名古屋 10R 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。

10R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 17:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノボリユーミン	大畑慧（愛知）	実37.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場14走で勝率43%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 08/19 名古屋11R 1着/3頭 07/13 名古屋10R 1着/12頭 06/30 名古屋9R 2着/12頭 06/03 名古屋8R 2着/12頭+3.0秒 05/21 名古屋7R 2着/10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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 100% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
2	スイッチブレード逃げ	今井貴（愛知）	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（146日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/05 名古屋11R 6着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋11R 2着/12頭+0.0秒 05/08 名古屋11R 7着/10頭+1.9秒 04/24 名古屋11R 8着/10頭+1.5秒 04/07 名古屋7R 2着/5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 5.0着 ○ 当競馬場適性 28走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 146日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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	ラインオブソウル	細川智（愛知）	実3.2	○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 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 2位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	スターペスショウマ追込	望月洵（愛知）	実1.8	◎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（当競馬場5走で勝率80%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 10/16 名古屋10R 1着/9頭勝利 09/14 名古屋11R 2着/12頭+0.2秒 09/01 名古屋9R 1着/9頭勝利 08/20 名古屋10R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋8R 1着/11頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 58.7% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
5	ユズノキ自在	渡邊竜（笠松）	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯24走で勝率25%／前走3着）
前5走 10/16 名古屋11R 3着/8頭+0.4秒 09/30 名古屋11R 3着/3頭 09/17 名古屋10R 4着/9頭+0.9秒 09/03 名古屋10R 8着/10頭+2.3秒 08/19 名古屋11R 3着/3頭
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 3.3着 ○ 当競馬場適性 37走で勝率 16% (相性良) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 4.1% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
6	メモリードライブ先行	丹羽克（愛知）	実51.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/16 名古屋11R 5着/8頭+0.6秒 09/17 名古屋10R 8着/9頭+1.8秒 09/03 名古屋11R 2着/11頭+0.4秒 08/21 名古屋10R 5着/9頭+1.3秒 07/31 名古屋11R 3着/11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 5.0着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.5% (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。
7	サラサラヘアー自在	村上弘（愛知）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 10/16 名古屋11R 2着/8頭+0.3秒 09/30 名古屋11R 2着/3頭 09/15 名古屋11R 2着/3頭 09/02 名古屋10R 9着/11頭+3.9秒 07/28 名古屋9R 2着/12頭+0.0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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% △ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
8	ノーブルアクト	近藤颯（愛知）	実28.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/14 名古屋11R 1着/12頭勝利 06/16 川崎10R 9着/11頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.2% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	テーオーターナー先行	塚本征（愛知）	実14.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯15走で勝率53%／同馬場状態で勝率43%／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/01 園田11R 8着/11頭+1.4秒 09/04 園田8R 3着/6頭+1.1秒 08/14 園田11R 7着/12頭+1.8秒 07/16 園田11R 6着/9頭 05/07 園田11R 3着/8頭+1.2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 6.0着 ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 53% ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 43% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
10	セイウンアーテル自在	筒井勇（笠松）	実61.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/16 名古屋11R 6着/8頭+0.7秒 10/01 名古屋11R 7着/12頭+1.8秒 09/17 名古屋10R 7着/9頭+1.7秒 08/21 名古屋11R 5着/9頭+1.4秒 07/31 名古屋11R 2着/11頭+0.3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 6.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
11	スキピオ逃げ	小笠羚（愛知）	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯18走で勝率44%）
前5走 10/01 名古屋11R 8着/12頭+3.1秒 01/19 名古屋10R 2着/8頭+0.2秒 01/05 名古屋11R 3着/7頭+0.2秒 12/19 名古屋11R 1着/12頭勝利 12/09 名古屋10R 4着/12頭+0.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 44% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。

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

スターペスショウマ

騎手望月洵（愛知）

1.8倍

AI の勝率59%損益の分かれ目56%

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

◎4

スターペスショウマ

望月洵（愛知）

1.8倍

勝率 59%

›

○3

ラインオブソウル

細川智（愛知）

3.2倍

勝率 18%

›

▲9

テーオーターナー

塚本征（愛知）

14.5倍

勝率 7%

›

△11

スキピオ

小笠羚（愛知）

12.3倍

勝率 5%

›

△5

ユズノキ

渡邊竜（笠松）

15.3倍

勝率 4%

›

△7

サラサラヘアー

村上弘（愛知）

17.7倍

勝率 3%

›

▽2

スイッチブレード

今井貴（愛知）

25.2倍

勝率 2%

›

×8

ノーブルアクト

近藤颯（愛知）

28.5倍

勝率 1%

›

×1

ノボリユーミン

大畑慧（愛知）

37.9倍

対象外勝率 1%

›

×10

セイウンアーテル

筒井勇（笠松）

61.3倍

対象外勝率 1%

›

×6

メモリードライブ

丹羽克（愛知）

51.4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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項