名古屋 7R 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。

7R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ1500m ダート1500m　発走 15:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プルメリアリング先行	近藤颯（愛知）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 09/15 名古屋10R 5着/11頭+0.6秒 09/02 名古屋8R 5着/10頭+0.7秒 07/14 名古屋9R 9着/11頭 06/30 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋5R 5着/9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 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
2	ヤマカツライコウ逃げ	大畑雅（愛知）	実3.7	◎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（当競馬場14走で勝率29%と適性高／同距離帯13走で勝率31%）
前5走 09/15 名古屋9R 7着/10頭+1.0秒 09/03 名古屋8R 2着/3頭 08/19 名古屋6R 6着/10頭+1.2秒 07/30 名古屋10R 4着/11頭+1.4秒 07/02 名古屋8R 8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 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.9% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
3	クリノナイスガイ自在	阿部基（笠松）	実79.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/15 名古屋10R 11着/11頭+2.5秒 09/02 名古屋11R 10着/10頭+1.4秒 08/19 名古屋6R 2着/10頭+0.1秒 07/29 名古屋7R 12着/12頭+3.3秒 07/15 名古屋9R 11着/12頭+1.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ▽ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
4	ハクサンシャトル逃げ	加藤聡（愛知）	実18.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場53走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は49走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/16 名古屋9R 3着/11頭+0.6秒 09/02 名古屋8R 7着/10頭+1.3秒 08/19 名古屋7R 7着/10頭+1.1秒 07/29 名古屋7R 7着/12頭+1.3秒 06/30 名古屋7R 4着/12頭+0.0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 5.7着 × 当競馬場適性 53走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 49走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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 4.1% (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。
5	サトノアルタイル逃げ	今井貴（愛知）	実6.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/15 名古屋10R 9着/11頭+1.0秒 06/03 名古屋8R 8着/12頭+1.0秒 05/20 名古屋4R 4着/11頭 05/06 名古屋6R 2着/11頭+0.3秒 04/22 名古屋6R 8着/12頭+1.8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	アドゥールグロー逃げ	山田祥（愛知）	実19.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均8.0着と低調／前走2着）
前5走 09/16 名古屋9R 2着/11頭+0.2秒 08/19 名古屋6R 10着/10頭+4.1秒 07/15 名古屋9R 12着/12頭+6.0秒 07/01 名古屋8R 12着/12頭 06/03 名古屋9R 8着/12頭+1.0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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (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。
7	アットザホップ先行	大畑慧（愛知）	実8.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15走で勝率27%と適性高）
前5走 09/15 名古屋9R 5着/10頭+0.5秒 08/19 名古屋7R 3着/10頭+0.2秒 07/29 名古屋7R 6着/12頭+0.8秒 05/08 名古屋9R 1着/12頭勝利 04/24 名古屋5R 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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	ハルノウミ差し	深澤杏（笠松）	実20.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 09/15 名古屋9R 4着/10頭+0.3秒 09/02 名古屋8R 3着/10頭+0.3秒 08/19 名古屋6R 5着/10頭+1.1秒 07/29 名古屋7R 10着/12頭+1.4秒 07/14 名古屋10R 9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 4.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
9	カミルレ	小笠羚（愛知）	実24.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 07/14 名古屋10R 11着/12頭 07/01 名古屋9R 11着/12頭 06/17 名古屋11R 11着/12頭 06/02 名古屋10R 10着/12頭+0.0秒 05/19 名古屋11R 10着/11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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 67走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 36走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	テレヴァカ逃げ	丹羽克（愛知）	実20.9	▽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 09/15 名古屋9R 10着/10頭+2.2秒 09/02 名古屋8R 9着/10頭+1.6秒 08/21 名古屋6R 1着/9頭勝利 07/01 名古屋7R 8着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋7R 6着/11頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 38走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 19% ▽ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	ヒオウギ追込	木之葵（愛知）	実9.6	△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2着）
前5走 09/02 名古屋9R 2着/9頭+0.0秒 08/24 名古屋7R 1着/12頭勝利 07/31 名古屋5R 4着/12頭+1.5秒 07/14 名古屋12R 1着/11頭 06/18 名古屋7R 3着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	メタルクラフト追込	丸野勝（愛知）	実3.6	▲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3着）
前5走 09/15 名古屋9R 3着/10頭+0.1秒 09/02 名古屋11R 9着/10頭+1.2秒 08/21 名古屋8R 1着/10頭勝利 07/17 名古屋12R 1着/12頭 07/03 名古屋7R 5着/12頭
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 43走で勝率 9% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。

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

ヤマカツライコウ

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

+25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7アットザホップ

8.0倍

EV +14%

▲12メタルクラフト

3.6倍

EV -49%

出走馬全12頭

◎2

ヤマカツライコウ

大畑雅（愛知）

3.7倍

+25%

›

○7

アットザホップ

大畑慧（愛知）

8.0倍

+14%

›

▲12

メタルクラフト

丸野勝（愛知）

3.6倍

-49%

›

△5

サトノアルタイル

今井貴（愛知）

6.3倍

-19%

›

△11

ヒオウギ

木之葵（愛知）

9.6倍

-37%

›

△1

プルメリアリング

近藤颯（愛知）

14.4倍

-34%

›

▽4

ハクサンシャトル

加藤聡（愛知）

18.3倍

-24%

›

▽10

テレヴァカ

丹羽克（愛知）

20.9倍

-26%

›

×6

アドゥールグロー

山田祥（愛知）

19.7倍

-50%

›

×8

ハルノウミ

深澤杏（笠松）

20.1倍

-56%

›

×9

カミルレ

小笠羚（愛知）

24.7倍

-75%

›

▽3

クリノナイスガイ

阿部基（笠松）

79.1倍

-45%

›

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