名古屋 6R 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。

6R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ1500m ダート1500m　発走 14:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャイニーセーラー追込	細川智（愛知）	実9.4	△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 09/18 名古屋6R 2着/11頭+0.0秒 09/04 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/30 名古屋12R 4着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋7R 5着/12頭 07/03 名古屋1R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
2	ドルチェルナ自在	大原浩（笠松）	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/17 名古屋7R 8着/12頭+1.0秒 09/04 名古屋9R 7着/12頭+1.5秒 08/21 名古屋6R 2着/9頭+0.2秒 07/31 名古屋9R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋7R 6着/11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 5.7着 ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
3	ローズドゥレッシュ先行	加藤誓（愛知）	実43.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は46走で勝ち無し）
前5走 09/17 名古屋6R 6着/10頭+1.3秒 09/04 名古屋6R 3着/11頭+0.8秒 08/21 名古屋6R 5着/9頭+1.4秒 07/31 名古屋9R 8着/12頭+1.4秒 07/17 名古屋10R 2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 4.7着 × 当競馬場適性 48走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 46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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
4	テルケンレンジョイ自在	阪野学（愛知）	実88.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/17 名古屋6R 10着/10頭+3.0秒 09/01 名古屋10R 7着/9頭+3.2秒 06/16 名古屋10R 11着/11頭 05/19 名古屋8R 5着/12頭+1.0秒 04/20 名古屋11R 8着/11頭+1.6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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
5	カフジアッサム自在	加藤聡（愛知）	実24.2	▽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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/17 名古屋6R 7着/10頭+1.6秒 08/24 名古屋9R 2着/11頭+0.9秒 07/31 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/03 名古屋12R 9着/12頭+0.0秒 06/22 名古屋1R 9着/11頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
6	エドノバイオレット先行	明星晴（笠松）	実27.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/17 名古屋6R 8着/10頭+2.1秒 09/04 名古屋9R 12着/12頭+4.2秒 08/21 名古屋8R 5着/10頭+1.3秒 07/30 名古屋8R 3着/3頭 07/17 名古屋7R 2着/12頭
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 80走で勝率 9% △ 距離適性同距離 63走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	アーキハッカー逃げ	近藤颯（愛知）	実8.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/17 名古屋7R 9着/12頭+1.0秒 09/04 名古屋9R 10着/12頭+2.7秒 08/21 名古屋8R 4着/10頭+0.6秒 07/30 名古屋9R 8着/12頭+1.3秒 07/15 名古屋8R 9着/11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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 6% △ 距離適性同距離 41走で勝率 7% △ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
8	カナアミデスマッチ追込	塚本征（愛知）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/17 名古屋6R 3着/10頭+0.4秒 09/07 名古屋8R 2着/10頭+0.4秒 08/24 名古屋9R 5着/11頭+1.3秒 07/31 名古屋8R 4着/11頭+1.5秒 07/17 名古屋10R 5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 3.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
9	オイチノカタ差し	村上弘（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
前5走 09/17 名古屋6R 5着/10頭+1.1秒 09/04 名古屋6R 2着/11頭+0.0秒 08/24 名古屋9R 4着/11頭+1.2秒 07/31 名古屋8R 5着/11頭+1.6秒 07/17 名古屋7R 5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 3.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 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 7.8% (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。
10	メイショウサキガケ	小笠羚（愛知）	実4.2	◎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5走 09/04 名古屋9R 5着/12頭+1.3秒 06/30 名古屋7R 3着/12頭 06/18 名古屋8R 3着/10頭+6.0秒 06/04 名古屋7R 10着/11頭 05/06 名古屋5R 3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戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% △ 距離適性同距離 48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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.8% (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	フクノジョヴァンニ逃げ	丸野勝（愛知）	実10.0	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/04 名古屋9R 8着/12頭+1.9秒 08/20 名古屋8R 4着/11頭+0.4秒 05/25 名古屋9R 2着/10頭 05/08 名古屋2R 2着/11頭+0.0秒 04/13 名古屋3R 1着/10頭勝利
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 4.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
12	ウォーオブサウンド逃げ	筒井勇（笠松）	実18.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/17 名古屋7R 10着/12頭+1.2秒 07/30 名古屋9R 4着/12頭+0.6秒 07/03 名古屋8R 5着/11頭+1.0秒 06/05 名古屋8R 6着/12頭 05/08 名古屋3R 1着/10頭勝利
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 6.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。

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

メイショウサキガケ

騎手小笠羚（愛知）

単勝オッズ

4.2倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8カナアミデスマッチ

3.2倍

EV -39%

▲7アーキハッカー

8.3倍

EV +10%

出走馬全12頭

◎10

メイショウサキガケ

小笠羚（愛知）

4.2倍

-12%

›

○8

カナアミデスマッチ

塚本征（愛知）

3.2倍

-39%

›

▲7

アーキハッカー

近藤颯（愛知）

8.3倍

+10%

›

△2

ドルチェルナ

大原浩（笠松）

8.7倍

+10%

›

△9

オイチノカタ

村上弘（愛知）

9.6倍

-24%

›

△1

シャイニーセーラー

細川智（愛知）

9.4倍

-26%

›

▽11

フクノジョヴァンニ

丸野勝（愛知）

10.0倍

-33%

›

▽5

カフジアッサム

加藤聡（愛知）

24.2倍

+1%

›

▽12

ウォーオブサウンド

筒井勇（笠松）

18.4倍

-28%

›

×6

エドノバイオレット

明星晴（笠松）

27.6倍

-58%

›

▽4

テルケンレンジョイ

阪野学（愛知）

88.9倍

+18%

›

×3

ローズドゥレッシュ

加藤誓（愛知）

43.3倍

-55%

›

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