名古屋 4R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

4R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 13:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラルスチェイサー差し	木之葵（愛知）	実93.8	▽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）
前5走 09/03 名古屋4R 4着/7頭+0.9秒 08/18 名古屋2R 2着/8頭+0.4秒 07/30 名古屋2R 6着/10頭+4.0秒 07/15 名古屋3R 6着/7頭 07/02 名古屋1R 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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
2	ダバイストリーム逃げ	加藤誓（愛知）	実164.5	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/15 名古屋6R 7着/8頭+3.6秒 09/03 名古屋9R 10着/12頭+2.9秒 08/21 名古屋5R 6着/9頭+3.0秒 07/30 名古屋3R 6着/10頭+2.3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 7.7着 (不振) × 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 ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
3	レマンノソヨカゼ	塚本征（愛知）	実1.0	×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走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/15 名古屋5R 2着/6頭+0.1秒 08/24 名古屋4R 2着/5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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 42.2% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。
4	ハレテル推奨	大畑慧（愛知）	実14.6	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率15% × オッズ14.6倍で期待値+121%の有力候補（直近3走平均2.5着と安定／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/15 名古屋5R 3着/6頭+3.3秒 07/03 名古屋3R 2着/5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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	ルクスオリジン先行	小笠羚（愛知）	実123.9	▽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4走で勝ち無し）
前5走 09/15 名古屋5R 4着/6頭+4.2秒 09/03 名古屋4R 6着/7頭+1.8秒 08/21 名古屋4R 4着/7頭+1.5秒 07/30 名古屋2R 4着/10頭+2.7秒 07/15 名古屋3R 4着/7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 4.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
6	ルブラッシュノモー	大畑雅（愛知）	実73.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/15 名古屋6R 8着/8頭+3.9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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
7	アイルライジング	細川智（愛知）	実10.6	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/14 名古屋4R 4着/9頭+0.4秒 07/03 名古屋3R 3着/5頭+0.0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 3.5着 ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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	ディヴィナス逃げ	今井貴（愛知）	実140.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/15 名古屋5R 5着/6頭+5.1秒 09/03 名古屋4R 5着/7頭+1.0秒 08/21 名古屋4R 6着/7頭+2.8秒 07/30 名古屋2R 3着/10頭+1.9秒 07/15 名古屋4R 7着/7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 5.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
9	バンシイハーピー	近藤颯（愛知）	実44.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/15 名古屋6R 6着/8頭+3.0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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	スカーヒップ	大原浩（笠松）	実33.3	△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0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 09/14 名古屋4R 3着/9頭+0.2秒 09/01 名古屋2R 3着/3頭 08/18 名古屋2R 8着/8頭+4.5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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 4.3% (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。
11	メイジョウパナシェ	丸野勝（愛知）	実15.1	△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／前走2着）
前5走 09/14 名古屋4R 2着/9頭+0.1秒 08/18 名古屋2R 5着/8頭+0.8秒 07/31 名古屋3R 5着/10頭+2.0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 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。

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

レマンノソヨカゼ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-57%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7アイルライジング

10.6倍

EV +100%

▲4ハレテル

14.6倍

EV +121%

出走馬全11頭

×3

レマンノソヨカゼ

塚本征（愛知）

1.0倍

-57%

›

○7

アイルライジング

細川智（愛知）

10.6倍

+100%

›

▲4

ハレテル

大畑慧（愛知）

14.6倍

+121%

›

△11

メイジョウパナシェ

丸野勝（愛知）

15.1倍

+38%

›

△10

スカーヒップ

大原浩（笠松）

33.3倍

+44%

›

△9

バンシイハーピー

近藤颯（愛知）

44.0倍

+29%

›

▽6

ルブラッシュノモー

大畑雅（愛知）

73.8倍

+66%

›

▽1

ラルスチェイサー

木之葵（愛知）

93.8倍

+105%

›

▽8

ディヴィナス

今井貴（愛知）

140.2倍

+53%

›

▽5

ルクスオリジン

小笠羚（愛知）

123.9倍

+34%

›

▽2

ダバイストリーム

加藤誓（愛知）

164.5倍

+3%

›

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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 4 ハレテル ¥200 実14.6倍期待値 +122% 不的中2着単勝 14.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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