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 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グレースシャルマン追込	山田祥（愛知）	実6.4	◎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走で勝率33%と好調）
前5走 09/18 名古屋8R 5着/12頭+1.8秒 09/03 名古屋7R 1着/11頭勝利 08/19 名古屋3R 2着/11頭+0.1秒 07/14 名古屋6R 7着/12頭 05/07 名古屋7R 8着/11頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 22走で勝率 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 22.7% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	コスモコロネット自在	大原浩（笠松）	実44.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 09/18 名古屋9R 8着/12頭+1.8秒 09/07 名古屋10R 8着/11頭+4.3秒 08/24 名古屋7R 4着/12頭+0.7秒 07/31 名古屋5R 7着/12頭+1.7秒 07/17 名古屋12R 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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (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。
3	ユメミ追込	尾崎章（愛知）	実1.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 09/17 名古屋5R 2着/10頭+0.1秒 09/04 名古屋2R 2着/3頭 08/19 名古屋2R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋7R 3着/12頭+0.3秒 07/01 名古屋6R 4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 18走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.8% (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。
4	リックトメンマ差し	丹羽克（愛知）	実21.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 09/18 名古屋8R 8着/12頭+2.2秒 08/24 名古屋6R 4着/11頭+0.8秒 07/31 名古屋12R 5着/12頭+0.5秒 07/03 名古屋1R 3着/12頭 06/19 名古屋3R 3着/11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 5.7着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	ユアマイスター	小笠羚（愛知）	実7.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/07 名古屋6R 4着/10頭+0.6秒 08/24 名古屋5R 1着/3頭 07/14 名古屋7R 6着/12頭 07/01 名古屋12R 6着/12頭 06/18 名古屋6R 5着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.2% (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。
6	カゼノヨウニ逃げ	加藤誓（愛知）	実82.8	▽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 09/18 名古屋9R 10着/12頭+2.4秒 09/07 名古屋6R 8着/10頭+2.2秒 08/24 名古屋10R 10着/11頭+1.5秒 06/05 名古屋10R 11着/12頭 05/25 名古屋12R 10着/11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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ▽ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
7	トークダウン逃げ	友森翔（愛知）	実82.8	▽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 09/18 名古屋9R 9着/12頭+1.8秒 09/04 名古屋1R 1着/3頭 08/20 名古屋6R 10着/12頭+2.3秒 07/30 名古屋12R 12着/12頭+2.4秒 07/15 名古屋6R 11着/12頭+5.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% △ 距離適性同距離 41走で勝率 7% ○ 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 1.4% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
8	ベアショット差し	近藤颯（愛知）	実20.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場38走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は34走で勝ち無し）
前5走 09/18 名古屋8R 10着/12頭+2.4秒 09/04 名古屋12R 3着/12頭+0.3秒 08/24 名古屋6R 10着/11頭+1.5秒 07/30 名古屋12R 2着/12頭+0.3秒 07/15 名古屋6R 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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 34走で勝ち無し △ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
9	ゼーブルージュ自在	深澤杏（笠松）	実19.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 09/18 名古屋8R 12着/12頭+2.5秒 09/07 名古屋5R 6着/9頭+1.1秒 08/24 名古屋6R 3着/11頭+0.5秒 07/31 名古屋5R 8着/12頭+2.1秒 07/14 浦和5R 3着/11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戦の調子平均 7.0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 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
10	ベルフォン追込	阿部基（笠松）	実6.7	△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26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/18 名古屋8R 4着/12頭+1.6秒 09/04 名古屋3R 4着/11頭+1.5秒 08/19 名古屋3R 1着/11頭勝利 07/14 名古屋12R 3着/11頭 07/01 名古屋6R 5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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (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。
11	ジオパークコハク逃げ	木之葵（愛知）	実19.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/18 名古屋8R 6着/12頭+2.2秒 09/04 名古屋3R 10着/11頭+2.8秒 08/24 名古屋7R 7着/12頭+0.8秒 07/03 名古屋12R 7着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋2R 1着/11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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% △ 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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
12	リストン逃げ	阪野学（愛知）	実103.9	▽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 09/18 名古屋8R 11着/12頭+2.5秒 09/07 名古屋5R 8着/9頭+2.0秒 08/24 名古屋7R 12着/12頭+3.6秒 07/31 名古屋7R 7着/12頭+1.6秒 07/17 名古屋12R 5着/12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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 11% △ 距離適性同距離 35走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 1.3% (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。

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

グレースシャルマン

騎手山田祥（愛知）

単勝オッズ

6.4倍

AI期待値

+45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ユメミ

1.8倍

EV -60%

▲5ユアマイスター

7.0倍

EV +6%

出走馬全12頭

◎1

グレースシャルマン

山田祥（愛知）

6.4倍

+45%

›

○3

ユメミ

尾崎章（愛知）

1.8倍

-60%

›

▲5

ユアマイスター

小笠羚（愛知）

7.0倍

+6%

›

△10

ベルフォン

阿部基（笠松）

6.7倍

-19%

›

△11

ジオパークコハク

木之葵（愛知）

19.0倍

+63%

›

△8

ベアショット

近藤颯（愛知）

20.4倍

+45%

›

▽4

リックトメンマ

丹羽克（愛知）

21.0倍

-27%

›

▽9

ゼーブルージュ

深澤杏（笠松）

19.9倍

-41%

›

▽2

コスモコロネット

大原浩（笠松）

44.1倍

+4%

›

▽7

トークダウン

友森翔（愛知）

82.8倍

+15%

›

▽12

リストン

阪野学（愛知）

103.9倍

+30%

›

▽6

カゼノヨウニ

加藤誓（愛知）

82.8倍

-5%

›

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