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 18:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェスティヴニーサ自在	木之葵（愛知）	実37.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 09/16 名古屋4R 5着/10頭+0.9秒 09/03 名古屋3R 11着/12頭+1.6秒 07/30 名古屋5R 2着/12頭+0.0秒 07/14 名古屋3R 3着/12頭+2.0秒 07/02 名古屋2R 6着/11頭+1.0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 6.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
2	ブルージェネシス自在	柿原翔（愛知）	実121.8	▽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 09/16 名古屋4R 7着/10頭+1.2秒 09/04 名古屋5R 6着/10頭+3.1秒 08/19 名古屋10R 11着/12頭+3.3秒 07/29 名古屋4R 1着/11頭勝利 07/14 名古屋4R 5着/12頭+0.0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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4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 15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 0.6% (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。
3	ウインモアナ差し	小笠羚（愛知）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 09/16 名古屋2R 2着/11頭+0.7秒 09/03 名古屋12R 4着/11頭+0.6秒 08/20 名古屋2R 4着/12頭+1.6秒 07/30 名古屋4R 9着/12頭+2.0秒 07/14 名古屋3R 11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 3.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	シャマレル追込	大畑慧（愛知）	実7.5	△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／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 名古屋1R 3着/11頭+1.0秒 08/21 名古屋1R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋4R 3着/11頭+0.8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 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
5	ウインマデイラ自在	塚本征（愛知）	実5.9	▲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25%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/16 名古屋10R 7着/11頭+2.8秒 09/04 名古屋4R 1着/3頭 08/20 名古屋1R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋6R 3着/12頭+0.7秒 07/14 名古屋1R 6着/12頭+1.0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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
6	サンタクローチェ	今井貴（愛知）	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/16 名古屋3R 6着/11頭+1.5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 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
7	クツシタオトシタ追込	細川智（愛知）	実21.1	×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／同距離帯は10走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/16 名古屋1R 3着/10頭+0.8秒 09/03 名古屋12R 8着/11頭+1.4秒 08/20 名古屋2R 5着/12頭+2.0秒 07/27 川崎8R 10着/11頭+2.1秒 07/08 川崎2R 6着/9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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	フークフォルモサ	丸山真（愛知）	実45.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 名古屋5R 5着/10頭+2.8秒 08/19 名古屋10R 5着/12頭+2.1秒 07/15 名古屋2R 9着/12頭+2.0秒 07/02 名古屋10R 9着/12頭+5.0秒 06/17 名古屋10R 6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 6.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ナムラシンジロー	筒井勇（笠松）	実13.2	×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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 名古屋4R 4着/10頭+0.8秒 07/14 名古屋1R 1着/12頭 07/03 名古屋5R 2着/12頭+0.0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 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	ケイツークルサード追込	近藤颯（愛知）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/16 名古屋3R 4着/11頭+0.9秒 09/03 名古屋2R 3着/10頭+0.5秒 08/20 名古屋2R 3着/12頭+1.2秒 07/31 名古屋1R 1着/12頭勝利 06/30 名古屋4R 4着/12頭
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 3.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	ノーブルスナイパー	大畑雅（愛知）	実2.8	◎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6走で勝率33%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／前走3着）
前5走 09/04 名古屋5R 3着/10頭+1.7秒 08/19 名古屋10R 3着/12頭+1.2秒 07/15 名古屋5R 7着/12頭 06/02 名古屋3R 1着/11頭 05/20 名古屋3R 2着/10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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.9% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
12	キーサーバー	阪野学（愛知）	実90.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/16 名古屋1R 5着/10頭+1.3秒 09/03 名古屋2R 10着/10頭+3.5秒 08/20 名古屋12R 5着/12頭+0.8秒 07/01 名古屋4R 6着/12頭 06/16 名古屋3R 1着/11頭
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 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。

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

ノーブルスナイパー

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ケイツークルサード

5.3倍

EV +9%

▲5ウインマデイラ

5.9倍

EV -13%

出走馬全12頭

◎11

ノーブルスナイパー

大畑雅（愛知）

2.8倍

-2%

›

○10

ケイツークルサード

近藤颯（愛知）

5.3倍

+9%

›

▲5

ウインマデイラ

塚本征（愛知）

5.9倍

-13%

›

△4

シャマレル

大畑慧（愛知）

7.5倍

-36%

›

△6

サンタクローチェ

今井貴（愛知）

7.5倍

-39%

›

△3

ウインモアナ

小笠羚（愛知）

10.8倍

-55%

›

×9

ナムラシンジロー

筒井勇（笠松）

13.2倍

-55%

›

×7

クツシタオトシタ

細川智（愛知）

21.1倍

-55%

›

×1

フェスティヴニーサ

木之葵（愛知）

37.7倍

-51%

›

▽8

フークフォルモサ

丸山真（愛知）

45.0倍

-49%

›

▽12

キーサーバー

阪野学（愛知）

90.8倍

-22%

›

▽2

ブルージェネシス

柿原翔（愛知）

121.8倍

-28%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項