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 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ1500m 発走 18:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サンマイメ自在	大畑雅（愛知）	実69.5	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 09/17 名古屋7R 1着/12頭勝利 08/20 名古屋8R 11着/11頭+2.8秒 07/30 名古屋9R 7着/12頭+1.2秒 07/14 名古屋10R 8着/12頭 07/01 名古屋7R 7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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 29走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
2	ワカギミ自在	塚本征（愛知）	実3.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は20走で勝ち無し／前走2着／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 09/29 名古屋11R 2着/12頭+0.3秒 09/14 名古屋11R 6着/12頭+1.7秒 09/01 名古屋10R 3着/9頭+2.0秒 08/18 名古屋11R 10着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋9R 4着/12頭+0.4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 3.7着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 34% (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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	ヴァルドグラース先行	大畑慧（愛知）	実38.1	▽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／前走3着）
前5走 09/29 名古屋9R 3着/10頭+0.3秒 09/14 名古屋9R 8着/10頭+1.7秒 09/02 名古屋9R 1着/9頭勝利 08/19 名古屋7R 8着/10頭+1.3秒 07/30 名古屋10R 2着/11頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
4	ミヤイグアス先行	細川智（愛知）	実31.6	▽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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/15 名古屋10R 1着/11頭勝利 09/04 名古屋7R 1着/3頭 08/21 名古屋8R 7着/10頭+1.7秒 07/30 名古屋9R 9着/12頭+1.8秒 06/05 名古屋10R 2着/12頭
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 24% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
5	サヤヒメ差し	望月洵（愛知）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/14 名古屋7R 2着/12頭+0.1秒 09/01 名古屋9R 3着/9頭+1.6秒 08/19 名古屋8R 3着/3頭 07/14 名古屋9R 2着/11頭 07/03 名古屋8R 1着/11頭
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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	ウィッティングハム追込	木之葵（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/14 名古屋10R 5着/10頭+2.3秒 08/19 名古屋7R 1着/10頭勝利 07/29 名古屋7R 5着/12頭+0.7秒 07/15 名古屋9R 5着/12頭 07/03 名古屋6R 1着/12頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% ※ 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	ミーハ	小笠羚（愛知）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/30 名古屋10R 3着/12頭+0.5秒 09/02 名古屋10R 10着/11頭+5.0秒 07/13 名古屋11R 10着/11頭+2.0秒 06/30 名古屋11R 8着/11頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 10着/12頭+5.0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 44走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (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。
8	パー先行	明星晴（笠松）	実23.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 09/29 名古屋9R 2着/10頭+0.3秒 09/14 名古屋7R 6着/12頭+1.9秒 09/01 名古屋11R 7着/12頭+1.4秒 08/18 名古屋9R 2着/11頭+0.1秒 07/01 名古屋11R 11着/11頭+6.0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 5.0着 × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 22走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
9	バヤシーフェイス逃げ	丸野勝（愛知）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/14 名古屋10R 6着/10頭+2.4秒 08/18 名古屋11R 8着/12頭+2.1秒 07/14 名古屋9R 1着/11頭 06/18 名古屋8R 2着/10頭 06/04 名古屋7R 2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
10	ブルースバローズ自在	加藤聡（愛知）	実2.8	◎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6走で勝率67%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 09/14 名古屋10R 7着/10頭+2.7秒 08/18 名古屋11R 4着/12頭+1.3秒 07/30 名古屋10R 1着/11頭勝利 07/03 名古屋10R 1着/12頭 06/19 名古屋1R 1着/10頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 52.1% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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）

見送りAI の 1 位の馬

ブルースバローズ

騎手加藤聡（愛知）

2.8倍

AI の勝率52%損益の分かれ目36%

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10頭

◎10

ブルースバローズ

加藤聡（愛知）

2.8倍

勝率 52%

›

○5

サヤヒメ

望月洵（愛知）

2.9倍

勝率 11%

›

▲2

ワカギミ

塚本征（愛知）

3.4倍

勝率 11%

›

△9

バヤシーフェイス

丸野勝（愛知）

12.9倍

勝率 7%

›

△6

ウィッティングハム

木之葵（愛知）

—

勝率 6%

›

△7

ミーハ

小笠羚（愛知）

11.9倍

勝率 5%

›

▽8

パー

明星晴（笠松）

23.8倍

勝率 3%

›

▽3

ヴァルドグラース

大畑慧（愛知）

38.1倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ミヤイグアス

細川智（愛知）

31.6倍

対象外勝率 2%

›

▽1

サンマイメ

大畑雅（愛知）

69.5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。

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