名古屋 11R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

11R 名古屋競馬場ゴールド争覇オープンダ1500m 発走 18:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェッツラー	大畑雅（愛知）	実177.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着）
前5走 10/01 名古屋11R 3着/12頭+1.4秒 07/02 名古屋11R 6着/11頭 06/03 名古屋11R 6着/10頭 05/22 名古屋11R 5着/11頭+0.0秒 05/08 名古屋11R 8着/10頭+2.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 63走で勝率 13% △ 距離適性同距離 41走で勝率 15% ○ 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) +140%（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: 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	ディサーニング差し	筒井勇（笠松）	実346.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯11走で勝率36%／同馬場状態で勝率44%／205日ぶりの実戦）
前5走 03/24 311R 8着/12頭+1.7秒 03/08 317R 3着/11頭+0.2秒 02/15 314R 5着/8頭+0.7秒 02/01 316R 1着/8頭勝利 01/11 314R 1着/8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戦の調子平均 5.3着 ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% △ ローテーション 205日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126%（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: 0.3%) ※ 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	ヴェルテックス先行	大原浩（笠松）	実302.0	▽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33%と適性高）
前5走 09/18 名古屋11R 7着/11頭+3.4秒 01/28 大井11R 7着/15頭+2.3秒 12/25 大井11R 8着/16頭+4.4秒 09/17 大井11R 7着/14頭+2.8秒 08/14 大井11R 4着/8頭+0.9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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) +171%（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: 0.3%) ※ 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	シャマル逃げ	永森大（高知）	実1.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯12走で勝率42%／163日ぶりの実戦）
前5走 05/05 船橋11R 6着/13頭+2.3秒 03/24 314R 10着/12頭+2.7秒 02/23 名古屋7R 7着/12頭+1.3秒 11/03 船橋11R 9着/13頭+3.8秒 06/25 浦和11R 1着/12頭勝利
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 163日休養明け × 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 16.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
5	ベント	今井貴（愛知）	実2.4	◎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10走で勝率70%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／同馬場状態で勝率62%）
前5走 07/28 名古屋11R 1着/3頭 06/18 名古屋11R 1着/12頭 05/22 名古屋11R 1着/11頭 02/12 名古屋11R 5着/12頭+1.2秒 01/30 名古屋11R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 70% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 62% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.3% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
6	ドナギニー追込	望月洵（愛知）	実31.1	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同馬場状態で勝率57%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/03 名古屋10R 6着/10頭+1.6秒 08/21 名古屋11R 1着/9頭勝利 05/08 船橋11R 8着/14頭+1.9秒 04/16 大井11R 14着/16頭+3.9秒 02/11 船橋11R 12着/13頭+5.3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) ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +173%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 8.8% (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。
7	アップショウグン自在	塚本征（愛知）	実9.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18走で勝率50%と適性高／同距離帯11走で勝率55%／同馬場状態で勝率55%）
前5走 09/17 名古屋10R 2着/9頭+0.2秒 06/18 名古屋11R 2着/12頭+1.0秒 05/25 名古屋11R 1着/12頭 05/08 名古屋11R 1着/10頭勝利 04/23 名古屋9R 5着/10頭+0.9秒
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 18走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 55% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 55% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
8	ミアステラ自在	丸野勝（愛知）	実44.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 10/02 名古屋11R 2着/11頭+0.8秒 09/18 名古屋11R 1着/11頭勝利 09/03 名古屋11R 3着/11頭+0.9秒 08/21 名古屋10R 4着/9頭+1.2秒 05/25 名古屋11R 8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 9走で勝率 33% (得意) ○ 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) +84%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.1% (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。
9	キャルベイクルーズ自在推奨	加藤聡（愛知）	実22.9	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+95%の中穴候補（直近3走平均2.3着と安定／当競馬場10走で勝率30%と適性高／同距離帯で勝率24%）
前5走 09/17 名古屋10R 3着/9頭+0.4秒 09/07 名古屋11R 2着/8頭+0.0秒 08/20 名古屋9R 2着/6頭+0.1秒 07/17 名古屋11R 1着/6頭 07/01 名古屋9R 1着/12頭
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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 24% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	ダイチラポール自在	明星晴（笠松）	実149.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/02 名古屋11R 7着/11頭+2.1秒 09/07 名古屋11R 4着/8頭+0.7秒 08/21 名古屋10R 1着/9頭勝利 07/29 名古屋11R 1着/3頭 07/13 名古屋9R 5着/11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 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 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +358%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.1% (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。
11	ゴールドギア追込	木之葵（愛知）	実130.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 06/05 名古屋11R 8着/11頭 05/04 名古屋11R 12着/12頭+4.0秒 04/07 名古屋10R 5着/11頭+1.0秒 02/13 名古屋10R 2着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋11R 10着/12頭+5.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (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。
12	ダオラダオラ追込	井上瑛（高知）	実13.7	△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75%と適性高／同距離帯6走で勝率100%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 06/28 3110R 1着/11頭勝利 05/31 317R 1着/11頭勝利 05/02 3110R 1着/11頭勝利 04/05 312R 1着/11頭勝利 03/08 315R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (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 75% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 109日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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）

買うAI の推奨

キャルベイクルーズ

騎手加藤聡（愛知）

22.9倍

AI の勝率9%損益の分かれ目4%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 4%（1 ÷ 22.9倍）を上回り、期待値 +96% 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

出走馬全12頭

◎5

ベント

今井貴（愛知）

2.4倍

勝率 28%

›

○4

シャマル

永森大（高知）

1.8倍

勝率 17%

›

▲7

アップショウグン

塚本征（愛知）

9.0倍

勝率 14%

›

△12

ダオラダオラ

井上瑛（高知）

13.7倍

勝率 12%

›

△6

ドナギニー

望月洵（愛知）

31.1倍

対象外勝率 9%

›

△9

キャルベイクルーズ

加藤聡（愛知）

22.9倍

勝率 9%

›

▽8

ミアステラ

丸野勝（愛知）

44.8倍

対象外勝率 4%

›

▽10

ダイチラポール

明星晴（笠松）

149.4倍

対象外勝率 3%

›

▽11

ゴールドギア

木之葵（愛知）

130.3倍

対象外勝率 2%

›

▽1

ヴェッツラー

大畑雅（愛知）

177.2倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ヴェルテックス

大原浩（笠松）

302.0倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ディサーニング

筒井勇（笠松）

346.8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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 9 キャルベイクルーズ ¥100 実22.9倍期待値 +96% 不的中単勝 22.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項