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 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 15:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スッサンエア	細川智（愛知）	実6.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	ペプチドプラタ追込	加藤聡（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（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 09/16 名古屋4R 1着/10頭勝利 08/20 名古屋4R 2着/12頭+1.5秒 07/31 名古屋6R 1着/12頭勝利 07/17 名古屋1R 2着/3頭 06/30 名古屋3R 4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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.8% (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。
3	ニドネ逃げ	大畑慧（愛知）	実113.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/17 名古屋8R 4着/5頭+2.8秒 09/04 名古屋10R 8着/8頭+4.0秒 08/21 名古屋9R 10着/12頭+3.3秒 11/12 名古屋7R 4着/11頭+2.1秒 10/30 名古屋11R 9着/12頭+2.7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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
4	ナラティヴハーピー	山田祥（愛知）	実116.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/21 名古屋9R 7着/12頭+2.5秒 07/29 名古屋6R 11着/12頭+2.6秒 07/15 名古屋5R 6着/12頭 07/02 名古屋9R 4着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋10R 11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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
5	キタサンフジヤマ差し	塚本征（愛知）	実2.0	◎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（当競馬場7走で勝率43%と適性高／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 09/17 名古屋8R 2着/5頭+0.3秒 09/04 名古屋10R 2着/8頭+0.3秒 08/21 名古屋9R 4着/12頭+1.5秒 07/15 名古屋5R 1着/12頭 06/04 名古屋10R 3着/12頭+5.0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戦の調子平均 2.7着 (安定) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.0% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
6	アクティングエリア逃げ	丹羽克（愛知）	実228.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/17 名古屋8R 5着/5頭+3.5秒 09/04 名古屋8R 9着/10頭+3.5秒 08/21 名古屋9R 12着/12頭+4.6秒 07/29 名古屋6R 12着/12頭+4.7秒 07/15 名古屋5R 12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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	カワテンバッカス差し	今井貴（愛知）	実23.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率30%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/21 名古屋9R 5着/12頭+1.8秒 06/04 名古屋11R 6着/12頭 05/05 名古屋3R 1着/5頭勝利 04/22 名古屋9R 6着/9頭+1.5秒 03/26 名古屋11R 2着/8頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
8	ヨッシーリオ	筒井勇（笠松）	実11.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均3.0着と安定／78日ぶりの実戦）
前5走 07/15 名古屋11R 4着/12頭 07/02 名古屋9R 3着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋10R 2着/12頭 05/21 名古屋12R 5着/7頭 04/23 名古屋5R 1着/11頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
9	ナンヨーリクエスト追込	丸野勝（愛知）	実12.9	△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／前走2着）
前5走 09/04 名古屋8R 2着/10頭+0.5秒 08/21 名古屋7R 2着/11頭+0.5秒 07/29 名古屋5R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋1R 3着/12頭 07/01 名古屋4R 2着/12頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
10	ポンコツソード追込	近藤颯（愛知）	実112.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／174日ぶりの実戦）
前5走 04/10 名古屋11R 8着/10頭+3.4秒 03/26 名古屋11R 5着/8頭+1.9秒 03/12 名古屋9R 6着/10頭+1.2秒 02/11 名古屋10R 7着/11頭+1.7秒 01/29 名古屋10R 5着/12頭+1.3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 6.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3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 174日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
11	ベラケンタウロス差し	阪野学（愛知）	実65.5	▽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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 名古屋10R 4着/11頭+1.5秒 09/04 名古屋5R 4着/10頭+1.9秒 08/19 名古屋5R 1着/3頭 07/29 名古屋5R 3着/12頭+0.7秒 07/14 名古屋2R 1着/3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 8走で勝率 25% (得意) △ 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	スカイレックス	村上弘（愛知）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.3% (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。

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

キタサンフジヤマ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12スカイレックス

3.9倍

EV -36%

▲1スッサンエア

6.7倍

EV -25%

出走馬全12頭

◎5

キタサンフジヤマ

塚本征（愛知）

2.0倍

-17%

›

○12

スカイレックス

村上弘（愛知）

3.9倍

-36%

›

▲1

スッサンエア

細川智（愛知）

6.7倍

-25%

›

△2

ペプチドプラタ

加藤聡（愛知）

9.6倍

+3%

›

△8

ヨッシーリオ

筒井勇（笠松）

11.4倍

-36%

›

△9

ナンヨーリクエスト

丸野勝（愛知）

12.9倍

-28%

›

▽7

カワテンバッカス

今井貴（愛知）

23.4倍

-15%

›

▽11

ベラケンタウロス

阪野学（愛知）

65.5倍

+58%

›

▽10

ポンコツソード

近藤颯（愛知）

112.1倍

+73%

›

▽3

ニドネ

大畑慧（愛知）

113.2倍

+27%

›

▽4

ナラティヴハーピー

山田祥（愛知）

116.6倍

-34%

›

▽6

アクティングエリア

丹羽克（愛知）

228.7倍

-33%

›

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