名古屋 8R 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。

8R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ1500m 発走 18:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セイウンピカイチ追込	大畑慧（愛知）	実36.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/01 名古屋8R 11着/11頭+1.1秒 08/20 名古屋10R 8着/11頭+1.4秒 07/30 名古屋9R 3着/12頭+0.5秒 07/15 名古屋8R 8着/11頭+1.0秒 06/05 名古屋6R 2着/12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 7.3着 (不振) △ 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 4% (やや苦戦) ▽ 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) +14%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
2	タベザカリ先行	大畑雅（愛知）	実31.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 09/17 名古屋7R 11着/12頭+1.4秒 09/04 名古屋9R 4着/12頭+1.2秒 08/20 名古屋8R 6着/11頭+1.1秒 07/17 名古屋9R 3着/3頭 07/03 名古屋7R 2着/12頭+0.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
3	バイアンドホールド逃げ	木之葵（愛知）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/01 名古屋8R 4着/11頭+0.5秒 09/17 名古屋7R 12着/12頭+2.0秒 09/04 名古屋9R 11着/12頭+3.6秒 08/20 名古屋10R 10着/11頭+2.2秒 07/30 名古屋10R 10着/11頭+2.8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 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% △ 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
4	スッサンエア	加藤聡（愛知）	実1.4	×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（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 10/01 名古屋7R 6着/12頭+2.1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 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.4% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	シヴァールバーニ先行推奨	今井貴（愛知）	実8.3	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+53%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 09/18 名古屋5R 5着/10頭+1.1秒 09/07 名古屋9R 4着/10頭+1.0秒 08/20 名古屋6R 1着/12頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.4% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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	スマートサターン逃げ	細川智（愛知）	実56.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/16 名古屋9R 11着/11頭+2.5秒 05/27 園田5R 12着/12頭 05/14 園田5R 5着/10頭+1.4秒 04/29 園田6R 4着/8頭+1.1秒 04/08 園田7R 3着/10頭+0.7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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.4% (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。
7	ベルフォン追込	筒井勇（笠松）	実20.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／前走2着）
前5走 10/02 名古屋6R 2着/3頭 09/18 名古屋8R 4着/12頭+1.6秒 09/04 名古屋3R 4着/11頭+1.5秒 08/19 名古屋3R 1着/11頭勝利 07/14 名古屋12R 3着/11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戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 27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 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (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。
8	ルナフェイズ先行	丸山真（愛知）	実56.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/16 名古屋7R 8着/10頭+2.8秒 09/02 名古屋9R 9着/9頭+1.6秒 08/19 名古屋6R 8着/10頭+1.6秒 07/29 名古屋7R 9着/12頭+1.4秒 07/14 名古屋9R 11着/11頭+0.0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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
9	ピックアンドロール追込	丸野勝（愛知）	実20.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/02 名古屋8R 3着/12頭+1.6秒 09/18 名古屋10R 2着/11頭+0.0秒 08/24 名古屋10R 9着/11頭+0.8秒 07/17 名古屋12R 11着/12頭+2.0秒 07/02 名古屋6R 10着/12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 4.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 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) +26% (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。
10	グラスチアー逃げ	加藤誓（愛知）	実81.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場51走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は51走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/16 名古屋7R 9着/10頭+3.3秒 09/02 名古屋9R 8着/9頭+1.4秒 08/19 名古屋7R 9着/10頭+2.0秒 07/29 名古屋7R 11着/12頭+1.5秒 07/14 名古屋9R 10着/11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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 51走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 51走で勝ち無し × 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 0.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
11	プレイアブルゲーム自在	友森翔（愛知）	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯12走で勝率25%／前走2着）
前5走 09/17 名古屋6R 2着/10頭+0.2秒 08/21 名古屋8R 8着/10頭+2.2秒 07/29 名古屋9R 10着/12頭+0.9秒 07/03 名古屋6R 2着/12頭 06/22 名古屋1R 1着/11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 6.7着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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）

買うAI の推奨

シヴァールバーニ

騎手今井貴（愛知）

8.3倍

AI の勝率18%損益の分かれ目12%

AI の勝率 18% が損益の分かれ目 12%（1 ÷ 8.3倍）を上回り、期待値 +53% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

的中 100円→800円

出走馬全11頭

×4

スッサンエア

加藤聡（愛知）

1.4倍

勝率 29%

›

○5

シヴァールバーニ

今井貴（愛知）

8.3倍

勝率 18%

›

▲3

バイアンドホールド

木之葵（愛知）

6.8倍

勝率 17%

›

△11

プレイアブルゲーム

友森翔（愛知）

9.6倍

勝率 15%

›

△9

ピックアンドロール

丸野勝（愛知）

20.1倍

勝率 6%

›

△7

ベルフォン

筒井勇（笠松）

20.8倍

勝率 5%

›

▽1

セイウンピカイチ

大畑慧（愛知）

36.8倍

対象外勝率 3%

›

▽6

スマートサターン

細川智（愛知）

56.8倍

対象外勝率 2%

›

▽2

タベザカリ

大畑雅（愛知）

31.2倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ルナフェイズ

丸山真（愛知）

56.5倍

対象外勝率 1%

›

×10

グラスチアー

加藤誓（愛知）

81.6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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 5 シヴァールバーニ ¥100 確定8.0倍期待値 +53% 的中1着確定 8.0倍800円

※ オッズは予測時点の値です。

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