名古屋 9R 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。

9R 名古屋競馬場中京競Ｂ８ダ1500m ダート1500m　発走 16:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランキューブ	細川智（愛知）	実42.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/18 名古屋7R 10着/11頭+2.8秒 09/04 名古屋6R 10着/11頭+2.5秒 07/01 名古屋7R 10着/11頭 06/17 名古屋7R 8着/11頭 06/03 名古屋8R 9着/12頭+0.0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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 62走で勝率 8% △ 距離適性同距離 44走で勝率 7% △ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
2	セイスイミリオン追込	大畑慧（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7走で勝率29%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/18 名古屋8R 1着/12頭勝利 09/04 名古屋3R 3着/11頭+0.8秒 08/20 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 07/15 名古屋6R 4着/12頭+2.0秒 03/12 名古屋4R 1着/11頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 52.0% (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。
3	スイングボーイ追込	大畑雅（愛知）	実38.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/18 名古屋7R 5着/11頭+1.4秒 09/07 名古屋5R 1着/9頭勝利 08/19 名古屋4R 1着/11頭勝利 07/29 名古屋2R 2着/11頭+0.3秒 07/02 名古屋12R 9着/12頭+0.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ウインライズ追込	塚本征（愛知）	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/18 名古屋5R 2着/10頭+0.7秒 09/07 名古屋9R 2着/10頭+0.6秒 08/24 名古屋7R 11着/12頭+1.6秒 06/27 名古屋11R 3着/12頭+1.8秒 06/05 名古屋11R 1着/10頭勝利
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 5.0着 ○ 当競馬場適性 29走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
5	エイシンメリダ差し	望月洵（愛知）	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/04 名古屋6R 4着/11頭+0.9秒 08/24 名古屋9R 3着/11頭+0.9秒 07/31 名古屋7R 2着/12頭+0.2秒 06/18 名古屋5R 8着/9頭 05/06 名古屋5R 8着/11頭+3.3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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 21% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
6	モズマサニャン先行	村上弘（愛知）	実47.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／135日ぶりの実戦）
前5走 05/20 名古屋9R 9着/11頭 05/05 名古屋7R 7着/11頭+1.9秒 04/22 名古屋12R 5着/12頭+1.9秒 04/08 名古屋8R 7着/11頭+1.3秒 03/23 名古屋8R 7着/12頭+1.2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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% △ ローテーション 135日休養明け × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
7	セレスト逃げ	木之葵（愛知）	実123.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/18 名古屋7R 11着/11頭+3.0秒 08/21 名古屋6R 9着/9頭+5.2秒 07/17 名古屋7R 4着/12頭 07/02 名古屋6R 8着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋6R 6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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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% (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。
8	メディアプンタ先行	丸野勝（愛知）	実47.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/18 名古屋6R 4着/11頭+0.4秒 09/07 名古屋8R 5着/10頭+1.6秒 08/24 名古屋10R 2着/11頭+0.2秒 07/31 名古屋12R 6着/12頭+0.6秒 07/03 名古屋9R 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 3.7着 △ 当競馬場適性 65走で勝率 8% △ 距離適性同距離 58走で勝率 9% ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
9	ミツカネスコーピオ	小笠羚（愛知）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（507日ぶりの実戦）
前5走 05/13 川崎9R 5着/14頭+2.3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 5.0着 △ ローテーション 507日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
10	メイショウオハコ	近藤颯（愛知）	実16.2	△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）
前5走 09/04 名古屋6R 5着/11頭+0.9秒 08/24 名古屋6R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋12R 3着/12頭+0.5秒 07/02 名古屋7R 2着/3頭 06/19 名古屋3R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
11	オニクダイスキマン先行	深澤杏（笠松）	実24.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 09/18 名古屋7R 7着/11頭+1.8秒 06/04 名古屋5R 8着/12頭 05/25 名古屋7R 3着/10頭 05/08 名古屋8R 4着/11頭+0.3秒 04/24 名古屋8R 2着/11頭+1.4秒
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 6.0着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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 14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 2.0% (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。
12	アイアムイブシギン自在	丹羽克（愛知）	実24.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 大井1R 10着/10頭+2.4秒 08/16 大井1R 2着/14頭+0.0秒 07/22 大井1R 4着/14頭+1.4秒 06/11 大井1R 6着/14頭 05/20 大井2R 3着/11頭+0.0秒
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 5.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 2.1% (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。

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

セイスイミリオン

騎手大畑慧（愛知）

単勝オッズ

2.8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

○4ウインライズ

2.7倍

EV -64%

▲5エイシンメリダ

4.6倍

EV -47%

出走馬全12頭

◎2

セイスイミリオン

大畑慧（愛知）

2.8倍

+45%

›

○4

ウインライズ

塚本征（愛知）

2.7倍

-64%

›

▲5

エイシンメリダ

望月洵（愛知）

4.6倍

-47%

›

△9

ミツカネスコーピオ

小笠羚（愛知）

12.4倍

+7%

›

△10

メイショウオハコ

近藤颯（愛知）

16.2倍

-20%

›

△12

アイアムイブシギン

丹羽克（愛知）

24.6倍

-48%

›

▽3

スイングボーイ

大畑雅（愛知）

38.2倍

-21%

›

×11

オニクダイスキマン

深澤杏（笠松）

24.6倍

-51%

›

▽6

モズマサニャン

村上弘（愛知）

47.5倍

-33%

›

×1

グランキューブ

細川智（愛知）

42.7倍

-51%

›

×8

メディアプンタ

丸野勝（愛知）

47.2倍

-63%

›

▽7

セレスト

木之葵（愛知）

123.4倍

-29%

›

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