名古屋 6R 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。

6R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 15:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デルマガニメデ	柿原翔（愛知）	実155.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/20 名古屋6R 9着/12頭+2.2秒 07/14 名古屋12R 2着/11頭+4.0秒 07/02 名古屋5R 6着/11頭 06/18 名古屋12R 2着/12頭 06/03 名古屋7R 5着/12頭
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 5.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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	エストレリータ先行	大原浩（笠松）	実130.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場84走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 10/01 名古屋2R 10着/12頭+1.3秒 09/17 名古屋5R 5着/10頭+0.6秒 09/04 名古屋12R 7着/12頭+1.9秒 07/30 名古屋12R 6着/12頭+0.9秒 07/03 名古屋9R 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 84走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 63走で勝率 6% ▽ 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 0.5% (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。
3	ピカレスクヒーロー差し	木之葵（愛知）	実60.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 10/01 名古屋9R 8着/12頭+2.8秒 09/16 名古屋10R 5着/11頭+2.4秒 07/29 川崎3R 7着/9頭+3.0秒 04/08 川崎8R 8着/13頭+2.8秒 03/20 浦和9R 6着/9頭+2.0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 ▽ 距離適性同距離は 13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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ゴールドレーン逃げ	細川智（愛知）	実25.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/01 名古屋9R 10着/12頭+4.0秒 08/21 名古屋7R 11着/11頭+7.4秒 07/29 名古屋6R 8着/12頭+1.5秒 07/02 名古屋9R 11着/12頭 05/21 名古屋9R 1着/10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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
5	カデナボニータ	加藤聡（愛知）	実2.3	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（79日ぶりの実戦）
前5走 07/29 名古屋5R 4着/12頭+0.9秒 07/15 名古屋2R 3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 3.5着 ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	メイショウヨリキリ追込	望月洵（愛知）	実10.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 09/29 名古屋6R 1着/12頭勝利 09/14 名古屋8R 2着/10頭+0.6秒 09/01 名古屋8R 6着/10頭+1.0秒 08/18 名古屋7R 5着/12頭+1.5秒 07/13 名古屋6R 11着/12頭
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 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% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (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。
7	マイネルスラーヴァ追込	今井貴（愛知）	実2.3	◎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（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走平均2.3着と安定）
前5走 09/16 名古屋12R 2着/11頭+0.3秒 09/03 名古屋3R 2着/12頭+0.1秒 08/20 名古屋4R 3着/12頭+1.6秒 07/31 名古屋4R 1着/12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 2.3着 (安定) ◎ 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 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 61.5% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	ルミノーゾ先行	大畑雅（愛知）	実24.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/30 名古屋5R 3着/3頭 09/16 名古屋6R 7着/11頭+2.4秒 09/03 名古屋5R 5着/10頭+0.1秒 08/19 名古屋2R 3着/12頭+1.2秒 07/29 名古屋1R 7着/12頭+1.9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 5.0着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
9	ニシキビブラビブレ自在	丹羽克（愛知）	実63.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場48走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は42走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/30 名古屋9R 5着/11頭+1.1秒 09/14 名古屋8R 1着/10頭勝利 09/01 名古屋8R 4着/10頭+0.4秒 08/18 名古屋7R 3着/12頭+1.4秒 12/09 名古屋8R 11着/12頭+3.0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 48走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42走で勝ち無し ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
10	フローラルウェイ追込	小笠羚（愛知）	実6.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、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 10/01 名古屋9R 6着/12頭+2.1秒 09/16 名古屋12R 1着/11頭勝利 09/03 名古屋2R 9着/10頭+3.4秒 08/20 名古屋12R 3着/12頭+0.5秒 07/30 名古屋1R 4着/11頭+0.5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 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (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。
11	ベールドゥフィーユ差し	友森翔（愛知）	実36.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 09/16 名古屋6R 5着/11頭+2.0秒 09/03 名古屋6R 8着/11頭+1.8秒 08/19 名古屋3R 7着/11頭+1.0秒 07/29 名古屋12R 4着/12頭+1.8秒 07/14 名古屋5R 3着/3頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。

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

マイネルスラーヴァ

騎手今井貴（愛知）

2.3倍

AI の勝率62%損益の分かれ目43%

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

◎7

マイネルスラーヴァ

今井貴（愛知）

2.3倍

勝率 62%

›

○10

フローラルウェイ

小笠羚（愛知）

6.4倍

勝率 10%

›

▲5

カデナボニータ

加藤聡（愛知）

2.3倍

勝率 9%

›

△6

メイショウヨリキリ

望月洵（愛知）

10.6倍

勝率 7%

›

△4

ゴールドレーン

細川智（愛知）

25.9倍

勝率 6%

›

△8

ルミノーゾ

大畑雅（愛知）

24.6倍

勝率 2%

›

▽11

ベールドゥフィーユ

友森翔（愛知）

36.8倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ピカレスクヒーロー

木之葵（愛知）

60.6倍

対象外勝率 1%

›

×9

ニシキビブラビブレ

丹羽克（愛知）

63.8倍

対象外勝率 1%

›

▽2

エストレリータ

大原浩（笠松）

130.2倍

対象外勝率 0%

›

▽1

デルマガニメデ

柿原翔（愛知）

155.0倍

対象外勝率 0%

›

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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