名古屋 5R 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。

5R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サイコロチャン自在	深澤杏（笠松）	実39.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 09/16 名古屋6R 8着/11頭+2.5秒 09/02 名古屋7R 4着/12頭+0.9秒 08/19 名古屋4R 9着/11頭+2.1秒 06/30 名古屋6R 2着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋7R 3着/10頭+1.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 41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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
2	ミッシュマッシュ先行	明星晴（笠松）	実23.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/03 名古屋6R 3着/11頭+0.7秒 08/19 名古屋12R 7着/12頭+0.8秒 07/29 名古屋2R 5着/11頭+1.4秒 07/14 名古屋12R 4着/11頭 07/01 名古屋6R 7着/12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 5.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。
3	アグネス逃げ	大原浩（笠松）	実213.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/16 名古屋6R 11着/11頭+4.5秒 09/03 名古屋6R 11着/11頭+3.4秒 08/19 名古屋3R 10着/11頭+3.6秒 07/29 名古屋12R 6着/12頭+1.9秒 07/14 名古屋6R 4着/12頭+0.0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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
4	ビックピカンテ差し	木之葵（愛知）	実21.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場61走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は55走で勝ち無し）
前5走 09/16 名古屋5R 4着/11頭+0.4秒 09/02 名古屋7R 5着/12頭+1.2秒 08/19 名古屋2R 9着/12頭+3.4秒 07/28 名古屋12R 2着/10頭+0.4秒 07/13 名古屋7R 6着/12頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 61走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	メイショウイッシン先行	丹羽克（愛知）	実19.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋6R 6着/11頭+1.1秒 08/19 名古屋12R 8着/12頭+0.8秒 07/29 名古屋1R 2着/12頭+0.8秒 07/14 名古屋6R 6着/12頭 07/02 名古屋12R 6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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (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。
6	ルミノーゾ先行	細川智（愛知）	実26.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場43走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は34走で勝ち無し）
前5走 09/16 名古屋6R 7着/11頭+2.4秒 09/03 名古屋5R 5着/10頭+0.1秒 08/19 名古屋2R 3着/12頭+1.2秒 07/29 名古屋1R 7着/12頭+1.9秒 06/17 名古屋4R 5着/11頭+2.0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 5.0着 × 当競馬場適性 43走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 34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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	アブソリュート差し	塚本征（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（前走3着）
前5走 09/16 名古屋6R 3着/11頭+1.6秒 09/03 名古屋5R 4着/10頭+0.1秒 04/10 川崎6R 6着/12頭+2.1秒 03/05 川崎2R 6着/10頭+1.1秒 11/20 川崎7R 5着/11頭+1.3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 4.3着 ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.3% (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	ラブミーエール逃げ	今井貴（愛知）	実17.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/03 名古屋7R 6着/11頭+2.9秒 08/19 名古屋3R 3着/11頭+0.3秒 07/29 名古屋2R 8着/11頭+2.5秒 07/03 名古屋1R 8着/12頭+0.0秒 06/02 船橋7R 14着/14頭+4.0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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 4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 22% (好調) ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
9	シードザブレイク自在	大畑慧（愛知）	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／前走3着）
前5走 01/30 名古屋7R 3着/12頭+0.9秒 01/19 名古屋8R 5着/11頭+1.3秒 01/05 名古屋10R 9着/11頭+1.6秒 12/22 名古屋8R 3着/12頭+0.5秒 12/03 大井1R 11着/14頭+2.2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 5.7着 × 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 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 243日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	ブラックビート逃げ	村上弘（愛知）	実80.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/03 名古屋7R 9着/11頭+3.1秒 07/29 名古屋12R 11着/12頭+3.5秒 07/14 名古屋8R 7着/12頭 07/02 名古屋12R 7着/12頭 06/18 名古屋7R 7着/11頭+3.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
11	ベールドゥフィーユ差し	友森翔（愛知）	実29.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 09/16 名古屋6R 5着/11頭+2.0秒 09/03 名古屋6R 8着/11頭+1.8秒 08/19 名古屋3R 7着/11頭+1.0秒 07/29 名古屋12R 4着/12頭+1.8秒 07/14 名古屋5R 3着/3頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (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。
12	シャインモノリス追込	近藤颯（愛知）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 09/16 名古屋5R 2着/11頭+0.0秒 09/02 名古屋6R 3着/12頭+0.6秒 08/19 名古屋1R 4着/11頭+0.3秒 07/28 名古屋12R 1着/10頭勝利 06/02 名古屋5R 8着/11頭+3.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。

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

アブソリュート

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9シードザブレイク

5.0倍

EV -6%

▲12シャインモノリス

5.9倍

EV -52%

出走馬全12頭

◎7

アブソリュート

塚本征（愛知）

1.7倍

-24%

›

○9

シードザブレイク

大畑慧（愛知）

5.0倍

-6%

›

▲12

シャインモノリス

近藤颯（愛知）

5.9倍

-52%

›

△8

ラブミーエール

今井貴（愛知）

17.5倍

+30%

›

△6

ルミノーゾ

細川智（愛知）

26.4倍

+55%

›

△4

ビックピカンテ

木之葵（愛知）

21.2倍

+18%

›

▽2

ミッシュマッシュ

明星晴（笠松）

23.4倍

-37%

›

×5

メイショウイッシン

丹羽克（愛知）

19.0倍

-57%

›

▽11

ベールドゥフィーユ

友森翔（愛知）

29.1倍

-36%

›

×1

サイコロチャン

深澤杏（笠松）

39.6倍

-52%

›

▽10

ブラックビート

村上弘（愛知）

80.9倍

-19%

›

▽3

アグネス

大原浩（笠松）

213.1倍

+62%

›

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