名古屋 3R 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。

3R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 15:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルージェネシス自在	柿原翔（愛知）	実23.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 10/01 名古屋12R 2着/12頭+0.9秒 09/16 名古屋4R 7着/10頭+1.2秒 09/04 名古屋5R 6着/10頭+3.1秒 08/19 名古屋10R 11着/12頭+3.3秒 07/29 名古屋4R 1着/11頭勝利
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 5.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 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) ○ 前走実績前走 2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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
2	ホウオウサンサール先行	塚本征（愛知）	実5.0	○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2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/16 名古屋8R 2着/3頭 09/03 名古屋5R 2着/10頭+0.0秒 08/18 名古屋7R 1着/12頭勝利 02/12 名古屋4R 7着/12頭+1.8秒 01/28 名古屋2R 4着/12頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
3	ビップジョワ	木之葵（愛知）	実1.3	◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／60日ぶりの実戦）
前5走 08/20 名古屋4R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 50.6% (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	フークベルエ先行	友森翔（愛知）	実91.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場62走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は53走で勝ち無し）
前5走 09/18 名古屋9R 6着/12頭+1.7秒 09/07 名古屋10R 7着/11頭+4.0秒 07/31 名古屋10R 10着/12頭+2.7秒 07/17 名古屋12R 9着/12頭 06/05 名古屋8R 7着/12頭+1.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 62走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 53走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
5	ボスコヴェローチェ先行	大原浩（笠松）	実194.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/02 名古屋10R 12着/12頭+4.4秒 09/18 名古屋10R 8着/11頭+2.5秒 09/07 名古屋9R 8着/10頭+3.0秒 07/31 名古屋10R 9着/12頭+2.5秒 06/18 名古屋5R 6着/9頭+0.0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戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 49走で勝率 10% △ 距離適性同距離 34走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +27%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	マサハヤルージュ	丸野勝（愛知）	実41.2	△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9R 9着/12頭+3.0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 9.0着 (不振) ○ 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) +64%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.0% (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。
7	ヘヴンリースカイ差し	大畑雅（愛知）	実7.3	▲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5走 09/16 名古屋10R 8着/11頭+3.3秒 09/04 名古屋8R 3着/10頭+0.7秒 08/20 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/30 名古屋1R 2着/11頭+0.4秒 07/14 名古屋2R 3着/3頭
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 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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	ゴーゴーゴウト逃げ	丹羽克（愛知）	実143.2	▽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 10/02 名古屋10R 10着/12頭+4.2秒 09/18 名古屋10R 10着/11頭+3.4秒 09/07 名古屋9R 7着/10頭+2.0秒 08/24 名古屋7R 9着/12頭+1.4秒 07/17 名古屋10R 9着/12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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +27%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (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	シャルメイビス差し	村上弘（愛知）	実28.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 09/30 名古屋9R 2着/11頭+0.2秒 06/05 名古屋1R 8着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋5R 3着/10頭+8.0秒 03/26 名古屋4R 10着/12頭+1.7秒 03/12 名古屋1R 5着/11頭+1.0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戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 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 19日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
10	ヴィクトリアランド先行	丸山真（愛知）	実286.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/02 名古屋10R 11着/12頭+4.3秒 09/18 名古屋9R 11着/12頭+2.8秒 09/07 名古屋10R 11着/11頭+6.0秒 07/17 名古屋10R 12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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 4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 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +14%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
11	ナラティヴハーピー自在	今井貴（愛知）	実53.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/01 名古屋7R 12着/12頭+3.4秒 08/21 名古屋9R 7着/12頭+2.5秒 07/29 名古屋6R 11着/12頭+2.6秒 07/15 名古屋5R 6着/12頭 07/02 名古屋9R 4着/12頭+0.0秒
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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12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) +32%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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

ビップジョワ

騎手木之葵（愛知）

1.3倍

AI の勝率51%損益の分かれ目77%

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

ビップジョワ

木之葵（愛知）

1.3倍

勝率 51%

›

○2

ホウオウサンサール

塚本征（愛知）

5.0倍

勝率 15%

›

▲7

ヘヴンリースカイ

大畑雅（愛知）

7.3倍

勝率 12%

›

△9

シャルメイビス

村上弘（愛知）

28.2倍

勝率 6%

›

△1

ブルージェネシス

柿原翔（愛知）

23.1倍

勝率 6%

›

△6

マサハヤルージュ

丸野勝（愛知）

41.2倍

対象外勝率 4%

›

▽11

ナラティヴハーピー

今井貴（愛知）

53.7倍

対象外勝率 2%

›

▽4

フークベルエ

友森翔（愛知）

91.1倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ゴーゴーゴウト

丹羽克（愛知）

143.2倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ボスコヴェローチェ

大原浩（笠松）

194.0倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ヴィクトリアランド

丸山真（愛知）

286.4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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