名古屋 4R 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。

4R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 14:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ケープティアラ	大畑雅（愛知）	実34.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着）
前5走 10/13 名古屋12R 3着/11頭+0.6秒 09/14 名古屋5R 12着/12頭+7.1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 7.5着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
2	ゴールデンボート差し	今井貴（愛知）	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 10/13 名古屋7R 8着/11頭+1.6秒 10/02 名古屋12R 7着/12頭+1.7秒 09/15 名古屋3R 8着/11頭+1.7秒 09/02 名古屋4R 6着/11頭+2.5秒 08/24 名古屋3R 5着/12頭+1.1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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
3	セイヒンクイーン	加藤誓（愛知）	実108.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
4	メイショウイサミ差し	尾崎章（愛知）	実14.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 10/13 名古屋8R 9着/12頭+0.9秒 09/15 名古屋12R 3着/12頭+0.2秒 09/01 名古屋3R 5着/10頭+2.3秒 07/13 名古屋3R 6着/12頭 06/30 名古屋4R 6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 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
5	ドナシュネル推奨	加藤聡（愛知）	実16.2	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+67%の中穴候補（騎手は近50戦勝率24%と好調）
前5走 09/15 名古屋3R 11着/11頭+4.8秒 08/18 名古屋5R 4着/12頭+4.3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 7.5着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	ソパデアホ	望月洵（愛知）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 10/13 名古屋3R 3着/11頭+0.4秒 08/24 名古屋1R 9着/11頭+3.6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 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
7	ローズバラード自在	木之葵（愛知）	実19.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/13 名古屋2R 3着/11頭+0.6秒 09/01 名古屋5R 9着/11頭+4.3秒 08/24 名古屋3R 11着/12頭+3.9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
8	ファフロツキーズ逃げ	小笠羚（愛知）	実5.2	△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／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/13 名古屋8R 6着/12頭+0.6秒 10/02 名古屋2R 10着/12頭+3.4秒 09/15 名古屋3R 10着/11頭+3.4秒 09/02 名古屋4R 11着/11頭+4.2秒 08/21 名古屋1R 7着/12頭+2.4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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	チョコブラウニー	近藤颯（愛知）	実24.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/13 名古屋7R 10着/11頭+2.0秒 09/29 名古屋1R 3着/12頭+99.6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 6.5着 △ 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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (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。
10	レッドジルベスター逃げ	塚本征（愛知）	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/13 名古屋7R 11着/11頭+2.6秒 09/29 名古屋12R 3着/12頭+2.1秒 09/14 名古屋3R 10着/12頭+4.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
11	スマートピクタス先行	丹羽克（愛知）	実186.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/13 名古屋12R 7着/11頭+2.3秒 10/02 名古屋2R 11着/12頭+3.7秒 09/15 名古屋12R 12着/12頭+2.9秒 08/18 名古屋1R 3着/12頭+54.4秒 07/28 名古屋1R 10着/12頭+97.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
12	ショルタメンテ	細川智（愛知）	実2.4	◎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（前走3着）
前5走 10/13 名古屋4R 3着/11頭+1.3秒 09/14 名古屋5R 6着/12頭+1.9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 4.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.5% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。

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

ドナシュネル

騎手加藤聡（愛知）

16.2倍

AI の勝率10%損益の分かれ目6%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 16.2倍）を上回り、期待値 +68% 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）

外れ（6着）

出走馬全12頭

◎12

ショルタメンテ

細川智（愛知）

2.4倍

勝率 38%

›

○6

ソパデアホ

望月洵（愛知）

3.8倍

勝率 22%

›

▲5

ドナシュネル

加藤聡（愛知）

16.2倍

勝率 10%

›

△8

ファフロツキーズ

小笠羚（愛知）

5.2倍

勝率 10%

›

△2

ゴールデンボート

今井貴（愛知）

11.5倍

勝率 7%

›

△4

メイショウイサミ

尾崎章（愛知）

14.5倍

勝率 3%

›

▽10

レッドジルベスター

塚本征（愛知）

24.3倍

勝率 3%

›

▽9

チョコブラウニー

近藤颯（愛知）

24.8倍

勝率 3%

›

×7

ローズバラード

木之葵（愛知）

19.4倍

勝率 2%

›

×1

ケープティアラ

大畑雅（愛知）

34.4倍

対象外勝率 1%

›

▽3

セイヒンクイーン

加藤誓（愛知）

108.5倍

対象外勝率 1%

›

▽11

スマートピクタス

丹羽克（愛知）

186.7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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 5 ドナシュネル ¥100 実16.2倍期待値 +68% 不的中6着単勝 16.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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