名古屋 10R 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。

10R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 19:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リックトメンマ差し	丹羽克（愛知）	実39.4	▽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 10/02 名古屋6R 1着/3頭 09/18 名古屋8R 8着/12頭+2.2秒 08/24 名古屋6R 4着/11頭+0.8秒 07/31 名古屋12R 5着/12頭+0.5秒 07/03 名古屋1R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 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 17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 1.6% (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。
2	キングオブザナイル追込	柿原翔（愛知）	実55.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 06/30 名古屋10R 9着/9頭 06/17 名古屋9R 7着/11頭+0.0秒 02/13 名古屋10R 10着/10頭+6.4秒 01/30 名古屋11R 10着/11頭+2.6秒 01/19 名古屋10R 8着/8頭+1.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 111日休養明け × 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 0.5% (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。
3	パリパリライズ逃げ	筒井勇（笠松）	実25.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/01 名古屋2R 1着/12頭勝利 09/17 名古屋5R 3着/10頭+0.4秒 07/30 名古屋7R 10着/11頭+2.4秒 07/15 名古屋12R 6着/12頭 07/03 名古屋7R 8着/12頭
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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
4	オイナリサン先行	小笠羚（愛知）	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場14走で勝率29%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/15 名古屋10R 10着/11頭+1.5秒 09/01 名古屋9R 8着/9頭+2.8秒 06/04 名古屋6R 1着/11頭 05/22 名古屋9R 2着/10頭 04/24 名古屋12R 5着/12頭+0.8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 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
5	テーオーパーソナル逃げ	加藤聡（愛知）	実42.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/16 名古屋7R 4着/10頭+1.6秒 09/02 名古屋9R 6着/9頭+1.2秒 08/05 園田7R 10着/10頭+2.1秒 07/15 園田5R 9着/12頭+7.0秒 06/24 園田8R 3着/10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 6.7着 △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
6	アサネガミ	大畑慧（愛知）	実21.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/17 大井8R 10着/11頭+3.3秒 09/03 大井8R 8着/13頭+0.9秒 07/22 大井6R 14着/14頭+4.1秒 07/03 大井8R 9着/13頭+0.0秒 06/12 大井6R 11着/12頭+2.0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 10.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
7	ポムドール差し	今井貴（愛知）	実1.9	◎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7走で勝率29%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/02 名古屋10R 2着/12頭+1.1秒 09/18 名古屋8R 3着/12頭+1.0秒 09/04 名古屋3R 2着/11頭+0.7秒 08/24 名古屋5R 3着/3頭 07/30 名古屋6R 2着/11頭+0.3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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 57.1% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
8	ドルチェルナ自在	大原浩（笠松）	実16.7	△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6R 4着/12頭+0.2秒 09/17 名古屋7R 8着/12頭+1.0秒 09/04 名古屋9R 7着/12頭+1.5秒 08/21 名古屋6R 2着/9頭+0.2秒 07/31 名古屋9R 5着/12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戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 23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 11走で勝率 27% ○ 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 5.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	メディアプンタ先行	丸野勝（愛知）	実14.7	△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6R 4着/11頭+0.4秒 09/07 名古屋8R 5着/10頭+1.6秒 08/24 名古屋10R 2着/11頭+0.2秒 07/31 名古屋12R 6着/12頭+0.6秒 07/03 名古屋9R 5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 3.7着 △ 当競馬場適性 65走で勝率 8% △ 距離適性同距離 58走で勝率 9% × 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 3.9% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
10	カミルレ	細川智（愛知）	実68.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 07/14 名古屋10R 11着/12頭 07/01 名古屋9R 11着/12頭 06/17 名古屋11R 11着/12頭 06/02 名古屋10R 10着/12頭+0.0秒 05/19 名古屋11R 10着/11頭+2.2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戦の調子平均 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 67走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 36走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け × 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 0.8% (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。
11	ハチハチローズ先行	塚本征（愛知）	実12.6	△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5%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/17 名古屋11R 10着/12頭+2.6秒 09/04 名古屋8R 4着/10頭+0.9秒 08/21 名古屋9R 9着/12頭+3.2秒 07/29 名古屋6R 10着/12頭+2.5秒 07/15 名古屋11R 10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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
12	アルゴフィリオ追込	木之葵（愛知）	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%と適性高／前走2着）
前5走 10/02 名古屋8R 2着/12頭+0.7秒 09/18 名古屋5R 3着/10頭+0.7秒 09/07 名古屋10R 5着/11頭+2.9秒 08/24 名古屋10R 5着/11頭+0.6秒 07/31 名古屋7R 8着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 8走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (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。

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

ポムドール

騎手今井貴（愛知）

1.9倍

AI の勝率57%損益の分かれ目53%

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12頭

◎7

ポムドール

今井貴（愛知）

1.9倍

勝率 57%

›

○4

オイナリサン

小笠羚（愛知）

5.8倍

勝率 12%

›

▲12

アルゴフィリオ

木之葵（愛知）

5.0倍

勝率 6%

›

△11

ハチハチローズ

塚本征（愛知）

12.6倍

勝率 6%

›

△8

ドルチェルナ

大原浩（笠松）

16.7倍

勝率 5%

›

△9

メディアプンタ

丸野勝（愛知）

14.7倍

勝率 4%

›

▽3

パリパリライズ

筒井勇（笠松）

25.1倍

勝率 2%

›

×6

アサネガミ

大畑慧（愛知）

21.1倍

勝率 2%

›

▽5

テーオーパーソナル

加藤聡（愛知）

42.3倍

対象外勝率 2%

›

▽1

リックトメンマ

丹羽克（愛知）

39.4倍

対象外勝率 2%

›

▽10

カミルレ

細川智（愛知）

68.2倍

対象外勝率 1%

›

×2

キングオブザナイル

柿原翔（愛知）

55.7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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