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 15:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サンコルテス逃げ	木之葵（愛知）	実174.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場132走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は118走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/29 名古屋7R 9着/12頭+3.1秒 09/15 名古屋7R 8着/11頭+3.1秒 09/02 名古屋5R 12着/12頭+3.9秒 08/18 名古屋8R 12着/12頭+3.4秒 07/28 名古屋6R 11着/12頭+4.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 132走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 118走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 15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 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
2	ユイノチョウシンキ自在	大畑雅（愛知）	実125.5	▽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／同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/29 名古屋6R 3着/12頭+1.0秒 09/14 名古屋6R 4着/10頭+2.4秒 09/01 名古屋7R 3着/10頭+1.7秒 08/18 名古屋6R 8着/12頭+2.8秒 07/28 名古屋5R 6着/12頭+3.9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 3.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 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 0.9% (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。
3	コズミックコール逃げ	加藤利（愛知）	実199.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場78走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は72走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/15 名古屋8R 11着/11頭+1.4秒 09/02 名古屋6R 11着/12頭+1.9秒 08/19 名古屋1R 9着/11頭+0.8秒 07/28 名古屋7R 10着/12頭+3.0秒 07/13 名古屋7R 8着/12頭+0.0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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 78走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 72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) -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。
4	ビーウィナー	細川智（愛知）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/30 名古屋2R 6着/12頭+0.6秒 09/18 名古屋2R 3着/10頭+1.5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 4.5着 ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
5	マコトエウロペ自在	塚本征（愛知）	実50.2	▽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／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 09/30 名古屋2R 11着/12頭+3.3秒 09/18 名古屋3R 4着/10頭+1.1秒 09/07 名古屋1R 3着/8頭+1.0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 6.0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 ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
6	レプレセンタル	今井貴（愛知）	実5.9	△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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	アーリマックス	丸野勝（愛知）	実5.0	▲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 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 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
8	ノヴァレジーナ	大原浩（笠松）	実3.0	◎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2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/18 名古屋1R 2着/10頭+1.9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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 36.2% (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。
9	ハクノセブン差し	望月洵（愛知）	実15.8	×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7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/30 名古屋12R 4着/12頭+0.7秒 09/17 名古屋1R 7着/10頭+1.6秒 09/07 名古屋4R 5着/9頭+4.7秒 08/20 名古屋1R 10着/11頭+1.9秒 05/24 312R 7着/9頭+1.8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 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
10	オケアノステソーロ追込	阪野学（愛知）	実20.9	▽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／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 09/30 名古屋1R 3着/11頭+1.1秒 09/15 名古屋2R 2着/11頭+1.6秒 08/18 名古屋5R 3着/12頭+3.7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 2.7着 (安定) × 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 2% (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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
11	ボドニーク自在	渡邊竜（笠松）	実16.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 09/30 名古屋12R 6着/12頭+0.8秒 09/18 名古屋3R 7着/10頭+1.9秒 09/07 名古屋1R 2着/8頭+0.3秒 08/21 名古屋1R 3着/12頭+0.3秒 07/31 名古屋1R 6着/12頭+2.5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 5.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 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。
12	シェリーシュシュ	大畑慧（愛知）	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/30 名古屋1R 4着/11頭+1.6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 4.0着 ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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

ノヴァレジーナ

騎手大原浩（笠松）

3.0倍

AI の勝率36%損益の分かれ目33%

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

ノヴァレジーナ

大原浩（笠松）

3.0倍

勝率 36%

›

○4

ビーウィナー

細川智（愛知）

4.7倍

勝率 18%

›

▲7

アーリマックス

丸野勝（愛知）

5.0倍

勝率 13%

›

△6

レプレセンタル

今井貴（愛知）

5.9倍

勝率 10%

›

△12

シェリーシュシュ

大畑慧（愛知）

7.5倍

勝率 8%

›

△11

ボドニーク

渡邊竜（笠松）

16.9倍

勝率 5%

›

▽10

オケアノステソーロ

阪野学（愛知）

20.9倍

勝率 3%

›

×9

ハクノセブン

望月洵（愛知）

15.8倍

勝率 3%

›

▽5

マコトエウロペ

塚本征（愛知）

50.2倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ユイノチョウシンキ

大畑雅（愛知）

125.5倍

対象外勝率 1%

›

▽1

サンコルテス

木之葵（愛知）

174.9倍

対象外勝率 0%

›

×3

コズミックコール

加藤利（愛知）

199.6倍

対象外勝率 0%

›

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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