名古屋 11R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

11R 名古屋競馬場ダ2000m 発走 17:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サラサラヘアー	村上弘（愛知）	実11.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同馬場状態で勝率50%／前走2着）
前5走 09/30 名古屋11R 2着/3頭 09/15 名古屋11R 2着/3頭 09/02 名古屋10R 9着/11頭+3.9秒 07/28 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 07/13 名古屋10R 3着/12頭+1.0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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.8% (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。
2	リュウノドラゴン逃げ	柿原翔（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/02 名古屋11R 6着/11頭+2.1秒 09/18 名古屋11R 10着/11頭+3.9秒 06/18 名古屋11R 9着/12頭 06/05 名古屋11R 9着/11頭+3.0秒 05/07 名古屋11R 1着/10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戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 5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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% ※ 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	リプリー	大畑雅（愛知）	実1.3	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場28走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/30 名古屋10R 2着/12頭+0.3秒 09/01 名古屋10R 1着/9頭勝利 07/29 名古屋11R 2着/3頭 06/30 名古屋9R 1着/12頭 06/18 名古屋5R 4着/9頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 28走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
4	タナバタ逃げ推奨	塚本征（愛知）	実8.0	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率30% × オッズ8.0倍で期待値+143%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場12走で勝率50%と適性高／同馬場状態で勝率50%）
前5走 09/18 名古屋11R 11着/11頭+4.0秒 09/07 名古屋11R 8着/8頭+4.4秒 02/12 名古屋11R 1着/12頭勝利 01/19 名古屋12R 4着/5頭+1.3秒 12/05 名古屋10R 2着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 50% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +143% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.4% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
5	アイガー自在	大畑慧（愛知）	実30.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場16走で勝率50%と適性高／同馬場状態で勝率38%）
前5走 10/02 名古屋11R 10着/11頭+2.6秒 08/21 名古屋11R 9着/9頭+3.9秒 07/28 名古屋10R 3着/9頭+1.3秒 07/14 名古屋11R 3着/7頭+1.0秒 06/02 名古屋11R 1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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 50% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	メモリードライブ先行	丹羽克（愛知）	実15.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/17 名古屋10R 8着/9頭+1.8秒 09/03 名古屋11R 2着/11頭+0.4秒 08/21 名古屋10R 5着/9頭+1.3秒 07/31 名古屋11R 3着/11頭+0.6秒 07/13 名古屋11R 2着/11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戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	バレアリックシー追込	今井貴（愛知）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/17 名古屋9R 8着/11頭+1.1秒 09/03 名古屋11R 5着/11頭+1.2秒 08/21 名古屋10R 2着/9頭+0.3秒 07/31 名古屋11R 5着/11頭+0.7秒 07/13 名古屋11R 3着/11頭+0.0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 24走で勝率 21% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	ユズノキ	小笠羚（愛知）	実15.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率31%／前走3着）
前5走 09/30 名古屋11R 3着/3頭 09/17 名古屋10R 4着/9頭+0.9秒 09/03 名古屋10R 8着/10頭+2.3秒 08/19 名古屋11R 3着/3頭 07/30 名古屋11R 2着/3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 5.0着 ○ 当競馬場適性 36走で勝率 17% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 31% ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	セイウンアーテル差し	筒井勇（笠松）	実14.7	△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11R 7着/12頭+1.8秒 09/17 名古屋10R 7着/9頭+1.7秒 08/21 名古屋11R 5着/9頭+1.4秒 07/31 名古屋11R 2着/11頭+0.3秒 06/30 名古屋11R 1着/11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 6.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。

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）

買うAI の推奨

タナバタ

騎手塚本征（愛知）

8.0倍

AI の勝率30%損益の分かれ目12%

AI の勝率 30% が損益の分かれ目 12%（1 ÷ 8.0倍）を上回り、期待値 +143% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥500（AI の自信に応じて変えています）

外れ（4着）

出走馬全9頭

◎4

タナバタ

塚本征（愛知）

8.0倍

勝率 30%

›

○3

リプリー

大畑雅（愛知）

1.3倍

勝率 22%

›

▲1

サラサラヘアー

村上弘（愛知）

11.8倍

勝率 18%

›

△7

バレアリックシー

今井貴（愛知）

12.9倍

勝率 8%

›

△9

セイウンアーテル

筒井勇（笠松）

14.7倍

勝率 7%

›

△2

リュウノドラゴン

柿原翔（愛知）

—

勝率 7%

›

▽6

メモリードライブ

丹羽克（愛知）

15.1倍

勝率 5%

›

×8

ユズノキ

小笠羚（愛知）

15.1倍

勝率 2%

›

×5

アイガー

大畑慧（愛知）

30.4倍

対象外勝率 2%

›

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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 4 タナバタ ¥500 実8.0倍期待値 +143% 不的中4着単勝 8.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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