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 名古屋競馬場ダ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	スコアレジーナ	細川智（愛知）	実59.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	ゼンダンマイウェイ差し	明星晴（笠松）	実41.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/14 名古屋6R 3着/10頭+1.5秒 08/18 名古屋6R 6着/12頭+2.2秒 06/30 名古屋5R 8着/11頭 06/02 名古屋4R 6着/11頭 05/19 名古屋2R 5着/10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 5.7着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
3	ティンブロポップ	望月洵（愛知）	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.9% (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。
4	カタカムナ	小笠羚（愛知）	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
5	ピグマリオン	加藤聡（愛知）	実15.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 3.3% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
6	プリヴィマーク	丸野勝（愛知）	実34.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
7	イマジェリーナ	木之葵（愛知）	実131.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/16 名古屋10R 11着/11頭+9.3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 11.0着 (不振) △ 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 27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 0.6% (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	リゼクールグレー	塚本征（愛知）	実1.9	◎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（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.0% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	ホレキタヤレキタ先行	渡邊竜（笠松）	実13.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/30 名古屋4R 11着/11頭+3.5秒 09/16 名古屋2R 6着/11頭+1.9秒 09/03 名古屋2R 7着/10頭+2.8秒 08/20 名古屋12R 6着/12頭+1.4秒 07/30 名古屋4R 6着/12頭+1.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 3.6% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	アルディメント	今井貴（愛知）	実8.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
11	ケイズシャーロット	大畑慧（愛知）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋3R 8着/11頭+2.6秒 07/30 名古屋5R 4着/12頭+0.3秒 07/14 名古屋4R 2着/12頭+6.0秒 07/01 名古屋4R 11着/12頭 06/22 名古屋2R 5着/11頭+0.0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 4.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
12	リアンマカ先行	柿原翔（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/02 名古屋12R 11着/12頭+2.3秒 09/15 名古屋3R 5着/11頭+1.4秒 04/07 川崎7R 5着/11頭+1.8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 7.0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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% ※ 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）

見送りAI の 1 位の馬

リゼクールグレー

騎手塚本征（愛知）

1.9倍

AI の勝率38%損益の分かれ目53%

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12頭

◎8

リゼクールグレー

塚本征（愛知）

1.9倍

勝率 38%

›

○3

ティンブロポップ

望月洵（愛知）

5.4倍

勝率 22%

›

▲10

アルディメント

今井貴（愛知）

8.3倍

勝率 12%

›

△4

カタカムナ

小笠羚（愛知）

7.2倍

勝率 8%

›

△12

リアンマカ

柿原翔（愛知）

—

勝率 5%

›

△11

ケイズシャーロット

大畑慧（愛知）

11.9倍

勝率 4%

›

×9

ホレキタヤレキタ

渡邊竜（笠松）

13.4倍

勝率 4%

›

▽5

ピグマリオン

加藤聡（愛知）

15.6倍

勝率 3%

›

▽6

プリヴィマーク

丸野勝（愛知）

34.6倍

対象外勝率 3%

›

▽1

スコアレジーナ

細川智（愛知）

59.3倍

対象外勝率 1%

›

×2

ゼンダンマイウェイ

明星晴（笠松）

41.4倍

対象外勝率 1%

›

▽7

イマジェリーナ

木之葵（愛知）

131.5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。

▶ 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