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 12:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブリッジジェイアイ先行	木之葵（愛知）	実205.8	▽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22走で勝ち無し）
前5走 09/15 名古屋7R 9着/11頭+3.3秒 09/02 名古屋5R 7着/12頭+2.5秒 08/18 名古屋8R 7着/12頭+2.1秒 07/28 名古屋6R 6着/12頭+1.6秒 06/25 園田1R 7着/10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 7.7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 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
2	ジーティーフクフク差し	渡邊竜（笠松）	実12.6	△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 09/18 名古屋1R 8着/10頭+5.2秒 09/02 名古屋2R 2着/10頭+0.6秒 08/24 名古屋1R 5着/11頭+1.7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 5.0着 × 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 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
3	クラリノ	加藤聡（愛知）	実37.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/02 名古屋3R 10着/12頭+2.8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 10.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10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 2.0% (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。
4	クールロジック先行	丹羽克（愛知）	実40.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／175日ぶりの実戦）
前5走 04/22 名古屋2R 5着/12頭+2.4秒 02/11 名古屋5R 7着/12頭+1.6秒 01/29 名古屋2R 6着/12頭+0.3秒 01/15 名古屋10R 4着/10頭+1.4秒 01/04 名古屋6R 8着/12頭+2.2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 6.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
5	ペリバジャ	今井貴（愛知）	実76.6	▽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 5着/12頭+2.9秒 09/15 名古屋3R 9着/11頭+2.8秒 07/13 名古屋4R 6着/12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 6.7着 × 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 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ノボリミッション逃げ	大畑雅（愛知）	実20.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/14 名古屋8R 5着/10頭+1.3秒 03/23 名古屋4R 1着/10頭勝利 03/09 名古屋4R 3着/11頭+0.9秒 02/23 名古屋3R 10着/11頭+2.8秒 02/09 名古屋2R 2着/12頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 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。
7	アライブテーラー	細川智（愛知）	実9.5	△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 7 ◎ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
8	アマノガワギンガ	丸野勝（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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 10/02 名古屋2R 3着/12頭+1.1秒 09/14 名古屋5R 3着/12頭+0.4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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 51.5% (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	ミュージックレイン	村上弘（愛知）	実11.2	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/02 名古屋4R 9着/12頭+3.1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 9.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
10	ミカレオス	柿原翔（愛知）	実93.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/02 名古屋12R 10着/12頭+2.1秒 09/15 名古屋4R 6着/12頭+2.0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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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 0.7% (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。
11	シシリアンマインド先行	望月洵（愛知）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4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3.0着と安定）
前5走 10/02 名古屋12R 3着/12頭+0.4秒 09/15 名古屋3R 4着/11頭+1.3秒 09/01 名古屋12R 2着/3頭 08/18 名古屋1R 5着/12頭+54.4秒 07/16 浦和2R 8着/11頭
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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 4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 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 13.8% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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

アマノガワギンガ

騎手丸野勝（愛知）

1.9倍

AI の勝率52%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11頭

◎8

アマノガワギンガ

丸野勝（愛知）

1.9倍

勝率 52%

›

○11

シシリアンマインド

望月洵（愛知）

3.0倍

勝率 14%

›

▲9

ミュージックレイン

村上弘（愛知）

11.2倍

勝率 12%

›

△7

アライブテーラー

細川智（愛知）

9.5倍

勝率 7%

›

△2

ジーティーフクフク

渡邊竜（笠松）

12.6倍

勝率 6%

›

△6

ノボリミッション

大畑雅（愛知）

20.1倍

勝率 5%

›

▽3

クラリノ

加藤聡（愛知）

37.5倍

対象外勝率 2%

›

▽4

クールロジック

丹羽克（愛知）

40.9倍

対象外勝率 2%

›

▽5

ペリバジャ

今井貴（愛知）

76.6倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ミカレオス

柿原翔（愛知）

93.1倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ブリッジジェイアイ

木之葵（愛知）

205.8倍

対象外勝率 0%

›

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