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 名古屋競馬場水田帰省記念３歳６ダ1500m ダート1500m　発走 14:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホレキタヤレキタ先行	村上弘（愛知）	実206.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 09/16 名古屋2R 6着/11頭+1.9秒 09/03 名古屋2R 7着/10頭+2.8秒 08/20 名古屋12R 6着/12頭+1.4秒 07/30 名古屋4R 6着/12頭+1.2秒 07/02 名古屋2R 8着/11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 6.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	フィアスゲイル差し	細川智（愛知）	実35.7	▽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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 名古屋12R 7着/11頭+1.8秒 09/03 名古屋1R 5着/11頭+1.7秒 08/24 名古屋3R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋4R 4着/11頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (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。
3	ウインプライム	小笠羚（愛知）	実67.0	▽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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/15 名古屋12R 1着/12頭勝利 09/02 名古屋2R 7着/10頭+3.5秒 07/03 名古屋2R 11着/12頭 06/16 名古屋5R 5着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ユイバイハウス	大畑慧（愛知）	実26.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/17 名古屋2R 4着/11頭+1.4秒 09/07 名古屋4R 3着/9頭+1.1秒 08/20 名古屋12R 12着/12頭+3.0秒 07/01 名古屋1R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋4R 5着/12頭+2.0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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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。
5	ホウショウリュウ	今井貴（愛知）	実1.8	◎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（直近3走で勝率50%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3R 1着/3頭 08/18 名古屋4R 3着/12頭+0.6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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.5% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
6	プシュカル先行	阪野学（愛知）	実58.0	▽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 09/15 名古屋3R 1着/11頭勝利 09/02 名古屋2R 4着/10頭+0.9秒 08/24 名古屋2R 5着/12頭+2.9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 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 2.4% (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。
7	メイナンファスト差し	近藤颯（愛知）	実29.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/07 名古屋12R 5着/11頭+0.8秒 08/20 名古屋1R 3着/11頭+0.4秒 07/31 名古屋6R 5着/12頭+0.8秒 07/15 名古屋11R 9着/12頭 10/16 名古屋3R 1着/11頭勝利
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 4.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	コスモギオン逃げ	丸野勝（愛知）	実238.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/16 名古屋1R 9着/10頭+2.3秒 09/03 名古屋12R 9着/11頭+3.5秒 08/20 名古屋3R 6着/11頭+1.9秒 07/30 名古屋4R 12着/12頭+2.5秒 07/14 名古屋3R 7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
9	ジャッキーバローズ	加藤誓（愛知）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/15 名古屋2R 1着/11頭勝利 09/01 名古屋6R 4着/11頭+0.7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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
10	エッチェレンテ	大畑雅（愛知）	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
11	コスモアマデウス追込	塚本征（愛知）	実19.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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5走 09/17 名古屋1R 4着/10頭+1.2秒 09/07 名古屋12R 6着/11頭+1.0秒 08/21 名古屋3R 2着/12頭+0.0秒 07/17 名古屋3R 3着/3頭 06/30 名古屋3R 2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 4.0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 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	エイシンヒアカムズ	阿部基（笠松）	実99.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。

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

ホウショウリュウ

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ジャッキーバローズ

3.5倍

EV -36%

▲10エッチェレンテ

4.4倍

EV -53%

出走馬全12頭

◎5

ホウショウリュウ

今井貴（愛知）

1.8倍

-21%

›

○9

ジャッキーバローズ

加藤誓（愛知）

3.5倍

-36%

›

▲10

エッチェレンテ

大畑雅（愛知）

4.4倍

-53%

›

△11

コスモアマデウス

塚本征（愛知）

19.7倍

+68%

›

△4

ユイバイハウス

大畑慧（愛知）

26.9倍

+81%

›

△7

メイナンファスト

近藤颯（愛知）

29.2倍

+33%

›

▽6

プシュカル

阪野学（愛知）

58.0倍

+39%

›

▽2

フィアスゲイル

細川智（愛知）

35.7倍

-16%

›

▽3

ウインプライム

小笠羚（愛知）

67.0倍

-18%

›

▽12

エイシンヒアカムズ

阿部基（笠松）

99.4倍

-5%

›

▽1

ホレキタヤレキタ

村上弘（愛知）

206.2倍

+2%

›

▽8

コスモギオン

丸野勝（愛知）

238.6倍

+17%

›

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