名古屋 8R 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。

8R 名古屋競馬場中京競Ｂ８ダ1500m 発走 16:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ケイズエルミー追込	細川智（愛知）	実21.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 10/01 名古屋8R 2着/11頭+0.1秒 09/17 名古屋7R 5着/12頭+0.4秒 08/24 名古屋10R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋10R 4着/12頭+0.5秒 05/25 名古屋10R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	ヒラボクヒーロー逃げ	大畑雅（愛知）	実1.2	◎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100%）
前5走 10/02 名古屋8R 1着/12頭勝利 03/17 名古屋10R 2着/11頭+0.9秒 01/30 名古屋5R 1着/10頭勝利 01/20 名古屋11R 3着/10頭+0.7秒 01/02 名古屋6R 1着/12頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 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 4走で勝率 100% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 65.3% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
3	ワウワウワウ自在	渡邊竜（笠松）	実14.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率29%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／前走3着）
前5走 09/15 名古屋10R 3着/11頭+0.1秒 07/29 名古屋8R 3着/12頭+0.1秒 07/14 名古屋9R 4着/11頭+1.0秒 07/01 名古屋8R 4着/12頭+0.0秒 06/16 名古屋10R 7着/11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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (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	タイクーンバゴ追込	今井貴（愛知）	実8.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 09/30 名古屋8R 2着/3頭 09/14 名古屋9R 7着/10頭+1.1秒 08/18 名古屋9R 10着/11頭+1.4秒 03/11 名古屋11R 7着/11頭+2.1秒 02/25 名古屋11R 3着/12頭+0.4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 6.3着 △ 当競馬場適性 47走で勝率 6% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
5	イチトゼロノアイダ	塚本征（愛知）	実13.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 09/14 名古屋11R 8着/12頭+2.5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 8.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	サーフギャラクシー	望月洵（愛知）	実18.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率45%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/15 名古屋9R 8着/10頭+1.3秒 09/04 名古屋6R 1着/11頭勝利 08/21 名古屋6R 6着/9頭+1.5秒 07/03 名古屋12R 1着/12頭 06/22 名古屋1R 5着/11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 11走で勝率 45% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
7	ゴラッソゴール先行	加藤利（愛知）	実145.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は63走で勝ち無し）
前5走 09/29 名古屋9R 8着/10頭+2.1秒 09/14 名古屋9R 9着/10頭+2.6秒 09/01 名古屋9R 4着/9頭+1.8秒 08/18 名古屋10R 11着/11頭+2.6秒 07/13 名古屋8R 3着/3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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 134走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 63走で勝ち無し ○ 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) +3%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	ケイアイマゴラ自在	小笠羚（愛知）	実44.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/29 名古屋11R 6着/12頭+3.2秒 09/09 川崎7R 8着/12頭+1.3秒 08/11 浦和8R 8着/12頭+1.0秒 07/14 浦和7R 8着/12頭 06/23 浦和8R 4着/6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 7.3着 (不振) △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 22% ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
9	バードハズフロウン先行	加藤誓（愛知）	実236.9	▽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／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/29 名古屋11R 7着/12頭+3.4秒 09/14 名古屋11R 11着/12頭+4.6秒 09/04 名古屋11R 8着/11頭+3.1秒 08/19 名古屋9R 6着/10頭+1.9秒 04/06 川崎6R 10着/12頭+2.8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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 61走で勝率 10% ○ 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) +3%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
10	ナムラフィクサー差し	村上弘（愛知）	実23.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率45%と適性高／同距離帯10走で勝率50%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 09/17 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 09/07 名古屋9R 1着/10頭勝利 08/20 名古屋7R 1着/12頭勝利 07/14 名古屋5R 1着/3頭 07/02 名古屋3R 9着/12頭+0.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 45% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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

ヒラボクヒーロー

騎手大畑雅（愛知）

1.2倍

AI の勝率65%損益の分かれ目83%

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

◎2

ヒラボクヒーロー

大畑雅（愛知）

1.2倍

勝率 65%

›

○4

タイクーンバゴ

今井貴（愛知）

8.7倍

勝率 9%

›

▲3

ワウワウワウ

渡邊竜（笠松）

14.6倍

勝率 7%

›

△5

イチトゼロノアイダ

塚本征（愛知）

13.6倍

勝率 5%

›

△6

サーフギャラクシー

望月洵（愛知）

18.8倍

勝率 4%

›

△10

ナムラフィクサー

村上弘（愛知）

23.5倍

勝率 3%

›

▽1

ケイズエルミー

細川智（愛知）

21.2倍

勝率 3%

›

▽8

ケイアイマゴラ

小笠羚（愛知）

44.0倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ゴラッソゴール

加藤利（愛知）

145.8倍

対象外勝率 1%

›

▽9

バードハズフロウン

加藤誓（愛知）

236.9倍

対象外勝率 0%

›

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