名古屋 2R 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。

2R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 12:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィロンドール追込	細川智（愛知）	実95.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場34走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/29 名古屋7R 2着/12頭+0.5秒 09/15 名古屋8R 8着/11頭+1.1秒 09/02 名古屋6R 12着/12頭+1.9秒 07/28 名古屋12R 4着/10頭+1.1秒 07/01 名古屋2R 10着/12頭+0.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	ストラドーネ	塚本征（愛知）	実1.8	◎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 10/01 名古屋3R 2着/3頭 09/17 名古屋2R 2着/11頭+0.3秒 09/01 名古屋6R 1着/11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 30% (好調) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.8% (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。
3	ケイツークルサード追込	望月洵（愛知）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/01 名古屋12R 7着/12頭+1.4秒 09/16 名古屋3R 4着/11頭+0.9秒 09/03 名古屋2R 3着/10頭+0.5秒 08/20 名古屋2R 3着/12頭+1.2秒 07/31 名古屋1R 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 4.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (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。
4	ニキータ先行	筒井勇（笠松）	実77.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/16 名古屋4R 10着/10頭+3.4秒 09/03 名古屋12R 3着/11頭+0.4秒 08/20 名古屋3R 3着/11頭+1.6秒 07/14 名古屋3R 9着/12頭 07/03 名古屋5R 1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 5.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5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) +48%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
5	シンクシビリティ差し	丸野勝（愛知）	実33.9	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（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5走 09/16 名古屋3R 7着/11頭+2.2秒 09/03 名古屋3R 4着/12頭+0.6秒 08/20 名古屋2R 2着/12頭+0.7秒 07/30 名古屋1R 3着/11頭+0.5秒 07/14 名古屋1R 2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 4.3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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	モータリゼーション差し	明星晴（笠松）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/30 名古屋1R 1着/11頭勝利 09/07 名古屋12R 3着/11頭+0.7秒 08/21 名古屋2R 5着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋4R 2着/11頭+0.3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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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	グレーターグレイ差し	木之葵（愛知）	実118.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/16 名古屋3R 8着/11頭+3.4秒 09/03 名古屋12R 2着/11頭+0.2秒 08/20 名古屋3R 5着/11頭+1.8秒 07/30 名古屋4R 8着/12頭+1.4秒 07/14 名古屋3R 10着/12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戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10%（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: 0.8%) ※ 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。
8	フライデイゼーン逃げ	柿原翔（愛知）	実136.7	▽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33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 名古屋12R 8着/11頭+1.9秒 09/03 名古屋3R 12着/12頭+1.7秒 08/21 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/31 名古屋6R 10着/12頭+3.1秒 07/17 名古屋2R 2着/12頭+1.0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 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (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。
9	ウインモアナ差し	友森翔（愛知）	実75.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/01 名古屋12R 8着/12頭+1.7秒 09/16 名古屋2R 2着/11頭+0.7秒 09/03 名古屋12R 4着/11頭+0.6秒 08/20 名古屋2R 4着/12頭+1.6秒 07/30 名古屋4R 9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戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) +95%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	リリーボレア差し	小笠羚（愛知）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 名古屋4R 6着/10頭+1.0秒 09/07 名古屋12R 1着/11頭勝利 08/21 名古屋3R 3着/12頭+0.4秒 07/31 名古屋2R 2着/12頭+0.9秒 07/13 名古屋3R 3着/12頭
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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
11	ビアーレ差し	大畑慧（愛知）	実14.4	△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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/01 名古屋5R 10着/11頭+2.4秒 09/16 名古屋3R 3着/11頭+0.4秒 09/07 名古屋3R 1着/9頭勝利 08/21 名古屋2R 3着/12頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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

ストラドーネ

騎手塚本征（愛知）

1.8倍

AI の勝率42%損益の分かれ目56%

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

◎2

ストラドーネ

塚本征（愛知）

1.8倍

勝率 42%

›

○6

モータリゼーション

明星晴（笠松）

3.0倍

勝率 21%

›

▲3

ケイツークルサード

望月洵（愛知）

6.8倍

勝率 14%

›

△10

リリーボレア

小笠羚（愛知）

10.7倍

勝率 7%

›

△11

ビアーレ

大畑慧（愛知）

14.4倍

勝率 4%

›

△5

シンクシビリティ

丸野勝（愛知）

33.9倍

対象外勝率 4%

›

▽9

ウインモアナ

友森翔（愛知）

75.2倍

対象外勝率 3%

›

▽4

ニキータ

筒井勇（笠松）

77.6倍

対象外勝率 2%

›

▽8

フライデイゼーン

柿原翔（愛知）

136.7倍

対象外勝率 1%

›

▽1

フィロンドール

細川智（愛知）

95.7倍

対象外勝率 1%

›

▽7

グレーターグレイ

木之葵（愛知）

118.9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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