

›

▲5

サンロード

大畑雅（愛知）

11.2倍

-3%

›

△7

ミョンソクコムドリ

丸野勝（愛知）

35.5倍

+200%

›

△3

ブライトココナッツ

村上弘（愛知）

23.5倍

+75%

›

△8

パーフェクトスノー

細川智（愛知）

47.6倍

+83%

›

▽4

ホウオウパーソンズ

小笠羚（愛知）

58.0倍

+103%

›

▽11

マサノリリー

深澤杏（笠松）

77.0倍

+52%

›

▽6

シャンクスレガシー

加藤聡（愛知）

75.2倍

+44%

›

▽12

セイスイカルメン

大畑慧（愛知）

69.4倍

-2%

›

▽10

キタノタイキ

丹羽克（愛知）

129.7倍

+16%

›

▽9

エトワールフィーユ

大原浩（笠松）

103.7倍

-24%

›

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