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1400m ダート1400m　発走 17:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールドボンド	丸野勝（愛知）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/07 名古屋11R 5着/8頭+1.5秒 07/15 名古屋10R 4着/12頭+0.0秒 06/18 園田11R 5着/11頭 05/22 園田11R 9着/12頭 01/02 園田11R 11着/12頭+1.5秒
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 ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ ローテーション 24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 18.8% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
2	ヴェッツラー	細川智（愛知）	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（91日ぶりの実戦）
前5走 07/02 名古屋11R 6着/11頭 06/03 名古屋11R 6着/10頭 05/22 名古屋11R 5着/11頭+0.0秒 05/08 名古屋11R 8着/10頭+2.0秒 01/05 名古屋7R 11着/12頭+3.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 62走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 40走で勝率 15% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	クールムーア逃げ	加藤利（愛知）	実720.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/17 名古屋9R 11着/11頭+3.9秒 07/31 名古屋11R 11着/11頭+6.0秒 07/03 園田11R 9着/9頭 08/14 園田11R 12着/12頭+3.0秒 07/25 園田11R 5着/8頭+0.9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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +178% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.1%) ※ 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。
4	セイウンアーテル自在	今井貴（愛知）	実15.7	△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50%／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/17 名古屋10R 7着/9頭+1.7秒 08/21 名古屋11R 5着/9頭+1.4秒 07/31 名古屋11R 2着/11頭+0.3秒 06/30 名古屋11R 1着/11頭 06/16 名古屋11R 2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戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
5	パピタ逃げ	大畑慧（愛知）	実100.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯42走で勝率29%）
前5走 09/07 名古屋11R 7着/8頭+2.3秒 08/20 名古屋11R 6着/11頭+1.8秒 07/28 名古屋10R 7着/9頭+2.5秒 07/17 名古屋11R 6着/6頭 07/03 名古屋11R 10着/11頭+0.0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 6.7着 ○ 当競馬場適性 75走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 42走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	サブリュウシン先行	小笠羚（愛知）	実60.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/17 名古屋9R 7着/11頭+1.0秒 09/04 名古屋11R 1着/11頭勝利 08/19 名古屋9R 3着/10頭+0.8秒 07/13 名古屋9R 11着/11頭+4.0秒 07/01 名古屋10R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% △ 距離適性同距離 42走で勝率 10% ○ 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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
7	ラブミーテキーラ自在	友森翔（愛知）	実175.1	▽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／同馬場状態で勝率30%／前走3着）
前5走 09/17 名古屋9R 3着/11頭+0.7秒 08/20 名古屋11R 5着/11頭+1.4秒 07/15 名古屋10R 5着/12頭 07/02 名古屋11R 10着/11頭 01/15 園田10R 7着/10頭+0.8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 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ○ 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) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
8	スキピオ逃げ	大畑雅（愛知）	実7.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯17走で勝率47%／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 01/19 名古屋10R 2着/8頭+0.2秒 01/05 名古屋11R 3着/7頭+0.2秒 12/19 名古屋11R 1着/12頭勝利 12/09 名古屋10R 4着/12頭+0.4秒 08/21 名古屋10R 5着/10頭+2.2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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 47% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 255日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
9	ボル追込	塚本征（愛知）	実1.8	◎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10走で勝率60%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/03 名古屋11R 1着/11頭勝利 08/19 名古屋9R 1着/10頭勝利 07/01 名古屋8R 2着/12頭 06/03 名古屋8R 1着/12頭 05/07 名古屋9R 1着/10頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.3% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
10	ジェイエルバルカー	木之葵（愛知）	実150.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／前走2着）
前5走 09/17 名古屋9R 2着/11頭+0.6秒 08/20 名古屋9R 5着/6頭+2.6秒 07/15 名古屋10R 7着/12頭 07/01 名古屋9R 12着/12頭 06/17 名古屋9R 10着/11頭+2.0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戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 1.0% (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。
11	ブライテン	山田祥（愛知）	実48.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯22走で勝率27%）
前5走 09/17 名古屋10R 6着/9頭+1.6秒 08/20 名古屋9R 3着/6頭+0.5秒 07/13 名古屋11R 7着/11頭 07/01 名古屋9R 5着/12頭 06/17 名古屋11R 5着/12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戦の調子平均 5.3着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 27% ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ブライトファントム逃げ	村上弘（愛知）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率42%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／同馬場状態で勝率60%）
前5走 08/20 名古屋11R 3着/11頭+1.1秒 07/15 名古屋10R 9着/12頭 01/16 名古屋11R 1着/8頭勝利 11/25 名古屋11R 1着/8頭勝利 10/30 名古屋10R 1着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。

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

ボル

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ゴールドボンド

3.8倍

EV -28%

▲8スキピオ

7.0倍

EV -16%

出走馬全12頭

◎9

ボル

塚本征（愛知）

1.8倍

-22%

›

○1

ゴールドボンド

丸野勝（愛知）

3.8倍

-28%

›

▲8

スキピオ

大畑雅（愛知）

7.0倍

-16%

›

△12

ブライトファントム

村上弘（愛知）

14.4倍

+5%

›

△2

ヴェッツラー

細川智（愛知）

9.8倍

-48%

›

△4

セイウンアーテル

今井貴（愛知）

15.7倍

-30%

›

▽6

サブリュウシン

小笠羚（愛知）

60.3倍

+52%

›

▽11

ブライテン

山田祥（愛知）

48.9倍

+15%

›

▽5

パピタ

大畑慧（愛知）

100.3倍

+83%

›

▽10

ジェイエルバルカー

木之葵（愛知）

150.7倍

+43%

›

▽7

ラブミーテキーラ

友森翔（愛知）

175.1倍

+53%

›

▽3

クールムーア

加藤利（愛知）

720.8倍

+178%

›

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