名古屋 4R 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。

4R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 16:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼーブルージュ自在	深澤杏（笠松）	実38.5	▽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8走で勝ち無し）
前5走 09/18 名古屋8R 12着/12頭+2.5秒 09/07 名古屋5R 6着/9頭+1.1秒 08/24 名古屋6R 3着/11頭+0.5秒 07/31 名古屋5R 8着/12頭+2.1秒 07/14 浦和5R 3着/11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戦の調子平均 7.0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 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
2	ジャスパーレオン追込	加藤聡（愛知）	実1.1	◎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（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 10/01 名古屋9R 2着/12頭+0.6秒 09/16 名古屋2R 1着/11頭勝利 06/03 船橋7R 5着/10頭+0.0秒 01/27 312R 2着/10頭+2.1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) ◎ 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 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 65.7% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
3	ミヤビエクセレント逃げ	尾崎章（愛知）	実120.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/02 名古屋7R 10着/12頭+2.9秒 09/18 名古屋5R 8着/10頭+1.6秒 09/07 名古屋7R 9着/10頭+1.9秒 08/24 名古屋8R 11着/12頭+2.1秒 07/17 名古屋7R 11着/12頭+1.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 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 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
4	マルクパージュ自在	友森翔（愛知）	実68.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 10/01 名古屋2R 11着/12頭+1.5秒 09/04 名古屋3R 6着/11頭+1.8秒 08/24 名古屋6R 5着/11頭+1.3秒 07/30 名古屋7R 2着/11頭+0.0秒 07/15 名古屋12R 5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ▽ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	フルオブエナジー自在	木之葵（愛知）	実31.2	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/02 名古屋10R 7着/12頭+3.2秒 09/18 名古屋10R 7着/11頭+2.4秒 09/07 名古屋9R 5着/10頭+1.3秒 07/17 名古屋10R 7着/12頭+0.0秒 06/05 名古屋12R 6着/11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 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +96%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
6	エグザルテーション先行	大原浩（笠松）	実65.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/02 名古屋8R 7着/12頭+2.4秒 09/18 名古屋6R 10着/11頭+1.7秒 09/07 名古屋8R 6着/10頭+2.1秒 08/24 名古屋9R 8着/11頭+2.6秒 07/31 名古屋9R 7着/12頭+1.4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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 23走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 28% ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
7	チャコワールド自在	丹羽克（愛知）	実131.0	▽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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/01 名古屋1R 7着/11頭+1.0秒 08/19 名古屋1R 1着/11頭勝利 07/28 名古屋7R 11着/12頭+3.7秒 07/02 名古屋3R 12着/12頭 11/20 川崎10R 12着/12頭+3.5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 4走で勝率 25% ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
8	サンマイル先行	大畑雅（愛知）	実44.5	△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33%と好調）
前5走 09/07 名古屋7R 7着/10頭+0.8秒 05/22 名古屋8R 1着/11頭 05/07 名古屋12R 8着/10頭+1.5秒 04/24 名古屋4R 7着/12頭+2.2秒 04/13 名古屋4R 6着/10頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 88走で勝率 6% △ 距離適性同距離 71走で勝率 7% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20%（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。
9	アンファール追込	小笠羚（愛知）	実4.5	○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 09/16 名古屋10R 3着/11頭+0.6秒 09/03 名古屋3R 1着/12頭勝利 08/20 名古屋12R 2着/12頭+0.3秒 07/30 名古屋4R 4着/12頭+0.9秒 07/14 名古屋2R 2着/3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 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	ターミバレンシア先行	村上弘（愛知）	実20.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/18 名古屋9R 7着/12頭+1.8秒 09/07 名古屋5R 4着/9頭+1.0秒 08/24 名古屋7R 6着/12頭+0.8秒 07/31 名古屋5R 5着/12頭+1.5秒 07/03 名古屋9R 2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 5.7着 △ 当競馬場適性 78走で勝率 9% △ 距離適性同距離 49走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
11	セラヴィーナス逃げ	丸野勝（愛知）	実56.6	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/02 名古屋7R 12着/12頭+3.3秒 09/18 名古屋10R 5着/11頭+0.7秒 09/07 名古屋10R 9着/11頭+4.4秒 08/24 名古屋7R 10着/12頭+1.4秒 07/31 名古屋7R 11着/12頭+2.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ▽ 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) +100%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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）

見送りAI の 1 位の馬

ジャスパーレオン

騎手加藤聡（愛知）

1.1倍

AI の勝率66%損益の分かれ目91%

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

◎2

ジャスパーレオン

加藤聡（愛知）

1.1倍

勝率 66%

›

○9

アンファール

小笠羚（愛知）

4.5倍

勝率 10%

›

▲10

ターミバレンシア

村上弘（愛知）

20.8倍

勝率 6%

›

△5

フルオブエナジー

木之葵（愛知）

31.2倍

対象外勝率 6%

›

△11

セラヴィーナス

丸野勝（愛知）

56.6倍

対象外勝率 4%

›

△8

サンマイル

大畑雅（愛知）

44.5倍

対象外勝率 3%

›

▽1

ゼーブルージュ

深澤杏（笠松）

38.5倍

対象外勝率 2%

›

▽6

エグザルテーション

大原浩（笠松）

65.5倍

対象外勝率 1%

›

▽4

マルクパージュ

友森翔（愛知）

68.4倍

対象外勝率 1%

›

▽7

チャコワールド

丹羽克（愛知）

131.0倍

対象外勝率 0%

›

▽3

ミヤビエクセレント

尾崎章（愛知）

120.7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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