名古屋 5R 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。

5R 名古屋競馬場中京競Ｂ８ダ1500m 発走 16:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コスモコロネット自在	大原浩（笠松）	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20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 09/18 名古屋9R 8着/12頭+1.8秒 09/07 名古屋10R 8着/11頭+4.3秒 08/24 名古屋7R 4着/12頭+0.7秒 07/31 名古屋5R 7着/12頭+1.7秒 07/17 名古屋12R 4着/12頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
2	キャンディタフト	今井貴（愛知）	実9.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場43走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 10/02 名古屋7R 9着/12頭+2.8秒 09/18 名古屋5R 10着/10頭+2.9秒 07/17 名古屋10R 4着/12頭 06/05 名古屋12R 2着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋2R 4着/10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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 43走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 37走で勝率 5% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
3	グランキューブ	細川智（愛知）	実16.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/18 名古屋7R 10着/11頭+2.8秒 09/04 名古屋6R 10着/11頭+2.5秒 07/01 名古屋7R 10着/11頭 06/17 名古屋7R 8着/11頭 06/03 名古屋8R 9着/12頭+0.0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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 62走で勝率 8% △ 距離適性同距離 44走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
4	パキラスイート先行	大畑雅（愛知）	実71.0	▽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 09/04 名古屋3R 11着/11頭+3.8秒 07/29 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/14 名古屋5R 2着/3頭 05/06 名古屋10R 8着/11頭+1.9秒 04/23 名古屋2R 5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
5	キタカラキタパンチ先行	阪野学（愛知）	実39.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/02 名古屋8R 10着/12頭+3.7秒 09/18 名古屋6R 9着/11頭+1.6秒 09/07 名古屋8R 10着/10頭+4.1秒 08/24 名古屋9R 11着/11頭+3.6秒 04/22 名古屋7R 8着/12頭+1.8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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 53走で勝率 11% △ 距離適性同距離 32走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ミツカネスコーピオ	大畑慧（愛知）	実23.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（524日ぶりの実戦）
前5走 05/13 川崎9R 5着/14頭+2.3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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 524日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
7	レイエル先行	村上弘（愛知）	実17.4	△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0%と苦戦傾向）
前5走 10/02 名古屋7R 8着/12頭+2.7秒 09/18 名古屋5R 6着/10頭+1.3秒 09/07 名古屋10R 4着/11頭+2.9秒 07/17 浦和5R 11着/12頭+3.0秒 02/26 浦和2R 4着/11頭+1.8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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% △ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	ブリリアントギフト差し	木之葵（愛知）	実50.9	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 09/29 名古屋8R 1着/12頭勝利 09/16 名古屋6R 6着/11頭+2.2秒 08/19 名古屋3R 8着/11頭+1.1秒 07/29 名古屋2R 6着/11頭+1.5秒 07/14 名古屋6R 8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 86走で勝率 7% △ 距離適性同距離 74走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
9	ミカノヴェニュス逃げ	塚本征（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（当競馬場13走で勝率38%と適性高／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/16 名古屋9R 4着/11頭+0.8秒 03/10 名古屋7R 3着/11頭+0.3秒 01/27 名古屋8R 3着/12頭+0.0秒 01/01 名古屋11R 2着/12頭+0.6秒 12/10 名古屋12R 1着/12頭勝利
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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 54.0% (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。
10	ボンボニエーレ自在	小笠羚（愛知）	実5.6	▲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 10/01 名古屋2R 6着/12頭+0.5秒 09/17 名古屋4R 2着/9頭+0.1秒 09/02 名古屋7R 1着/12頭勝利 08/19 名古屋12R 4着/12頭+0.4秒 07/13 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
11	トラストユー先行	丸野勝（愛知）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/17 名古屋12R 3着/3頭 09/04 名古屋3R 7着/11頭+2.3秒 08/24 名古屋6R 9着/11頭+1.4秒 07/31 名古屋12R 4着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋7R 3着/12頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。

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

ミカノヴェニュス

騎手塚本征（愛知）

1.6倍

AI の勝率54%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11頭

◎9

ミカノヴェニュス

塚本征（愛知）

1.6倍

勝率 54%

›

○2

キャンディタフト

今井貴（愛知）

9.7倍

勝率 13%

›

▲10

ボンボニエーレ

小笠羚（愛知）

5.6倍

勝率 8%

›

△11

トラストユー

丸野勝（愛知）

11.9倍

勝率 7%

›

△3

グランキューブ

細川智（愛知）

16.3倍

勝率 5%

›

△7

レイエル

村上弘（愛知）

17.4倍

勝率 4%

›

▽6

ミツカネスコーピオ

大畑慧（愛知）

23.6倍

勝率 3%

›

×1

コスモコロネット

大原浩（笠松）

17.2倍

勝率 2%

›

▽8

ブリリアントギフト

木之葵（愛知）

50.9倍

対象外勝率 1%

›

▽4

パキラスイート

大畑雅（愛知）

71.0倍

対象外勝率 1%

›

×5

キタカラキタパンチ

阪野学（愛知）

39.7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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