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1700m 発走 17:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コムーネ	小笠羚（愛知）	実43.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/17 名古屋9R 5着/11頭+0.9秒 09/02 名古屋10R 11着/11頭+5.2秒 07/14 名古屋11R 6着/7頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 12着/12頭+0.0秒 06/02 名古屋11R 8着/12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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
2	グラスビジョン差し	大畑慧（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8走で勝率25%と適性高／同馬場状態で勝率67%）
前5走 09/29 名古屋11R 4着/12頭+1.3秒 09/14 名古屋10R 4着/10頭+1.5秒 09/01 名古屋10R 5着/9頭+2.6秒 08/18 名古屋10R 4着/11頭+0.6秒 07/28 名古屋9R 7着/12頭+1.0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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 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 2.9% (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。
3	スフレ差し	望月洵（愛知）	実14.7	△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4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/30 名古屋10R 10着/12頭+2.0秒 09/14 名古屋9R 3着/10頭+0.3秒 09/01 名古屋10R 4着/9頭+2.0秒 08/18 名古屋10R 5着/11頭+0.8秒 07/13 名古屋10R 6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 5.7着 × 当競馬場適性 21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 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
4	ビアリッツ追込	村上弘（愛知）	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／前走3着）
前5走 09/29 名古屋11R 3着/12頭+0.5秒 09/17 名古屋11R 8着/12頭+2.1秒 09/03 名古屋11R 7着/11頭+1.7秒 08/18 名古屋11R 3着/12頭+1.1秒 07/29 名古屋6R 1着/12頭勝利
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 6.0着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (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。
5	パーフェクト逃げ	今井貴（愛知）	実1.7	◎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（当競馬場5走で勝率40%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 06/16 名古屋11R 1着/12頭 05/05 名古屋8R 1着/10頭勝利 04/22 名古屋12R 3着/12頭+1.4秒 04/08 名古屋8R 2着/11頭+0.7秒 01/26 名古屋10R 2着/11頭+0.7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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 53.5% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
6	アイドルアイズ	細川智（愛知）	実7.4	○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／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/16 名古屋10R 3着/11頭 06/02 名古屋8R 4着/11頭 05/20 名古屋9R 2着/11頭 02/09 名古屋12R 3着/9頭+0.6秒 01/16 名古屋9R 1着/9頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	タイセイフォルテ先行	大畑雅（愛知）	実36.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は7走で勝ち無し／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9R 1着/11頭勝利 09/02 名古屋9R 5着/9頭+0.6秒 08/20 名古屋10R 3着/11頭+1.0秒 07/29 名古屋9R 6着/12頭+0.6秒 07/01 名古屋7R 4着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
8	ユアグローリー	渡邊竜（笠松）	実3.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 09/14 名古屋10R 3着/10頭+1.2秒 08/18 名古屋10R 2着/11頭+0.3秒 07/29 名古屋8R 2着/12頭+0.1秒 07/01 名古屋11R 5着/11頭 06/16 名古屋10R 10着/11頭
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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 39走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
9	オレイニウタイマス逃げ	丸山真（愛知）	実50.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/14 名古屋7R 10着/12頭+3.6秒 09/01 名古屋11R 12着/12頭+2.3秒 08/19 名古屋6R 1着/10頭勝利 07/31 名古屋10R 1着/12頭勝利 07/02 名古屋7R 1着/3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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）

見送りAI の 1 位の馬

パーフェクト

騎手今井貴（愛知）

1.7倍

AI の勝率54%損益の分かれ目59%

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9頭

◎5

パーフェクト

今井貴（愛知）

1.7倍

勝率 54%

›

○6

アイドルアイズ

細川智（愛知）

7.4倍

勝率 13%

›

▲8

ユアグローリー

渡邊竜（笠松）

3.8倍

勝率 13%

›

△4

ビアリッツ

村上弘（愛知）

9.9倍

勝率 8%

›

△3

スフレ

望月洵（愛知）

14.7倍

勝率 5%

›

△2

グラスビジョン

大畑慧（愛知）

26.3倍

勝率 3%

›

▽7

タイセイフォルテ

大畑雅（愛知）

36.7倍

対象外勝率 3%

›

▽1

コムーネ

小笠羚（愛知）

43.5倍

対象外勝率 1%

›

×9

オレイニウタイマス

丸山真（愛知）

50.3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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