名古屋 10R 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。

10R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボスコヴェローチェ先行	丹羽克（愛知）	実150.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/18 名古屋10R 8着/11頭+2.5秒 09/07 名古屋9R 8着/10頭+3.0秒 07/31 名古屋10R 9着/12頭+2.5秒 06/18 名古屋5R 6着/9頭+0.0秒 06/04 名古屋7R 9着/11頭
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 48走で勝率 10% △ 距離適性同距離 33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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
2	サンタマルティナ	細川智（愛知）	実20.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/17 名古屋5R 2着/3頭 07/03 名古屋12R 4着/12頭 06/05 名古屋10R 4着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋10R 6着/10頭 05/07 名古屋7R 3着/11頭+0.7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 3.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。
3	ヴィクトリアランド	丸山真（愛知）	実171.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 09/18 名古屋9R 11着/12頭+2.8秒 09/07 名古屋10R 11着/11頭+6.0秒 07/17 名古屋10R 12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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
4	クィーンミツコ逃げ	加藤聡（愛知）	実26.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場40走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/18 名古屋9R 5着/12頭+1.7秒 09/07 名古屋5R 3着/9頭+0.9秒 08/24 名古屋10R 7着/11頭+0.6秒 07/31 名古屋7R 12着/12頭+2.7秒 07/03 名古屋9R 6着/12頭+1.0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 5.0着 × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 33走で勝率 6% ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ネオアリシア逃げ	近藤颯（愛知）	実47.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は52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9R 4着/12頭+1.6秒 09/07 名古屋6R 9着/10頭+2.7秒 08/20 名古屋5R 1着/10頭勝利 07/29 名古屋12R 2着/12頭+1.6秒 07/14 名古屋7R 10着/12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 69走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 52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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (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。
6	アーマードトラック	望月洵（愛知）	実1.2	◎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5走で勝率80%と適性高／同距離帯4走で勝率100%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 07/15 名古屋6R 1着/12頭 06/03 名古屋5R 1着/12頭 01/26 名古屋8R 1着/12頭勝利 01/13 名古屋1R 1着/11頭勝利 01/01 名古屋1R 2着/12頭+0.0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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 59.0% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	ゴーゴーゴウト逃げ	筒井勇（笠松）	実103.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/18 名古屋10R 10着/11頭+3.4秒 09/07 名古屋9R 7着/10頭+2.0秒 08/24 名古屋7R 9着/12頭+1.4秒 07/17 名古屋10R 9着/12頭 07/03 名古屋12R 11着/12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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ▽ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
8	ニーケアイリス自在	大畑慧（愛知）	実10.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯11走で勝率27%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/17 名古屋5R 1着/10頭勝利 09/02 名古屋6R 1着/12頭勝利 02/12 名古屋2R 2着/12頭+0.2秒 01/05 名古屋4R 3着/11頭+0.4秒 12/23 名古屋3R 3着/10頭+0.6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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 6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 15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 12.4% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
9	フルオブエナジー	大畑雅（愛知）	実117.6	▽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10R 7着/11頭+2.4秒 09/07 名古屋9R 5着/10頭+1.3秒 07/17 名古屋10R 7着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋12R 6着/11頭 05/25 名古屋12R 8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 6.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11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) -30% (オッズ過剰評価) 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。
10	ハズムリズム逃げ	木之葵（愛知）	実109.1	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 09/16 名古屋5R 1着/11頭勝利 09/02 名古屋7R 10着/12頭+2.9秒 08/19 名古屋2R 12着/12頭+4.4秒 07/29 名古屋1R 12着/12頭+3.8秒 07/14 名古屋6R 11着/12頭+5.0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 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16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 0.7% (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	アショカ差し	小笠羚（愛知）	実18.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 09/18 名古屋9R 2着/12頭+0.9秒 08/24 名古屋10R 8着/11頭+0.7秒 07/31 名古屋10R 6着/12頭+0.8秒 06/05 名古屋10R 7着/12頭 05/08 名古屋10R 6着/10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 5.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (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	ポムドール差し	今井貴（愛知）	実6.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/18 名古屋8R 3着/12頭+1.0秒 09/04 名古屋3R 2着/11頭+0.7秒 08/24 名古屋5R 3着/3頭 07/30 名古屋6R 2着/11頭+0.3秒 04/30 園田11R 7着/10頭+1.4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 2.7着 (安定) ◎ 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% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (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。

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

アーマードトラック

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ポムドール

6.7倍

EV -13%

▲8ニーケアイリス

10.3倍

EV +27%

出走馬全12頭

◎6

アーマードトラック

望月洵（愛知）

1.2倍

-29%

›

○12

ポムドール

今井貴（愛知）

6.7倍

-13%

›

▲8

ニーケアイリス

大畑慧（愛知）

10.3倍

+27%

›

△11

アショカ

小笠羚（愛知）

18.9倍

-2%

›

△2

サンタマルティナ

細川智（愛知）

20.9倍

-44%

›

△4

クィーンミツコ

加藤聡（愛知）

26.3倍

-37%

›

▽5

ネオアリシア

近藤颯（愛知）

47.2倍

+8%

›

▽7

ゴーゴーゴウト

筒井勇（笠松）

103.4倍

+5%

›

▽10

ハズムリズム

木之葵（愛知）

109.1倍

-19%

›

▽9

フルオブエナジー

大畑雅（愛知）

117.6倍

-29%

›

▽1

ボスコヴェローチェ

丹羽克（愛知）

150.0倍

-23%

›

▽3

ヴィクトリアランド

丸山真（愛知）

171.4倍

-49%

›

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