名古屋 8R 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。

8R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 16:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スイングボーイ追込	大畑慧（愛知）	実57.3	▽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67%と好調）
前5走 09/18 名古屋7R 5着/11頭+1.4秒 09/07 名古屋5R 1着/9頭勝利 08/19 名古屋4R 1着/11頭勝利 07/29 名古屋2R 2着/11頭+0.3秒 07/02 名古屋12R 9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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% ○ 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%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.9% (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。
2	リョウライライ差し	柿原翔（愛知）	実13.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/01 名古屋8R 5着/11頭+0.5秒 09/17 名古屋7R 4着/12頭+0.3秒 08/20 名古屋8R 5着/11頭+0.7秒 07/15 名古屋8R 4着/11頭+0.0秒 07/01 名古屋8R 7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 4.7着 △ 当競馬場適性 75走で勝率 9% △ 距離適性同距離 44走で勝率 14% △ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	トリスティ	望月洵（愛知）	実1.5	×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3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 10/01 名古屋9R 3着/12頭+0.6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 3.0着 (安定) ◎ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.4% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	カフジアッサム差し	加藤聡（愛知）	実62.0	▽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6R 10着/12頭+1.2秒 09/17 名古屋6R 7着/10頭+1.6秒 08/24 名古屋9R 2着/11頭+0.9秒 07/31 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/03 名古屋12R 9着/12頭+0.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
5	プルメリアリング先行	細川智（愛知）	実43.5	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 09/15 名古屋10R 5着/11頭+0.6秒 09/02 名古屋8R 5着/10頭+0.7秒 07/14 名古屋9R 9着/11頭 06/30 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋5R 5着/9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 6.3着 × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (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) +137%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
6	ハクサンシャトル逃げ	大原浩（笠松）	実62.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場53走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は49走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/16 名古屋9R 3着/11頭+0.6秒 09/02 名古屋8R 7着/10頭+1.3秒 08/19 名古屋7R 7着/10頭+1.1秒 07/29 名古屋7R 7着/12頭+1.3秒 06/30 名古屋7R 4着/12頭+0.0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 5.7着 × 当競馬場適性 53走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 49走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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 2.4% (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。
7	バイバイダーリン差し	丸野勝（愛知）	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率44%と適性高／同距離帯9走で勝率44%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/01 名古屋8R 11着/12頭+6.0秒 06/17 名古屋7R 2着/11頭 05/22 名古屋12R 1着/10頭 05/07 名古屋9R 3着/10頭+0.2秒 04/13 名古屋6R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 107日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.6% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
8	クリノナイスガイ自在	明星晴（笠松）	実63.2	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/15 名古屋10R 11着/11頭+2.5秒 09/02 名古屋11R 10着/10頭+1.4秒 08/19 名古屋6R 2着/10頭+0.1秒 07/29 名古屋7R 12着/12頭+3.3秒 07/15 名古屋9R 11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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (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。
9	ロクスマリアンヌ逃げ	丸山真（愛知）	実45.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/17 大井2R 10着/14頭+2.0秒 09/03 大井2R 6着/16頭+0.5秒 08/17 大井2R 9着/14頭+1.5秒 07/23 大井2R 8着/16頭+1.0秒 07/03 大井2R 6着/14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 8.3着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (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。
10	ソダチザカリ	木之葵（愛知）	実8.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/18 名古屋6R 3着/11頭+0.0秒 09/07 名古屋10R 1着/11頭勝利 08/20 名古屋5R 3着/10頭+0.8秒 06/03 名古屋7R 2着/12頭 05/21 名古屋1R 2着/10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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	エイシンメリダ	筒井勇（笠松）	実11.8	△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 10/02 名古屋9R 3着/3頭 09/04 名古屋6R 4着/11頭+0.9秒 08/24 名古屋9R 3着/11頭+0.9秒 07/31 名古屋7R 2着/12頭+0.2秒 06/18 名古屋5R 8着/9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 3.3着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 20走で勝率 20% ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。

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

トリスティ

騎手望月洵（愛知）

1.5倍

AI の勝率28%損益の分かれ目67%

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

×3

トリスティ

望月洵（愛知）

1.5倍

勝率 28%

›

○7

バイバイダーリン

丸野勝（愛知）

4.6倍

勝率 28%

›

▲10

ソダチザカリ

木之葵（愛知）

8.6倍

勝率 13%

›

△11

エイシンメリダ

筒井勇（笠松）

11.8倍

勝率 9%

›

△2

リョウライライ

柿原翔（愛知）

13.6倍

勝率 6%

›

△5

プルメリアリング

細川智（愛知）

43.5倍

対象外勝率 5%

›

▽1

スイングボーイ

大畑慧（愛知）

57.3倍

対象外勝率 3%

›

▽9

ロクスマリアンヌ

丸山真（愛知）

45.8倍

対象外勝率 3%

›

▽6

ハクサンシャトル

大原浩（笠松）

62.0倍

対象外勝率 2%

›

▽4

カフジアッサム

加藤聡（愛知）

62.0倍

対象外勝率 1%

›

×8

クリノナイスガイ

明星晴（笠松）

63.2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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