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 名古屋競馬場ネクストスター名古屋２歳オープンダ1500m 発走 18:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レマンノソヨカゼ	塚本征（愛知）	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%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 10/01 名古屋4R 1着/11頭勝利 09/15 名古屋5R 2着/6頭+0.1秒 08/24 名古屋4R 2着/5頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (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 28日の間隔 (理想的) × 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 6.5% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
2	サラカノ逃げ	村上弘（愛知）	実175.7	▽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 10/16 名古屋4R 2着/8頭+0.3秒 09/16 大井1R 5着/7頭+1.8秒 09/04 大井4R 6着/7頭+2.8秒 08/16 大井4R 3着/3頭 ―
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 4.3着 △ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
3	セカンドナッツ	加藤聡（愛知）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/16 名古屋7R 1着/9頭勝利 09/15 名古屋5R 1着/6頭勝利 09/01 名古屋2R 2着/3頭 06/22 名古屋3R 6着/10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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	ニューハーピー	渡邊竜（笠松）	実1.9	◎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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/01 名古屋10R 1着/12頭勝利 09/15 名古屋6R 1着/8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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.3% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	ナガノアリス自在	近藤颯（愛知）	実219.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/16 名古屋7R 9着/9頭+2.5秒 09/03 名古屋9R 2着/12頭+0.3秒 07/30 名古屋2R 1着/10頭勝利 07/15 名古屋4R 6着/7頭 06/05 名古屋4R 3着/5頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	ベラジオミラッジオ	大畑慧（愛知）	実28.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/16 名古屋7R 4着/9頭+0.9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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
7	コーズシャチホコ	大畑雅（愛知）	実38.3	▽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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/02 名古屋5R 1着/4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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -40% (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。
8	ブルーオンピンク差し	望月洵（愛知）	実20.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/01 名古屋10R 8着/12頭+2.2秒 09/03 名古屋9R 1着/12頭勝利 08/21 名古屋5R 3着/9頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
9	モズレディーラック逃げ	小笠羚（愛知）	実105.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/16 名古屋7R 8着/9頭+1.9秒 10/01 名古屋10R 10着/12頭+2.6秒 09/03 名古屋4R 1着/7頭勝利 08/21 名古屋4R 7着/7頭+3.0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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
10	メグレズ	丸野勝（愛知）	実13.5	△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50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/16 名古屋11R 1着/3頭 09/03 名古屋9R 4着/12頭+0.3秒 08/21 名古屋5R 1着/9頭勝利 07/31 名古屋3R 2着/10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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
11	エンジェルリング追込	今井貴（愛知）	実33.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/16 名古屋7R 5着/9頭+1.0秒 09/17 園田11R 3着/9頭+0.4秒 09/03 名古屋9R 7着/12頭+0.9秒 07/30 名古屋3R 1着/10頭勝利 07/17 名古屋4R 2着/7頭
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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
12	ダブルホールド	筒井勇（笠松）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/14 名古屋5R 1着/10頭勝利 09/18 名古屋4R 2着/7頭+1.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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

ニューハーピー

騎手渡邊竜（笠松）

1.9倍

AI の勝率43%損益の分かれ目53%

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

◎4

ニューハーピー

渡邊竜（笠松）

1.9倍

勝率 43%

›

○12

ダブルホールド

筒井勇（笠松）

4.5倍

勝率 23%

›

▲3

セカンドナッツ

加藤聡（愛知）

6.5倍

勝率 10%

›

△1

レマンノソヨカゼ

塚本征（愛知）

7.2倍

勝率 7%

›

△10

メグレズ

丸野勝（愛知）

13.5倍

勝率 6%

›

△8

ブルーオンピンク

望月洵（愛知）

20.4倍

勝率 3%

›

▽11

エンジェルリング

今井貴（愛知）

33.0倍

対象外勝率 3%

›

▽6

ベラジオミラッジオ

大畑慧（愛知）

28.3倍

勝率 2%

›

▽7

コーズシャチホコ

大畑雅（愛知）

38.3倍

対象外勝率 2%

›

▽9

モズレディーラック

小笠羚（愛知）

105.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ナガノアリス

近藤颯（愛知）

219.9倍

対象外勝率 1%

›

▽2

サラカノ

村上弘（愛知）

175.7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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