名古屋 1R 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。

1R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 12:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アルヒルム自在	塚本征（愛知）	実1.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 06/18 名古屋6R 2着/10頭 06/03 名古屋6R 5着/12頭 05/19 名古屋7R 1着/11頭勝利 04/20 名古屋7R 6着/12頭+1.8秒 04/07 名古屋11R 4着/11頭+0.2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 31走で勝率 13% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	ユイノレジスタンス逃げ	今井貴（愛知）	実95.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/16 名古屋12R 11着/11頭+9.6秒 09/04 名古屋4R 2着/3頭 08/20 名古屋3R 9着/11頭+2.6秒 07/30 名古屋5R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋4R 4着/12頭
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) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 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 1.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ウォーターリッシュ	加藤利（愛知）	実69.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場42走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／78日ぶりの実戦）
前5走 07/30 名古屋6R 10着/11頭+3.9秒 07/02 名古屋12R 8着/12頭 06/19 名古屋2R 2着/11頭+2.0秒 05/22 名古屋6R 6着/9頭 05/07 名古屋6R 8着/11頭+1.7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 6.7着 × 当競馬場適性 42走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
4	スターアライズ差し	筒井勇（笠松）	実16.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/16 名古屋3R 5着/11頭+0.9秒 09/03 名古屋3R 9着/12頭+1.2秒 08/20 名古屋4R 9着/12頭+3.0秒 07/29 名古屋4R 7着/11頭+1.3秒 07/15 名古屋1R 8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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 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 4.3% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	バレドラパン差し	丹羽克（愛知）	実133.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 09/29 名古屋7R 5着/12頭+1.2秒 09/15 名古屋8R 9着/11頭+1.1秒 09/02 名古屋6R 8着/12頭+1.7秒 08/18 名古屋8R 3着/12頭+0.3秒 07/28 名古屋6R 5着/12頭+1.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ ローテーション 17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 0.6% (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。
6	クリコメリー先行	丸山真（愛知）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 10/01 名古屋3R 3着/3頭 09/16 名古屋2R 7着/11頭+2.0秒 09/03 名古屋2R 6着/10頭+2.6秒 08/20 名古屋12R 9着/12頭+1.9秒 07/30 名古屋5R 6着/12頭+0.9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 5.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (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。
7	エバーウインド先行	木之葵（愛知）	実6.4	▲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12R 2着/12頭+0.2秒 09/16 名古屋1R 8着/10頭+1.9秒 09/03 名古屋12R 5着/11頭+0.7秒 08/20 名古屋2R 7着/12頭+2.6秒 07/30 名古屋4R 5着/12頭+1.1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 5.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
8	クイーンオブハート差し	加藤聡（愛知）	実10.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/18 名古屋12R 1着/12頭勝利 09/07 名古屋3R 6着/9頭+1.7秒 08/21 名古屋12R 3着/12頭+1.0秒 07/31 名古屋4R 6着/12頭+1.9秒 06/30 名古屋2R 2着/12頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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	コパノカーター先行	細川智（愛知）	実4.1	◎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走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 名古屋12R 9着/11頭+2.7秒 09/03 名古屋3R 8着/12頭+1.2秒 08/21 名古屋3R 1着/12頭勝利 07/31 名古屋6R 6着/12頭+1.2秒 07/14 名古屋1R 7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 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 31.0% (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。
10	ストレンジャー先行	小笠羚（愛知）	実49.8	▽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 09/30 名古屋9R 7着/11頭+1.6秒 09/14 名古屋6R 1着/10頭勝利 09/01 名古屋8R 7着/10頭+1.2秒 08/18 名古屋7R 7着/12頭+2.2秒 07/28 名古屋5R 4着/12頭+3.4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 30走で勝率 10% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% ○ 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) +4%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	マイネルラジェム	村上弘（愛知）	実23.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/20 名古屋4R 6着/12頭+2.4秒 07/15 名古屋1R 4着/12頭 07/02 名古屋2R 3着/11頭 06/22 名古屋4R 2着/11頭+1.0秒 06/02 名古屋1R 2着/12頭+2.0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 4.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。

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

コパノカーター

騎手細川智（愛知）

4.1倍

AI の勝率31%損益の分かれ目24%

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11頭

◎9

コパノカーター

細川智（愛知）

4.1倍

勝率 31%

›

○1

アルヒルム

塚本征（愛知）

1.9倍

勝率 24%

›

▲7

エバーウインド

木之葵（愛知）

6.4倍

勝率 14%

›

△6

クリコメリー

丸山真（愛知）

10.8倍

勝率 8%

›

△8

クイーンオブハート

加藤聡（愛知）

10.6倍

勝率 7%

›

△11

マイネルラジェム

村上弘（愛知）

23.6倍

勝率 6%

›

▽4

スターアライズ

筒井勇（笠松）

16.0倍

勝率 4%

›

▽10

ストレンジャー

小笠羚（愛知）

49.8倍

対象外勝率 2%

›

▽2

ユイノレジスタンス

今井貴（愛知）

95.4倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ウォーターリッシュ

加藤利（愛知）

69.7倍

対象外勝率 2%

›

▽5

バレドラパン

丹羽克（愛知）

133.2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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