名古屋 11R 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。

11R 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 17:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーマステソーロ自在	阿部基（笠松）	実18.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯8走で勝率25%）
前5走 09/03 名古屋11R 4着/11頭+1.0秒 08/21 名古屋11R 6着/9頭+1.5秒 07/31 名古屋11R 4着/11頭+0.6秒 07/13 名古屋11R 1着/11頭 06/30 名古屋10R 3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 4.7着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
2	ルテリブル差し	木之葵（愛知）	実33.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場34走で勝率26%と適性高／同距離帯27走で勝率30%）
前5走 09/18 名古屋11R 5着/11頭+2.9秒 08/21 名古屋10R 7着/9頭+1.8秒 07/31 名古屋11R 6着/11頭+0.9秒 06/03 名古屋10R 4着/12頭+4.0秒 05/06 名古屋11R 3着/10頭+0.5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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 34走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 30% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	テルケンレンスター	塚本征（愛知）	実8.8	△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5走で勝率40%と適性高／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/04 名古屋11R 3着/11頭+0.9秒 08/19 名古屋9R 4着/10頭+0.9秒 07/13 名古屋10R 2着/12頭+2.0秒 06/18 名古屋9R 1着/10頭 06/05 名古屋8R 1着/12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戦の調子平均 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
4	ノーブルアクト	丸山真（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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/14 名古屋11R 1着/12頭勝利 06/16 川崎10R 9着/11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 16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 15.0% (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。
5	マイネルモンテュス	丹羽克（愛知）	実38.1	×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30%と適性高／同距離帯3走で勝率33%）
前5走 09/02 名古屋10R 6着/11頭+2.6秒 07/15 名古屋11R 2着/12頭+3.0秒 06/17 名古屋11R 8着/12頭 06/04 名古屋11R 5着/12頭+0.0秒 05/05 名古屋11R 4着/11頭+2.6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戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	アスタールテニウム追込	今井貴（愛知）	実3.9	◎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67%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/14 名古屋10R 1着/10頭勝利 09/02 名古屋11R 1着/10頭勝利 04/16 大井10R 5着/14頭+1.9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 67% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 41.8% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
7	ワイルドハンター逃げ	大畑慧（愛知）	実145.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/17 名古屋9R 10着/11頭+1.7秒 09/03 名古屋11R 11着/11頭+4.0秒 08/21 名古屋10R 8着/9頭+2.6秒 07/31 名古屋11R 9着/11頭+2.2秒 07/14 名古屋11R 5着/7頭+1.0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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
8	ユズノキ	近藤颯（愛知）	実27.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/17 名古屋10R 4着/9頭+0.9秒 09/03 名古屋10R 8着/10頭+2.3秒 08/19 名古屋11R 3着/3頭 07/30 名古屋11R 2着/3頭 07/01 名古屋9R 7着/12頭+0.0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 5.0着 ○ 当競馬場適性 35走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
9	バレアリックシー追込	加藤聡（愛知）	実19.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯10走で勝率30%／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/17 名古屋9R 8着/11頭+1.1秒 09/03 名古屋11R 5着/11頭+1.2秒 08/21 名古屋10R 2着/9頭+0.3秒 07/31 名古屋11R 5着/11頭+0.7秒 07/13 名古屋11R 3着/11頭+0.0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 5.0着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
10	パーフェクト逃げ	丸野勝（愛知）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/16 名古屋11R 1着/12頭 05/05 名古屋8R 1着/10頭勝利 04/22 名古屋12R 3着/12頭+1.4秒 04/08 名古屋8R 2着/11頭+0.7秒 01/26 名古屋10R 2着/11頭+0.7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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	ロンギングナイス差し	柿原翔（愛知）	実22.2	×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67%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/14 大井11R 16着/16頭+2.6秒 09/02 大井12R 4着/11頭+0.4秒 05/21 大井8R 4着/10頭 04/28 大井10R 9着/9頭+2.2秒 12/03 大井9R 12着/12頭+3.8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 8.0着 (不振) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
12	サラサラヘアー	村上弘（愛知）	実8.1	△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10走で勝率40%と適性高／前走2着）
前5走 09/15 名古屋11R 2着/3頭 09/02 名古屋10R 9着/11頭+3.9秒 07/28 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 07/13 名古屋10R 3着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋6R 1着/11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戦の調子平均 4.3着 ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 40% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。

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

アスタールテニウム

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+62%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10パーフェクト

4.2倍

EV -25%

▲4ノーブルアクト

3.6倍

EV -45%

出走馬全12頭

◎6

アスタールテニウム

今井貴（愛知）

3.9倍

+62%

›

○10

パーフェクト

丸野勝（愛知）

4.2倍

-25%

›

▲4

ノーブルアクト

丸山真（愛知）

3.6倍

-45%

›

△12

サラサラヘアー

村上弘（愛知）

8.1倍

-36%

›

△3

テルケンレンスター

塚本征（愛知）

8.8倍

-43%

›

△1

トーマステソーロ

阿部基（笠松）

18.3倍

-29%

›

×9

バレアリックシー

加藤聡（愛知）

19.3倍

-62%

›

×11

ロンギングナイス

柿原翔（愛知）

22.2倍

-61%

›

×8

ユズノキ

近藤颯（愛知）

27.1倍

-55%

›

×2

ルテリブル

木之葵（愛知）

33.3倍

-72%

›

×5

マイネルモンテュス

丹羽克（愛知）

38.1倍

-72%

›

▽7

ワイルドハンター

大畑慧（愛知）

145.2倍

-24%

›

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