名古屋 6R 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。

6R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 15:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドゥブルヴェ	望月洵（愛知）	実1.7	◎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28%）
前5走 10/02 名古屋3R 6着/12頭+0.7秒 09/14 名古屋3R 2着/12頭+0.1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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 45.1% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
2	ディレクティオ	塚本征（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20%）
前5走 10/13 名古屋5R 3着/11頭+0.5秒 09/14 名古屋5R 5着/12頭+1.8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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (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。
3	リアンマカ先行	柿原翔（愛知）	実85.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/02 名古屋12R 11着/12頭+2.3秒 09/15 名古屋3R 5着/11頭+1.4秒 04/07 川崎7R 5着/11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 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (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。
4	ブリッジジェイアイ先行	木之葵（愛知）	実112.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/14 名古屋2R 11着/11頭+4.7秒 09/15 名古屋7R 9着/11頭+3.3秒 09/02 名古屋5R 7着/12頭+2.5秒 08/18 名古屋8R 7着/12頭+2.1秒 07/28 名古屋6R 6着/12頭+1.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
5	ウォーブレイク差し	丹羽克（愛知）	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 10/13 名古屋7R 4着/11頭+0.7秒 10/02 名古屋2R 12着/12頭+3.9秒 09/15 名古屋1R 5着/12頭+2.5秒 09/01 名古屋6R 5着/11頭+1.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	リーゼントモニカ	丸野勝（愛知）	実40.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 09/08 川崎7R 12着/12頭+6.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
7	ゼンダンマイウェイ差し	大原浩（笠松）	実95.2	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 10/13 名古屋9R 8着/11頭+2.2秒 09/14 名古屋6R 3着/10頭+1.5秒 08/18 名古屋6R 6着/12頭+2.2秒 06/30 名古屋5R 8着/11頭 06/02 名古屋4R 6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 5.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
8	ワイルドカイザー	近藤颯（愛知）	実24.3	△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 8 ◎ 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) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
9	ロマンス	小笠羚（愛知）	実6.2	▲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 9 ◎ 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 3位 (上位評価) × 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 8.9% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
10	ミヤザキムスメ差し	細川智（愛知）	実26.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 10/13 名古屋8R 5着/12頭+0.5秒 09/29 名古屋5R 4着/12頭+0.7秒 09/15 名古屋12R 6着/12頭+0.9秒 09/02 名古屋1R 5着/9頭+0.9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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
11	ヤマカンドリーミン	深澤杏（笠松）	実39.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/16 園田7R 10着/12頭+4.2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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.5% (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。
12	サンサブリミナル	大畑慧（愛知）	実31.2	▽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 12 ◎ 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) +3%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (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。

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

ドゥブルヴェ

騎手望月洵（愛知）

1.7倍

AI の勝率45%損益の分かれ目59%

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

◎1

ドゥブルヴェ

望月洵（愛知）

1.7倍

勝率 45%

›

○2

ディレクティオ

塚本征（愛知）

3.8倍

勝率 20%

›

▲9

ロマンス

小笠羚（愛知）

6.2倍

勝率 9%

›

△8

ワイルドカイザー

近藤颯（愛知）

24.3倍

勝率 7%

›

△5

ウォーブレイク

丹羽克（愛知）

15.6倍

勝率 6%

›

△10

ミヤザキムスメ

細川智（愛知）

26.9倍

勝率 4%

›

▽12

サンサブリミナル

大畑慧（愛知）

31.2倍

対象外勝率 3%

›

▽6

リーゼントモニカ

丸野勝（愛知）

40.6倍

対象外勝率 2%

›

▽11

ヤマカンドリーミン

深澤杏（笠松）

39.4倍

対象外勝率 1%

›

▽3

リアンマカ

柿原翔（愛知）

85.4倍

対象外勝率 1%

›

×7

ゼンダンマイウェイ

大原浩（笠松）

95.2倍

対象外勝率 0%

›

×4

ブリッジジェイアイ

木之葵（愛知）

112.9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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