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 名古屋競馬場ダ1500m 発走 14:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プリヴィマーク	小笠羚（愛知）	実42.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/13 名古屋9R 6着/11頭+1.7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 6.0着 ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
2	レディトゥランブル	村上弘（愛知）	実10.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
3	グランドサークル逃げ	大原浩（笠松）	実43.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/13 名古屋8R 11着/12頭+3.6秒 09/30 名古屋1R 6着/11頭+3.0秒 09/18 名古屋12R 10着/12頭+4.2秒 09/07 名古屋2R 5着/7頭+4.2秒 08/21 名古屋12R 6着/12頭+1.8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 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
4	ポンテヴェッキオ	木之葵（愛知）	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	ポセイドンテソーロ	今井貴（愛知）	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/13 名古屋8R 10着/12頭+1.0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 10.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
6	ノアソノマ	大畑雅（愛知）	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 4.3% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
7	ヤマトスイフト	塚本征（愛知）	実12.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 3.2% (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。
8	オーキッドワン	望月洵（愛知）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.5% (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。
9	カタカムナ	大畑慧（愛知）	実50.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/13 名古屋9R 7着/11頭+1.9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 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
10	ピグマリオン	加藤聡（愛知）	実76.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/13 名古屋9R 9着/11頭+3.3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 9.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
11	リベンジャー	丸野勝（愛知）	実2.8	◎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8.0着と低調）
前5走 10/13 名古屋8R 8着/12頭+0.8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 8.0着 (不振) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.4% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
12	スコアレジーナ	細川智（愛知）	実52.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/13 名古屋9R 10着/11頭+4.0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 10.0着 (不振) ▽ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。

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

リベンジャー

騎手丸野勝（愛知）

2.8倍

AI の勝率33%損益の分かれ目36%

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

◎11

リベンジャー

丸野勝（愛知）

2.8倍

勝率 33%

›

○8

オーキッドワン

望月洵（愛知）

4.2倍

勝率 24%

›

▲4

ポンテヴェッキオ

木之葵（愛知）

6.6倍

勝率 11%

›

△2

レディトゥランブル

村上弘（愛知）

10.0倍

勝率 9%

›

△5

ポセイドンテソーロ

今井貴（愛知）

7.0倍

勝率 8%

›

△6

ノアソノマ

大畑雅（愛知）

10.1倍

勝率 4%

›

×7

ヤマトスイフト

塚本征（愛知）

12.7倍

勝率 3%

›

▽1

プリヴィマーク

小笠羚（愛知）

42.0倍

対象外勝率 2%

›

▽3

グランドサークル

大原浩（笠松）

43.9倍

対象外勝率 2%

›

▽12

スコアレジーナ

細川智（愛知）

52.2倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ピグマリオン

加藤聡（愛知）

76.9倍

対象外勝率 1%

›

×9

カタカムナ

大畑慧（愛知）

50.4倍

対象外勝率 1%

›

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