名古屋 12R 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。

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイオロステソーロ逃げ	近藤颯（愛知）	実36.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8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 09/16 名古屋1R 7着/10頭+1.9秒 08/20 名古屋2R 8着/12頭+3.3秒 07/30 名古屋5R 7着/12頭+1.0秒 07/14 名古屋4R 3着/12頭 06/22 名古屋4R 9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 8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 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (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。
2	ルクスプロフェシー	大畑慧（愛知）	実86.2	▽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1R 8着/11頭+4.2秒 08/20 名古屋2R 10着/12頭+3.8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 9.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
3	ゴッドシュアウイン逃げ	加藤聡（愛知）	実13.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/16 名古屋1R 6着/10頭+1.7秒 09/03 名古屋12R 10着/11頭+3.8秒 08/20 名古屋2R 11着/12頭+4.3秒 07/30 名古屋4R 7着/12頭+1.4秒 07/17 名古屋1R 1着/3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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	スミレノハナ	丸野勝（愛知）	実9.1	△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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/17 名古屋1R 9着/10頭+2.8秒 08/18 名古屋1R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋3R 9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
5	カイトアザリー差し	尾崎章（愛知）	実29.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 09/17 名古屋1R 8着/10頭+2.2秒 09/07 名古屋4R 4着/9頭+3.4秒 08/20 名古屋1R 8着/11頭+1.4秒 07/01 名古屋3R 4着/12頭 06/18 名古屋4R 4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 6.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	インスウィング先行	加藤利（愛知）	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/17 名古屋2R 8着/11頭+2.4秒 09/03 名古屋1R 6着/11頭+2.0秒 04/21 浦和9R 4着/10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 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	ボドニーク自在推奨	阿部基（笠松）	実6.0	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 09/18 名古屋3R 7着/10頭+1.9秒 09/07 名古屋1R 2着/8頭+0.3秒 08/21 名古屋1R 3着/12頭+0.3秒 07/31 名古屋1R 6着/12頭+2.5秒 06/30 名古屋2R 4着/12頭
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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ベイツリー自在	塚本征（愛知）	実2.1	◎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 9着/11頭+2.6秒 09/01 名古屋3R 1着/10頭勝利 08/18 名古屋4R 6着/12頭+2.1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 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 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 32.9% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
9	オーケーグレイス自在	丸山真（愛知）	実76.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/18 名古屋2R 9着/10頭+3.8秒 09/07 名古屋12R 11着/11頭+5.5秒 08/21 名古屋3R 5着/12頭+0.7秒 07/31 名古屋4R 7着/12頭+2.1秒 07/14 名古屋1R 8着/12頭
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 8.3着 (不振) × 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 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
10	ナムラカメコ逃げ	加藤誓（愛知）	実47.0	▽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 09/17 名古屋1R 10着/10頭+5.1秒 09/07 名古屋4R 6着/9頭+5.3秒 08/18 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋4R 7着/12頭+0.0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 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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
11	エバーウインド先行	木之葵（愛知）	実8.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/16 名古屋1R 8着/10頭+1.9秒 09/03 名古屋12R 5着/11頭+0.7秒 08/20 名古屋2R 7着/12頭+2.6秒 07/30 名古屋4R 5着/12頭+1.1秒 07/01 名古屋4R 8着/12頭+4.0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 6.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (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。
12	ハクノセブン差し	細川智（愛知）	実13.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3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1R 7着/10頭+1.6秒 09/07 名古屋4R 5着/9頭+4.7秒 08/20 名古屋1R 10着/11頭+1.9秒 05/24 312R 7着/9頭+1.8秒 05/10 316R 5着/10頭+1.5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 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 4.6% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。

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

ベイツリー

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ボドニーク

6.0倍

EV +46%

▲6インスウィング

7.1倍

EV -30%

出走馬全12頭

◎8

ベイツリー

塚本征（愛知）

2.1倍

-30%

›

○7

ボドニーク

阿部基（笠松）

6.0倍

+46%

›

▲6

インスウィング

加藤利（愛知）

7.1倍

-30%

›

△11

エバーウインド

木之葵（愛知）

8.0倍

-26%

›

△4

スミレノハナ

丸野勝（愛知）

9.1倍

-38%

›

△3

ゴッドシュアウイン

加藤聡（愛知）

13.5倍

-32%

›

▽12

ハクノセブン

細川智（愛知）

13.4倍

-37%

›

▽1

アイオロステソーロ

近藤颯（愛知）

36.1倍

-14%

›

▽5

カイトアザリー

尾崎章（愛知）

29.9倍

-40%

›

▽10

ナムラカメコ

加藤誓（愛知）

47.0倍

-29%

›

▽9

オーケーグレイス

丸山真（愛知）

76.1倍

-39%

›

▽2

ルクスプロフェシー

大畑慧（愛知）

86.2倍

-34%

›

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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 7 ボドニーク ¥200 実6.0倍期待値 +46% 不的中6着単勝 6.0倍

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