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	スカイレックス	村上弘（愛知）	実13.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/01 名古屋7R 10着/12頭+2.6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 10.0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) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	ビナハイフォン追込	加藤聡（愛知）	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/29 名古屋9R 4着/10頭+0.4秒 05/28 浦和9R 12着/12頭+6.0秒 04/23 浦和10R 6着/11頭+1.6秒 04/08 川崎7R 9着/12頭+1.7秒 03/17 浦和7R 6着/7頭+1.8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 7.3着 (不振) △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	レアリーゼ自在	今井貴（愛知）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 09/30 名古屋8R 3着/3頭 06/02 名古屋11R 7着/12頭 04/22 名古屋11R 10着/12頭+1.4秒 04/10 名古屋10R 8着/9頭+1.5秒 03/10 名古屋8R 1着/12頭勝利
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 6.7着 ○ 当競馬場適性 41走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 19% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
4	ハルノウミ差し	木之葵（愛知）	実32.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場23走で勝率4%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9R 4着/10頭+0.3秒 09/02 名古屋8R 3着/10頭+0.3秒 08/19 名古屋6R 5着/10頭+1.1秒 07/29 名古屋7R 10着/12頭+1.4秒 07/14 名古屋10R 9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戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 2.0% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
5	アフロビート自在	筒井勇（笠松）	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/19 名古屋7R 2着/10頭+0.1秒 07/29 名古屋7R 3着/12頭+0.2秒 07/14 名古屋9R 8着/11頭 06/30 名古屋9R 6着/12頭+2.0秒 06/17 名古屋7R 3着/11頭+0.0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 4.3着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
6	アカツキロットリー差し	丸野勝（愛知）	実4.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率42%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 09/30 名古屋6R 3着/3頭 09/16 名古屋7R 3着/10頭+1.1秒 09/04 名古屋7R 2着/3頭 09/18 名古屋10R 10着/11頭+3.6秒 02/29 名古屋12R 1着/10頭勝利
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 2.7着 (安定) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
7	アットザホップ先行	大畑慧（愛知）	実36.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場15走で勝率27%と適性高）
前5走 09/15 名古屋9R 5着/10頭+0.5秒 08/19 名古屋7R 3着/10頭+0.2秒 07/29 名古屋7R 6着/12頭+0.8秒 05/08 名古屋9R 1着/12頭勝利 04/24 名古屋5R 1着/11頭勝利
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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
8	イノセンス逃げ	望月洵（愛知）	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/29 名古屋9R 10着/10頭+3.3秒 09/01 名古屋10R 9着/9頭+4.9秒 08/18 名古屋11R 12着/12頭+3.7秒 06/17 名古屋8R 4着/11頭 06/03 名古屋9R 6着/12頭+0.0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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
9	セイスイミリオン追込	大畑雅（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8走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/02 名古屋9R 2着/3頭 09/18 名古屋8R 1着/12頭勝利 09/04 名古屋3R 3着/11頭+0.8秒 08/20 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 07/15 名古屋6R 4着/12頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 37.2% (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。
10	バウブロッサム自在	細川智（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 09/15 名古屋10R 8着/11頭+0.9秒 09/02 名古屋8R 4着/10頭+0.6秒 08/19 名古屋6R 3着/10頭+0.3秒 07/30 名古屋10R 3着/11頭+1.2秒 06/30 名古屋9R 9着/12頭+3.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 60走で勝率 8% △ 距離適性同距離 54走で勝率 7% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。

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

セイスイミリオン

騎手大畑雅（愛知）

2.8倍

AI の勝率37%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

◎9

セイスイミリオン

大畑雅（愛知）

2.8倍

勝率 37%

›

○3

レアリーゼ

今井貴（愛知）

3.1倍

勝率 16%

›

▲6

アカツキロットリー

丸野勝（愛知）

4.1倍

勝率 12%

›

△2

ビナハイフォン

加藤聡（愛知）

9.3倍

勝率 9%

›

△10

バウブロッサム

細川智（愛知）

—

勝率 8%

›

△5

アフロビート

筒井勇（笠松）

15.9倍

勝率 5%

›

▽8

イノセンス

望月洵（愛知）

29.5倍

勝率 5%

›

×1

スカイレックス

村上弘（愛知）

13.0倍

勝率 4%

›

▽7

アットザホップ

大畑慧（愛知）

36.7倍

対象外勝率 3%

›

▽4

ハルノウミ

木之葵（愛知）

32.2倍

対象外勝率 2%

›

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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