名古屋 12R 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。

12R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セルリアンドロップ差し	丸山真（愛知）	実29.0	×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1R 4着/11頭+0.3秒 09/04 名古屋1R 3着/3頭 07/29 名古屋3R 4着/12頭+1.0秒 07/14 名古屋7R 3着/12頭+0.0秒 04/24 名古屋3R 8着/12頭+2.7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 3.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
2	ダックリン先行	筒井勇（笠松）	実7.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/02 名古屋8R 5着/12頭+1.6秒 09/18 名古屋5R 4着/10頭+0.9秒 09/07 名古屋10R 3着/11頭+1.9秒 07/31 名古屋12R 8着/12頭+0.9秒 07/02 名古屋5R 1着/11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 4.0着 △ 当競馬場適性 48走で勝率 6% △ 距離適性同距離 44走で勝率 7% ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
3	ヒダサワヤカ差し	加藤聡（愛知）	実57.2	▽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 10/01 名古屋2R 8着/12頭+1.0秒 09/17 名古屋4R 3着/9頭+0.8秒 08/20 名古屋6R 5着/12頭+1.1秒 07/30 名古屋12R 7着/12頭+1.0秒 07/03 名古屋9R 7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戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% ◎ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	サンタマルティナ	細川智（愛知）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 10/02 名古屋10R 5着/12頭+2.3秒 07/17 名古屋5R 2着/3頭 07/03 名古屋12R 4着/12頭 06/05 名古屋10R 4着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋10R 6着/10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 3.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
5	アショカ差し	小笠羚（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（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/02 名古屋10R 6着/12頭+2.5秒 09/18 名古屋9R 2着/12頭+0.9秒 08/24 名古屋10R 8着/11頭+0.7秒 07/31 名古屋10R 6着/12頭+0.8秒 06/05 名古屋10R 7着/12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 5.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.1% (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。
6	マンノミューズ先行	丸野勝（愛知）	実11.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 10/01 名古屋1R 3着/11頭+0.2秒 07/30 名古屋7R 5着/11頭+1.1秒 05/08 名古屋4R 5着/10頭+1.0秒 04/13 名古屋5R 4着/9頭+0.6秒 03/13 名古屋8R 5着/10頭+1.3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 4.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 前走実績前走 3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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	カムイパパイヤ差し	大原浩（笠松）	実33.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 10/01 名古屋1R 2着/11頭+0.0秒 09/17 名古屋3R 2着/9頭+0.3秒 08/20 名古屋5R 7着/10頭+1.7秒 07/30 名古屋12R 8着/12頭+1.3秒 07/14 名古屋8R 4着/12頭+0.0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 3.7着 △ 当競馬場適性 48走で勝率 6% △ 距離適性同距離 41走で勝率 7% ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
8	グレースシャルマン追込	大畑雅（愛知）	実13.6	▽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5走 09/18 名古屋8R 5着/12頭+1.8秒 09/03 名古屋7R 1着/11頭勝利 08/19 名古屋3R 2着/11頭+0.1秒 07/14 名古屋6R 7着/12頭 05/07 名古屋7R 8着/11頭+1.1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 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
9	ビックピカンテ差し	大畑慧（愛知）	実13.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場62走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は56走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/30 名古屋5R 2着/3頭 09/16 名古屋5R 4着/11頭+0.4秒 09/02 名古屋7R 5着/12頭+1.2秒 08/19 名古屋2R 9着/12頭+3.4秒 07/28 名古屋12R 2着/10頭+0.4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 3.7着 × 当競馬場適性 62走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56走で勝ち無し △ 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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	スイートゥンビター差し	木之葵（愛知）	実4.2	◎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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 10/01 名古屋2R 3着/12頭+0.3秒 09/04 名古屋2R 3着/3頭 08/20 名古屋6R 3着/12頭+0.6秒 07/28 名古屋7R 1着/12頭勝利 04/09 名古屋3R 3着/11頭+0.5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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	ホウオウブライツ追込	塚本征（愛知）	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/16 名古屋6R 2着/11頭+0.7秒 09/02 名古屋7R 3着/12頭+0.6秒 08/19 名古屋2R 5着/12頭+1.7秒 07/28 名古屋7R 4着/12頭+0.8秒 07/13 名古屋5R 1着/3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 3.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	ユメミ追込	尾崎章（愛知）	実12.8	×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2着）
前5走 09/17 名古屋5R 2着/10頭+0.1秒 09/04 名古屋2R 2着/3頭 08/19 名古屋2R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋7R 3着/12頭+0.3秒 07/01 名古屋6R 4着/12頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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

スイートゥンビター

騎手木之葵（愛知）

4.2倍

AI の勝率24%損益の分かれ目24%

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

◎10

スイートゥンビター

木之葵（愛知）

4.2倍

勝率 24%

›

○4

サンタマルティナ

細川智（愛知）

4.3倍

勝率 17%

›

▲11

ホウオウブライツ

塚本征（愛知）

6.3倍

勝率 17%

›

△5

アショカ

小笠羚（愛知）

9.6倍

勝率 11%

›

△2

ダックリン

筒井勇（笠松）

7.4倍

勝率 11%

›

△6

マンノミューズ

丸野勝（愛知）

11.4倍

勝率 8%

›

▽8

グレースシャルマン

大畑雅（愛知）

13.6倍

勝率 5%

›

×12

ユメミ

尾崎章（愛知）

12.8倍

勝率 3%

›

×9

ビックピカンテ

大畑慧（愛知）

13.8倍

勝率 2%

›

×1

セルリアンドロップ

丸山真（愛知）

29.0倍

勝率 1%

›

▽3

ヒダサワヤカ

加藤聡（愛知）

57.2倍

対象外勝率 1%

›

×7

カムイパパイヤ

大原浩（笠松）

33.4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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