名古屋 10R 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。

10R 名古屋競馬場ダ1700m 発走 17:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ムーンスカイ	細川智（愛知）	実11.5	△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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/30 名古屋10R 4着/12頭+0.7秒 07/13 名古屋8R 1着/3頭 06/30 名古屋10R 4着/9頭+0.0秒 06/16 名古屋11R 3着/12頭 04/30 園田11R 6着/10頭+1.1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 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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	パピタ逃げ	大畑雅（愛知）	実41.7	×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11R 9着/12頭+3.1秒 09/07 名古屋11R 7着/8頭+2.3秒 08/20 名古屋11R 6着/11頭+1.8秒 07/28 名古屋10R 7着/9頭+2.5秒 07/17 名古屋11R 6着/6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 76走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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	ルテリブル差し	木之葵（愛知）	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場34走で勝率26%と適性高／同距離帯27走で勝率30%／同馬場状態で勝率35%）
前5走 09/18 名古屋11R 5着/11頭+2.9秒 08/21 名古屋10R 7着/9頭+1.8秒 07/31 名古屋11R 6着/11頭+0.9秒 06/03 名古屋10R 4着/12頭+4.0秒 05/06 名古屋11R 3着/10頭+0.5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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 34走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 30% ◎ 馬場適性同馬場 26走で勝率 35% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	バウンティキャット逃げ	丸野勝（愛知）	実45.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/17 名古屋9R 4着/11頭+0.9秒 07/04 314R 7着/11頭+2.2秒 05/23 314R 4着/10頭+1.5秒 05/09 319R 8着/8頭+2.7秒 03/23 316R 1着/12頭勝利
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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
5	エピックナイト追込	村上弘（愛知）	実27.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9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10R 7着/12頭+0.9秒 09/03 名古屋11R 9着/11頭+2.1秒 07/28 名古屋9R 1着/12頭勝利 07/13 名古屋10R 4着/12頭 06/30 名古屋10R 6着/9頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 28% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
6	スターペスショウマ追込	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（当競馬場4走で勝率75%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 09/14 名古屋11R 2着/12頭+0.2秒 09/01 名古屋9R 1着/9頭勝利 08/20 名古屋10R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋8R 1着/11頭勝利 ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 64.0% (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。
7	ベレーザフィン自在	丹羽克（愛知）	実24.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/29 名古屋10R 1着/3頭 09/14 名古屋9R 2着/10頭+0.2秒 09/01 名古屋11R 10着/12頭+2.0秒 08/18 名古屋9R 4着/11頭+0.5秒 07/29 名古屋8R 4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (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。
8	プロミシングギャル	小笠羚（愛知）	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋10R 9着/10頭+2.6秒 07/30 名古屋11R 3着/3頭 07/13 名古屋9R 2着/11頭 06/30 名古屋10R 2着/9頭 06/17 名古屋9R 3着/11頭
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 4.7着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 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 3.2% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	ロックマジェスティ	大畑慧（愛知）	実6.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場27走で勝率26%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/18 名古屋11R 8着/11頭+3.8秒 08/19 名古屋11R 2着/3頭 07/28 名古屋8R 1着/3頭 06/16 名古屋10R 2着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋9R 1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 27走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。

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

スターペスショウマ

騎手望月洵（愛知）

1.5倍

AI の勝率64%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9頭

◎6

スターペスショウマ

望月洵（愛知）

1.5倍

勝率 64%

›

○3

ルテリブル

木之葵（愛知）

5.8倍

勝率 10%

›

▲9

ロックマジェスティ

大畑慧（愛知）

6.2倍

勝率 8%

›

△1

ムーンスカイ

細川智（愛知）

11.5倍

勝率 7%

›

△7

ベレーザフィン

丹羽克（愛知）

24.3倍

勝率 3%

›

△8

プロミシングギャル

小笠羚（愛知）

12.3倍

勝率 3%

›

▽5

エピックナイト

村上弘（愛知）

27.1倍

勝率 3%

›

▽4

バウンティキャット

丸野勝（愛知）

45.9倍

対象外勝率 1%

›

×2

パピタ

大畑雅（愛知）

41.7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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