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 名古屋競馬場中京競Ｂ８ダ1400m 発走 17:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウィウィルウィン	丹羽克（愛知）	実67.2	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/14 名古屋7R 9着/12頭+2.3秒 08/19 名古屋8R 2着/3頭 07/29 名古屋9R 9着/12頭+0.8秒 07/14 名古屋10R 2着/12頭 06/16 名古屋8R 4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 6.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ホウオウシーザー追込	渡邊竜（笠松）	実33.0	△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 09/15 名古屋10R 4着/11頭+0.2秒 08/20 名古屋8R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋1R 1着/12頭 06/22 名古屋1R 4着/11頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
3	カナアミデスマッチ追込	大原浩（笠松）	実46.7	▽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 10/01 名古屋6R 1着/12頭勝利 09/17 名古屋6R 3着/10頭+0.4秒 09/07 名古屋8R 2着/10頭+0.4秒 08/24 名古屋9R 5着/11頭+1.3秒 07/31 名古屋8R 4着/11頭+1.5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 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
4	リトルリリイ追込	小笠羚（愛知）	実31.1	△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 10/01 名古屋8R 3着/11頭+0.1秒 09/14 名古屋11R 7着/12頭+1.7秒 09/04 名古屋8R 1着/10頭勝利 08/21 名古屋7R 5着/11頭+1.8秒 07/29 名古屋6R 5着/12頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.5% (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	ロングトーン逃げ	木之葵（愛知）	実14.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率50%と適性高／同距離帯9走で勝率44%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/13 名古屋9R 4着/11頭 06/02 名古屋10R 3着/12頭 05/04 名古屋9R 1着/7頭勝利 04/09 名古屋10R 2着/11頭+0.3秒 03/25 名古屋6R 2着/12頭+0.1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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 93日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
6	ラブラブフォー逃げ	大畑慧（愛知）	実44.6	×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 6着/11頭+1.0秒 08/20 名古屋9R 6着/6頭+3.5秒 08/06 園田11R 4着/12頭+0.5秒 07/22 園田11R 1着/12頭勝利 07/02 園田10R 3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戦の調子平均 5.3着 ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
7	アイスノート	細川智（愛知）	実58.1	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 10/01 名古屋8R 1着/11頭勝利 09/16 名古屋7R 6着/10頭+2.1秒 07/02 名古屋8R 9着/12頭+2.0秒 06/18 名古屋5R 7着/9頭+2.0秒 06/04 名古屋6R 3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 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	メタルクラフト追込	望月洵（愛知）	実38.0	▽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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/15 名古屋9R 3着/10頭+0.1秒 09/02 名古屋11R 9着/10頭+1.2秒 08/21 名古屋8R 1着/10頭勝利 07/17 名古屋12R 1着/12頭 07/03 名古屋7R 5着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ◎ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
9	オウケンボス逃げ推奨	今井貴（愛知）	実14.1	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+75%の中穴候補（当競馬場で勝率22%と相性良／同距離帯で勝率27%と得意／同馬場と相性良）
前5走 09/30 名古屋10R 11着/12頭+2.4秒 09/14 名古屋10R 2着/10頭+0.1秒 08/18 名古屋11R 11着/12頭+2.6秒 07/28 名古屋9R 6着/12頭+0.9秒 07/01 名古屋9R 9着/12頭+1.0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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 40走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 22走で勝率 23% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
10	スターウッドテール逃げ	丸野勝（愛知）	実1.0	◎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（当競馬場5走で勝率100%と適性高／同距離帯6走で勝率100%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 06/02 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 1着/11頭 05/08 名古屋10R 1着/10頭勝利 11/26 名古屋12R 1着/12頭勝利 11/13 名古屋3R 1着/10頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 100% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 60.7% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。
11	アルデツヨシ追込	筒井勇（笠松）	実38.9	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（94日ぶりの実戦）
前5走 07/12 314R 7着/11頭+2.6秒 06/27 313R 3着/10頭+0.9秒 06/14 311R 5着/11頭+1.6秒 05/31 313R 6着/10頭+1.2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 △ ローテーション 94日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.4% (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。

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）

買うAI の推奨

オウケンボス

騎手今井貴（愛知）

14.1倍

AI の勝率12%損益の分かれ目7%

AI の勝率 12% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 14.1倍）を上回り、期待値 +75% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（3着）

出走馬全11頭

◎10

スターウッドテール

丸野勝（愛知）

1.0倍

勝率 61%

›

○9

オウケンボス

今井貴（愛知）

14.1倍

勝率 12%

›

▲5

ロングトーン

木之葵（愛知）

14.1倍

勝率 9%

›

△4

リトルリリイ

小笠羚（愛知）

31.1倍

対象外勝率 5%

›

△11

アルデツヨシ

筒井勇（笠松）

38.9倍

対象外勝率 3%

›

△2

ホウオウシーザー

渡邊竜（笠松）

33.0倍

対象外勝率 3%

›

▽8

メタルクラフト

望月洵（愛知）

38.0倍

対象外勝率 2%

›

▽3

カナアミデスマッチ

大原浩（笠松）

46.7倍

対象外勝率 1%

›

▽7

アイスノート

細川智（愛知）

58.1倍

対象外勝率 1%

›

×6

ラブラブフォー

大畑慧（愛知）

44.6倍

対象外勝率 1%

›

×1

ウィウィルウィン

丹羽克（愛知）

67.2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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 9 オウケンボス ¥100 実14.1倍期待値 +75% 不的中3着単勝 14.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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