名古屋 2R 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。

2R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 12:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドングラミ逃げ	加藤利（愛知）	実153.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/29 名古屋12R 9着/12頭+5.9秒 09/14 名古屋2R 9着/11頭+6.1秒 08/24 名古屋1R 10着/11頭+8.2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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (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	シャインプレマ先行	丹羽克（愛知）	実134.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/29 名古屋12R 7着/12頭+5.3秒 09/14 名古屋1R 11着/11頭+4.9秒 09/01 名古屋1R 8着/10頭+2.9秒 08/18 名古屋12R 7着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋1R 9着/12頭+96.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) +11%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (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。
3	メイショウグロリア差し	大原浩（笠松）	実96.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 09/29 名古屋12R 12着/12頭+6.5秒 09/14 名古屋2R 10着/11頭+6.6秒 08/24 名古屋2R 12着/12頭+12.6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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 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) +23%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） 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。
4	ローズバラード	木之葵（愛知）	実16.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/01 名古屋5R 9着/11頭+4.3秒 08/24 名古屋3R 11着/12頭+3.9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 10.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
5	ケイツータカ逃げ	塚本征（愛知）	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/14 名古屋1R 8着/11頭+3.9秒 09/01 名古屋1R 6着/10頭+2.3秒 08/18 名古屋12R 10着/12頭+2.8秒 07/13 名古屋3R 11着/12頭+3.0秒 06/16 名古屋5R 8着/11頭+2.0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戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ジューンミレニアム逃げ	尾崎章（愛知）	実89.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/29 名古屋12R 10着/12頭+6.1秒 09/14 名古屋2R 8着/11頭+4.9秒 09/01 名古屋4R 10着/10頭+3.7秒 08/18 名古屋5R 12着/12頭+8.4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 9.3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 4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) +51%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (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。
7	シロイヤツ差し	丸山真（愛知）	実64.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は34走で勝ち無し）
前5走 09/29 名古屋6R 10着/12頭+3.1秒 09/14 名古屋6R 8着/10頭+3.3秒 09/01 名古屋7R 5着/10頭+2.0秒 08/18 名古屋6R 4着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋5R 5着/12頭+3.8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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 34走で勝ち無し △ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
8	ミツカネルナ自在	今井貴（愛知）	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/29 名古屋1R 8着/12頭+100.7秒 09/01 名古屋5R 8着/11頭+4.0秒 08/05 船橋10R 8着/12頭+1.8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 8.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	コスモゼーリエ	望月洵（愛知）	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/14 名古屋2R 6着/11頭+3.9秒 08/24 名古屋2R 8着/12頭+3.5秒 07/16 浦和9R 11着/11頭 ― ―
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 8.3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 26% (好調) × 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 11.2% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	メイショウハネウマ	渡邊竜（笠松）	実2.2	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り
前5走 09/29 名古屋1R 6着/12頭+100.4秒 09/14 名古屋3R 9着/12頭+2.9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戦の調子平均 7.5着 (不振) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.4% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	ニシキバーキン逃げ	大畑雅（愛知）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/30 名古屋2R 12着/12頭+5.3秒 09/18 名古屋3R 8着/10頭+4.5秒 09/01 名古屋1R 1着/10頭勝利 08/18 名古屋12R 3着/12頭+0.7秒 07/28 名古屋1R 4着/12頭+95.3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 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 20.5% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。

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）

見送りAI の 1 位の馬

メイショウハネウマ

騎手渡邊竜（笠松）

2.2倍

AI の勝率38%損益の分かれ目45%

オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで

出走馬全11頭

◎10

メイショウハネウマ

渡邊竜（笠松）

2.2倍

勝率 38%

›

○11

ニシキバーキン

大畑雅（愛知）

3.1倍

勝率 21%

›

▲9

コスモゼーリエ

望月洵（愛知）

5.0倍

勝率 11%

›

△8

ミツカネルナ

今井貴（愛知）

9.0倍

勝率 11%

›

△5

ケイツータカ

塚本征（愛知）

15.9倍

勝率 8%

›

△4

ローズバラード

木之葵（愛知）

16.5倍

勝率 5%

›

▽6

ジューンミレニアム

尾崎章（愛知）

89.9倍

対象外勝率 2%

›

▽3

メイショウグロリア

大原浩（笠松）

96.3倍

対象外勝率 1%

›

▽7

シロイヤツ

丸山真（愛知）

64.0倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ドングラミ

加藤利（愛知）

153.3倍

対象外勝率 1%

›

▽2

シャインプレマ

丹羽克（愛知）

134.3倍

対象外勝率 1%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで。

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