名古屋 7R 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。

7R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 15:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウォーブレイク	丹羽克（愛知）	実96.1	▽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）
前5走 10/02 名古屋2R 12着/12頭+3.9秒 09/15 名古屋1R 5着/12頭+2.5秒 09/01 名古屋6R 5着/11頭+1.3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 7.3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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
2	ゴートゥーバラモン逃げ	渡邊竜（笠松）	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/02 名古屋2R 9着/12頭+3.4秒 09/09 園田6R 8着/10頭+2.0秒 08/19 園田7R 3着/9頭+1.5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 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
3	ネオシューマン	望月洵（愛知）	実1.4	◎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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/29 名古屋2R 3着/12頭+1.0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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 48.9% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	チョコブラウニー	明星晴（笠松）	実35.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/29 名古屋1R 3着/12頭+99.6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 3.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	サンライズマシュー逃げ	小笠羚（愛知）	実22.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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）
前5走 09/15 名古屋2R 9着/11頭+2.9秒 09/01 名古屋3R 3着/10頭+0.3秒 08/18 名古屋5R 10着/12頭+7.0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 7.3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 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
6	ファーヴニル	丸野勝（愛知）	実8.0	△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3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/29 名古屋5R 3着/12頭+0.6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 3.0着 (安定) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
7	アージェンタイド推奨	大畑雅（愛知）	実9.6	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/29 名古屋3R 3着/11頭+1.2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 3.0着 (安定) ○ 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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	ゴールデンボート差し	今井貴（愛知）	実9.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/02 名古屋12R 7着/12頭+1.7秒 09/15 名古屋3R 8着/11頭+1.7秒 09/02 名古屋4R 6着/11頭+2.5秒 08/24 名古屋3R 5着/12頭+1.1秒 07/13 名古屋3R 4着/12頭+1.0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 7.0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 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
9	ハクサンリング先行	加藤聡（愛知）	実28.3	△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4走で勝ち無し）
前5走 10/02 名古屋2R 7着/12頭+3.1秒 09/15 名古屋3R 6着/11頭+1.6秒 09/01 名古屋4R 3着/10頭+0.5秒 08/24 名古屋3R 8着/12頭+1.5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 5.3着 × 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 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
10	レッドジルベスター	大原浩（笠松）	実142.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着）
前5走 09/29 名古屋12R 3着/12頭+2.1秒 09/14 名古屋3R 10着/12頭+4.7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 6.5着 ○ 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) +9%（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。
11	サンライズハリー	塚本征（愛知）	実49.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 09/15 名古屋2R 10着/11頭+3.6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戦の調子平均 10.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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）

買うAI の推奨

アージェンタイド

騎手大畑雅（愛知）

9.6倍

AI の勝率17%損益の分かれ目10%

AI の勝率 17% が損益の分かれ目 10%（1 ÷ 9.6倍）を上回り、期待値 +61% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（7着）

出走馬全11頭

◎3

ネオシューマン

望月洵（愛知）

1.4倍

勝率 49%

›

○7

アージェンタイド

大畑雅（愛知）

9.6倍

勝率 17%

›

▲8

ゴールデンボート

今井貴（愛知）

9.4倍

勝率 10%

›

△6

ファーヴニル

丸野勝（愛知）

8.0倍

勝率 8%

›

△2

ゴートゥーバラモン

渡邊竜（笠松）

9.9倍

勝率 5%

›

△9

ハクサンリング

加藤聡（愛知）

28.3倍

勝率 5%

›

×5

サンライズマシュー

小笠羚（愛知）

22.1倍

勝率 2%

›

▽4

チョコブラウニー

明星晴（笠松）

35.9倍

対象外勝率 2%

›

▽11

サンライズハリー

塚本征（愛知）

49.7倍

対象外勝率 1%

›

▽10

レッドジルベスター

大原浩（笠松）

142.7倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ウォーブレイク

丹羽克（愛知）

96.1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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 7 アージェンタイド ¥100 実9.6倍期待値 +61% 不的中7着単勝 9.6倍

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