名古屋 11R 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。

11R 名古屋競馬場ダ2100m 発走 18:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キスメット追込	今井貴（愛知）	実35.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/14 名古屋11R 7着/11頭+1.0秒 09/30 名古屋8R 1着/3頭 09/15 名古屋10R 6着/11頭+0.8秒 09/02 名古屋8R 2着/10頭+0.3秒 07/14 名古屋9R 6着/11頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ドラゴステ差し	丹羽克（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28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/14 名古屋11R 4着/11頭+0.5秒 09/30 名古屋10R 5着/12頭+0.7秒 09/04 名古屋11R 2着/11頭+0.3秒 07/28 名古屋9R 5着/12頭+0.6秒 06/30 名古屋11R 5着/11頭+0.0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 28走で勝率 4% (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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (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。
3	キングダイヤモンド逃げ	大畑雅（愛知）	実71.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（166日ぶりの実戦）
前5走 05/14 園田12R 5着/12頭+1.5秒 04/28 園田9R 2着/12頭+0.5秒 01/15 園田12R 4着/10頭+0.6秒 12/24 園田12R 2着/11頭+0.8秒 11/11 園田11R 12着/12頭+3.2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 3.7着 △ ローテーション 166日休養明け △ 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 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
4	ワカギミ差し	細川智（愛知）	実16.4	▲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 10/13 名古屋11R 2着/9頭+1.1秒 09/29 名古屋11R 2着/12頭+0.3秒 09/14 名古屋11R 6着/12頭+1.7秒 09/01 名古屋10R 3着/9頭+2.0秒 08/18 名古屋11R 10着/12頭+2.6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 3.3着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
5	スフレ差し	松本一（笠松）	実38.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/13 名古屋10R 3着/3頭 09/30 名古屋10R 10着/12頭+2.0秒 09/14 名古屋9R 3着/10頭+0.3秒 09/01 名古屋10R 4着/9頭+2.0秒 08/18 名古屋10R 5着/11頭+0.8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 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
6	ピーチブロッサム先行	丸野勝（愛知）	実67.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/14 名古屋11R 6着/11頭+0.8秒 09/30 名古屋10R 12着/12頭+2.4秒 09/02 名古屋10R 8着/11頭+3.1秒 08/18 名古屋11R 2着/12頭+1.0秒 07/29 名古屋8R 1着/12頭勝利
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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	エースアビリティ自在	大畑慧（愛知）	実39.7	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/14 名古屋11R 8着/11頭+1.2秒 09/16 大井12R 12着/14頭+7.1秒 08/12 大井10R 9着/14頭+2.1秒 07/21 大井12R 15着/16頭+5.3秒 04/28 大井10R 7着/9頭+1.6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 9.7着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (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。
8	バンフィエルド	塚本征（愛知）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
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 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
9	エイシンマクルーベ差し	木之葵（愛知）	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率36%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/30 名古屋10R 6着/12頭+0.9秒 09/14 名古屋9R 1着/10頭勝利 09/01 名古屋11R 6着/12頭+0.9秒 08/18 名古屋10R 3着/11頭+0.5秒 07/01 名古屋11R 8着/11頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 36% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27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 4.1% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
10	ブルースバローズ自在	加藤聡（愛知）	実1.6	◎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7走で勝率71%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/13 名古屋11R 1着/9頭勝利 09/14 名古屋10R 7着/10頭+2.7秒 08/18 名古屋11R 4着/12頭+1.3秒 07/30 名古屋10R 1着/11頭勝利 07/03 名古屋10R 1着/12頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 71% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 65.6% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
11	ワイルドハンター自在	加藤誓（愛知）	実177.5	▽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 10/14 名古屋11R 9着/11頭+1.3秒 09/17 名古屋9R 10着/11頭+1.7秒 09/03 名古屋11R 11着/11頭+4.0秒 08/21 名古屋10R 8着/9頭+2.6秒 07/31 名古屋11R 9着/11頭+2.2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) △ 当競馬場適性 37走で勝率 5% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。

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

ブルースバローズ

騎手加藤聡（愛知）

1.6倍

AI の勝率66%損益の分かれ目62%

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11頭

◎10

ブルースバローズ

加藤聡（愛知）

1.6倍

勝率 66%

›

○8

バンフィエルド

塚本征（愛知）

3.0倍

勝率 10%

›

▲4

ワカギミ

細川智（愛知）

16.4倍

勝率 9%

›

△2

ドラゴステ

丹羽克（愛知）

15.9倍

勝率 4%

›

△9

エイシンマクルーベ

木之葵（愛知）

13.4倍

勝率 4%

›

△7

エースアビリティ

大畑慧（愛知）

39.7倍

対象外勝率 2%

›

▽1

キスメット

今井貴（愛知）

35.5倍

対象外勝率 2%

›

▽5

スフレ

松本一（笠松）

38.8倍

対象外勝率 2%

›

▽3

キングダイヤモンド

大畑雅（愛知）

71.7倍

対象外勝率 1%

›

×6

ピーチブロッサム

丸野勝（愛知）

67.3倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ワイルドハンター

加藤誓（愛知）

177.5倍

対象外勝率 0%

›

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