名古屋 9R 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。

9R 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ1500m 発走 17:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビアリッツ追込	村上弘（愛知）	実27.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率40%／前走3着）
前5走 09/29 名古屋11R 3着/12頭+0.5秒 09/17 名古屋11R 8着/12頭+2.1秒 09/03 名古屋11R 7着/11頭+1.7秒 08/18 名古屋11R 3着/12頭+1.1秒 07/29 名古屋6R 1着/12頭勝利
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 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 28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 0.8% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
2	タイクーンバゴ追込	小笠羚（愛知）	実24.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 10/14 名古屋8R 2着/10頭+0.3秒 09/30 名古屋8R 2着/3頭 09/14 名古屋9R 7着/10頭+1.1秒 08/18 名古屋9R 10着/11頭+1.4秒 03/11 名古屋11R 7着/11頭+2.1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 3.7着 △ 当競馬場適性 48走で勝率 6% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
3	レベリオン	丸山真（愛知）	実18.2	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は24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9R 9着/10頭+1.7秒 09/24 浦和12R 10着/12頭+2.9秒 07/15 浦和5R 8着/12頭 06/24 浦和6R 1着/10頭 05/27 浦和6R 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戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
4	ジュライファースト先行	近藤颯（愛知）	実57.0	×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 10/15 名古屋9R 2着/11頭+1.8秒 08/21 名古屋8R 9着/10頭+2.3秒 09/18 名古屋8R 5着/12頭+1.6秒 08/19 名古屋10R 1着/12頭勝利 07/18 名古屋11R 4着/12頭+1.9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 5.3着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
5	アルデツヨシ差し	大畑慧（愛知）	実29.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/14 名古屋10R 6着/11頭+2.1秒 07/12 314R 7着/11頭+2.6秒 06/27 313R 3着/10頭+0.9秒 06/14 311R 5着/11頭+1.6秒 05/31 313R 6着/10頭+1.2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 5.3着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	トレイルリッジ自在	丹羽克（愛知）	実114.1	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/14 名古屋9R 6着/10頭+0.8秒 09/29 名古屋11R 5着/12頭+2.5秒 09/14 名古屋11R 10着/12頭+3.2秒 02/25 名古屋11R 7着/12頭+0.9秒 02/09 名古屋9R 4着/12頭+0.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (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。
7	タガノアイゼン逃げ	塚本征（愛知）	実18.1	△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60%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/04 名古屋11R 3着/12頭+0.0秒 05/05 名古屋11R 5着/11頭+3.8秒 04/10 名古屋11R 1着/10頭勝利 03/26 名古屋8R 1着/12頭勝利 03/10 名古屋1R 1着/11頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 145日休養明け × 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 2.7% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
8	ギンガエクスプレス自在	望月洵（愛知）	実11.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（107日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/12 315R 7着/8頭+3.0秒 06/27 313R 2着/10頭+0.8秒 06/14 312R 7着/11頭+0.8秒 05/31 315R 7着/9頭+2.3秒 05/17 315R 2着/9頭+1.3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 5.3着 △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 107日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
9	ナックスプレンダー	今井貴（愛知）	実5.3	○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20%）
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 10.1% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
10	ミダスリスト先行	加藤聡（愛知）	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率27%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 06/16 名古屋10R 5着/11頭+0.0秒 05/19 名古屋8R 4着/12頭+0.8秒 05/04 名古屋10R 2着/8頭+0.6秒 04/09 名古屋8R 1着/12頭勝利 03/23 名古屋10R 3着/8頭+0.4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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	スティルアローン	大畑雅（愛知）	実30.4	×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 11 ◎ 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 9位 (中位評価) × 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 0.8% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
12	スターウッドテール逃げ	丸野勝（愛知）	実1.5	◎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6走で勝率100%と適性高／同距離帯7走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 10/14 名古屋10R 1着/11頭勝利 06/02 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 1着/11頭 05/08 名古屋10R 1着/10頭勝利 11/26 名古屋12R 1着/12頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 100% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 71.7% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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）

見送りAI の 1 位の馬

スターウッドテール

騎手丸野勝（愛知）

1.5倍

AI の勝率72%損益の分かれ目67%

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

◎12

スターウッドテール

丸野勝（愛知）

1.5倍

勝率 72%

›

○9

ナックスプレンダー

今井貴（愛知）

5.3倍

勝率 10%

›

▲8

ギンガエクスプレス

望月洵（愛知）

11.7倍

勝率 7%

›

△10

ミダスリスト

加藤聡（愛知）

15.9倍

勝率 3%

›

△7

タガノアイゼン

塚本征（愛知）

18.1倍

勝率 3%

›

△3

レベリオン

丸山真（愛知）

18.2倍

勝率 1%

›

×2

タイクーンバゴ

小笠羚（愛知）

24.9倍

勝率 1%

›

×1

ビアリッツ

村上弘（愛知）

27.5倍

勝率 1%

›

×11

スティルアローン

大畑雅（愛知）

30.4倍

対象外勝率 1%

›

×5

アルデツヨシ

大畑慧（愛知）

29.6倍

勝率 1%

›

×4

ジュライファースト

近藤颯（愛知）

57.0倍

対象外勝率 0%

›

×6

トレイルリッジ

丹羽克（愛知）

114.1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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