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1700m ダート1700m　発走 17:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイチラポール	近藤颯（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（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/07 名古屋11R 4着/8頭+0.7秒 08/21 名古屋10R 1着/9頭勝利 07/29 名古屋11R 1着/3頭 07/13 名古屋9R 5着/11頭+0.0秒 06/30 名古屋11R 6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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.1% (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。
2	ジャスパーノワール逃げ	細川智（愛知）	実39.5	▽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 09/17 名古屋9R 1着/11頭勝利 09/03 名古屋11R 6着/11頭+1.4秒 08/20 名古屋9R 4着/6頭+1.5秒 07/28 名古屋10R 9着/9頭+3.0秒 07/15 名古屋10R 3着/12頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 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 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ケルンコンサート逃げ	加藤聡（愛知）	実23.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯8走で勝率25%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/18 名古屋11R 4着/11頭+2.5秒 05/25 名古屋11R 11着/12頭 05/04 名古屋11R 10着/12頭+4.0秒 04/07 名古屋10R 3着/11頭+0.7秒 03/27 名古屋10R 2着/9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戦の調子平均 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	ロイヤルペガサス逃げ	阪野学（愛知）	実97.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/17 名古屋10R 9着/9頭+2.0秒 08/21 名古屋11R 7着/9頭+1.9秒 07/02 大井11R 10着/10頭+0.0秒 05/20 大井11R 15着/16頭 04/28 大井11R 11着/16頭+2.5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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
5	ボックスオフィス自在	塚本征（愛知）	実1.5	◎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5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/18 名古屋11R 2着/11頭+0.1秒 08/21 名古屋11R 2着/9頭+0.3秒 07/03 名古屋11R 1着/11頭 05/19 名古屋11R 5着/11頭+0.7秒 03/11 名古屋9R 2着/11頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 43.5% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	アルファヒディ先行	望月洵（愛知）	実23.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/18 名古屋11R 6着/11頭+2.9秒 09/07 名古屋11R 6着/8頭+2.2秒 05/25 名古屋11R 5着/12頭 03/27 名古屋8R 2着/12頭+0.3秒 03/13 名古屋11R 2着/8頭+0.1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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3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 28% (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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	エルナーニ差し	丸野勝（愛知）	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場23走で勝率30%と適性高／同距離帯11走で勝率27%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/05 名古屋11R 3着/11頭 05/04 名古屋11R 8着/12頭+1.9秒 03/27 名古屋10R 1着/9頭勝利 02/13 名古屋10R 1着/10頭勝利 01/19 名古屋12R 3着/5頭+0.5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 23走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	エイトワン	村上弘（愛知）	実59.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率25%と適性高／同馬場状態で勝率47%／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/18 名古屋11R 11着/12頭 06/03 名古屋11R 9着/10頭 05/22 名古屋11R 10着/11頭 04/23 名古屋11R 7着/10頭+1.7秒 04/07 名古屋10R 8着/11頭+1.7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戦の調子平均 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 15走で勝率 47% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (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。
9	リュウノドラゴン逃げ	深澤杏（笠松）	実85.1	▽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11R 10着/11頭+3.9秒 06/18 名古屋11R 9着/12頭 06/05 名古屋11R 9着/11頭+3.0秒 05/07 名古屋11R 1着/10頭勝利 04/24 名古屋11R 5着/10頭+1.1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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
10	アイガー逃げ	大畑慧（愛知）	実67.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率53%と適性高／同馬場状態で勝率43%）
前5走 08/21 名古屋11R 9着/9頭+3.9秒 07/28 名古屋10R 3着/9頭+1.3秒 07/14 名古屋11R 3着/7頭+1.0秒 06/02 名古屋11R 1着/12頭 05/06 名古屋9R 1着/9頭勝利
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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 53% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ミアステラ自在	今井貴（愛知）	実6.8	○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38%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/18 名古屋11R 1着/11頭勝利 09/03 名古屋11R 3着/11頭+0.9秒 08/21 名古屋10R 4着/9頭+1.2秒 05/25 名古屋11R 8着/12頭 05/04 名古屋8R 2着/9頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 3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 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。

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

ボックスオフィス

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ミアステラ

6.8倍

EV -7%

▲7エルナーニ

5.4倍

EV -32%

出走馬全11頭

◎5

ボックスオフィス

塚本征（愛知）

1.5倍

-34%

›

○11

ミアステラ

今井貴（愛知）

6.8倍

-7%

›

▲7

エルナーニ

丸野勝（愛知）

5.4倍

-32%

›

△1

ダイチラポール

近藤颯（愛知）

9.8倍

+8%

›

△6

アルファヒディ

望月洵（愛知）

23.5倍

+35%

›

△3

ケルンコンサート

加藤聡（愛知）

23.1倍

+1%

›

▽2

ジャスパーノワール

細川智（愛知）

39.5倍

+60%

›

▽8

エイトワン

村上弘（愛知）

59.1倍

+13%

›

▽10

アイガー

大畑慧（愛知）

67.4倍

+18%

›

▽9

リュウノドラゴン

深澤杏（笠松）

85.1倍

-24%

›

×4

ロイヤルペガサス

阪野学（愛知）

97.9倍

-52%

›

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