名古屋 12R 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。

12R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 18:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミスティパープル自在	明星晴（笠松）	実33.7	×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／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 名古屋1R 2着/10頭+0.2秒 09/02 名古屋2R 1着/10頭勝利 08/18 名古屋5R 5着/12頭+4.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
2	シャンクスレガシー逃げ	村上弘（愛知）	実42.5	×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5走で勝ち無し）
前5走 09/30 名古屋3R 4着/12頭+1.6秒 09/17 名古屋1R 6着/10頭+1.5秒 08/20 園田7R 7着/10頭+2.0秒 07/30 園田12R 12着/12頭+2.3秒 07/16 園田4R 9着/10頭+2.0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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
3	サンロード	大畑雅（愛知）	実82.3	▽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50%と好調）
前5走 09/30 名古屋3R 11着/12頭+4.3秒 09/14 名古屋3R 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戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
4	シルフ	塚本征（愛知）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 09/18 名古屋2R 2着/10頭+0.9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 2.0着 (安定) ◎ 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 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
5	ラブミーアゲイン差し	望月洵（愛知）	実8.5	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/30 名古屋2R 3着/12頭+0.2秒 09/18 名古屋3R 6着/10頭+1.8秒 08/21 名古屋2R 2着/12頭+0.2秒 07/31 名古屋2R 3着/12頭+1.8秒 06/30 名古屋4R 5着/12頭
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 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
6	ホウオウバトラー差し	小笠羚（愛知）	実16.7	×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2.3着と安定）
前5走 09/30 名古屋1R 2着/11頭+0.7秒 09/15 名古屋3R 2着/11頭+0.2秒 09/01 名古屋5R 3着/11頭+1.0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戦の調子平均 2.3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 ○ 前走実績前走 2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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
7	マーゴットデウス	加藤聡（愛知）	実3.3	◎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 09/30 名古屋2R 2着/12頭+0.2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戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 43.1% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
8	クレセントゼファー追込	筒井勇（笠松）	実10.2	△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3.0着と安定）
前5走 09/18 名古屋3R 5着/10頭+1.2秒 09/02 名古屋4R 2着/11頭+0.1秒 08/18 名古屋3R 2着/12頭+0.3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 3.0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 ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
9	レイナデルアイレ	大原浩（笠松）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/17 名古屋1R 2着/10頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	フィアスゲイル差し	細川智（愛知）	実32.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/30 名古屋4R 6着/11頭+1.7秒 09/16 名古屋12R 7着/11頭+1.8秒 09/03 名古屋1R 5着/11頭+1.7秒 08/24 名古屋3R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋4R 4着/11頭+1.1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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
11	キービート	今井貴（愛知）	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.5着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/17 名古屋1R 3着/10頭+0.0秒 09/07 名古屋3R 2着/9頭+0.3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 2.5着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
12	ミョンソクコムドリ差し	丸野勝（愛知）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/30 名古屋3R 3着/12頭+1.3秒 09/18 名古屋3R 2着/10頭+0.6秒 09/07 名古屋12R 10着/11頭+3.8秒 08/21 名古屋1R 2着/12頭+0.3秒 07/31 名古屋1R 4着/12頭+2.3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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。

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

マーゴットデウス

騎手加藤聡（愛知）

3.3倍

AI の勝率43%損益の分かれ目30%

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

◎7

マーゴットデウス

加藤聡（愛知）

3.3倍

勝率 43%

›

○4

シルフ

塚本征（愛知）

4.4倍

勝率 13%

›

▲12

ミョンソクコムドリ

丸野勝（愛知）

6.8倍

勝率 13%

›

△11

キービート

今井貴（愛知）

8.8倍

勝率 10%

›

△8

クレセントゼファー

筒井勇（笠松）

10.2倍

勝率 9%

›

△9

レイナデルアイレ

大原浩（笠松）

10.7倍

勝率 3%

›

×5

ラブミーアゲイン

望月洵（愛知）

8.5倍

勝率 2%

›

×6

ホウオウバトラー

小笠羚（愛知）

16.7倍

勝率 2%

›

▽10

フィアスゲイル

細川智（愛知）

32.0倍

対象外勝率 2%

›

×1

ミスティパープル

明星晴（笠松）

33.7倍

対象外勝率 1%

›

×2

シャンクスレガシー

村上弘（愛知）

42.5倍

対象外勝率 1%

›

▽3

サンロード

大畑雅（愛知）

82.3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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