名古屋 1R 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。

1R 名古屋競馬場ダ1400m 発走 14:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カワテンバッカス差し	今井貴（愛知）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯3走で勝率67%）
前5走 10/01 名古屋7R 7着/12頭+2.2秒 08/21 名古屋9R 5着/12頭+1.8秒 06/04 名古屋11R 6着/12頭 05/05 名古屋3R 1着/5頭勝利 04/22 名古屋9R 6着/9頭+1.5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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
2	アジュアカレンツ	加藤聡（愛知）	実1.6	◎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）
前5走 10/01 名古屋5R 3着/11頭+0.2秒 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 18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 36.1% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
3	キャリアビジョン	木之葵（愛知）	実17.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 10/02 名古屋2R 2着/12頭+1.0秒 09/15 名古屋3R 7着/11頭+1.7秒 09/01 名古屋6R 3着/11頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 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 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
4	ハイグッドエース先行	深澤杏（笠松）	実127.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/01 名古屋2R 9着/12頭+1.2秒 09/18 名古屋8R 9着/12頭+2.3秒 09/04 名古屋3R 9着/11頭+2.8秒 08/24 名古屋6R 8着/11頭+1.4秒 07/17 名古屋12R 10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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 54走で勝率 6% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
5	アンティリア先行	大畑慧（愛知）	実20.1	△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9R 4着/12頭+1.5秒 08/05 船橋2R 6着/6頭+3.1秒 06/28 船橋6R 4着/7頭+2.0秒 06/01 船橋2R 2着/11頭 05/05 船橋4R 2着/12頭+0.2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戦の調子平均 4.7着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
6	ソワンドヴィクター	小笠羚（愛知）	実50.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/01 名古屋9R 11着/12頭+5.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
7	ナムラシンジロー	塚本征（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4走で勝率25%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12R 3着/12頭+1.1秒 09/16 名古屋4R 4着/10頭+0.8秒 07/14 名古屋1R 1着/12頭 07/03 名古屋5R 2着/12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 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (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。
8	アルーリングソレル差し	加藤利（愛知）	実134.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場39走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は37走で勝ち無し）
前5走 09/30 名古屋9R 6着/11頭+1.6秒 09/16 名古屋8R 3着/3頭 09/03 名古屋6R 4着/11頭+1.0秒 08/19 名古屋3R 4着/11頭+0.5秒 07/14 名古屋7R 12着/12頭+3.0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 4.3着 × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37走で勝ち無し ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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	トゥスコラーナ	細川智（愛知）	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 10/02 名古屋1R 3着/12頭+0.8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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
10	メイショウイッシン先行	丹羽克（愛知）	実114.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し）
前5走 09/03 名古屋6R 6着/11頭+1.1秒 08/19 名古屋12R 8着/12頭+0.8秒 07/29 名古屋1R 2着/12頭+0.8秒 07/14 名古屋6R 6着/12頭 07/02 名古屋12R 6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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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

アジュアカレンツ

騎手加藤聡（愛知）

1.6倍

AI の勝率36%損益の分かれ目62%

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10頭

◎2

アジュアカレンツ

加藤聡（愛知）

1.6倍

勝率 36%

›

○1

カワテンバッカス

今井貴（愛知）

4.2倍

勝率 24%

›

▲7

ナムラシンジロー

塚本征（愛知）

6.2倍

勝率 14%

›

△9

トゥスコラーナ

細川智（愛知）

11.0倍

勝率 9%

›

△5

アンティリア

大畑慧（愛知）

20.1倍

勝率 6%

›

△3

キャリアビジョン

木之葵（愛知）

17.2倍

勝率 6%

›

▽6

ソワンドヴィクター

小笠羚（愛知）

50.4倍

対象外勝率 2%

›

▽10

メイショウイッシン

丹羽克（愛知）

114.5倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ハイグッドエース

深澤杏（笠松）

127.8倍

対象外勝率 1%

›

▽8

アルーリングソレル

加藤利（愛知）

134.1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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