名古屋 12R 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。

12R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モータリゼーション差し	近藤颯（愛知）	実16.8	▽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33%と好調）
前5走 10/16 名古屋2R 4着/11頭+0.6秒 09/30 名古屋1R 1着/11頭勝利 09/07 名古屋12R 3着/11頭+0.7秒 08/21 名古屋2R 5着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋4R 2着/11頭+0.3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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 3.8% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
2	ロジクリスエス	丸野勝（愛知）	実7.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 10/16 名古屋3R 2着/11頭+0.2秒 10/01 名古屋5R 8着/11頭+2.0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 5.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
3	ロスニーニョス	塚本征（愛知）	推定—	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズに対して期待値マイナスで見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/15 名古屋7R 2着/11頭+0.8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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.7% ※ 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。
4	ピカレスクヒーロー先行	大畑雅（愛知）	実74.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3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 10/16 名古屋6R 5着/11頭+1.2秒 10/01 名古屋9R 8着/12頭+2.8秒 09/16 名古屋10R 5着/11頭+2.4秒 07/29 川崎3R 7着/9頭+3.0秒 04/08 川崎8R 8着/13頭+2.8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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
5	ベイツリー自在	丹羽克（愛知）	実32.0	×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40%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/16 名古屋5R 7着/11頭+2.3秒 09/30 名古屋12R 1着/12頭勝利 09/17 名古屋2R 9着/11頭+2.6秒 09/01 名古屋3R 1着/10頭勝利 08/18 名古屋4R 6着/12頭+2.1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 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
6	ウェルックス	細川智（愛知）	実39.3	×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5R 4着/11頭+1.2秒 10/01 名古屋5R 11着/11頭+2.6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 7.5着 (不振) × 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: 2.5%) ※ 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	リリーボレア差し	小笠羚（愛知）	実10.6	△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33%と好調／前走3着）
前5走 10/16 名古屋2R 3着/11頭+0.4秒 09/16 名古屋4R 6着/10頭+1.0秒 09/07 名古屋12R 1着/11頭勝利 08/21 名古屋3R 3着/12頭+0.4秒 07/31 名古屋2R 2着/12頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。
8	ボクサークラブ	村上弘（愛知）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/16 名古屋3R 4着/11頭+0.8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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (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 6.1% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
9	フローラルウェイ自在	加藤聡（愛知）	実18.0	×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33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/16 名古屋6R 4着/11頭+0.6秒 10/01 名古屋9R 6着/12頭+2.1秒 09/16 名古屋12R 1着/11頭勝利 09/03 名古屋2R 9着/10頭+3.4秒 08/20 名古屋12R 3着/12頭+0.5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 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (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。
10	エバーウインド自在	木之葵（愛知）	実37.9	▽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1R 5着/11頭+0.6秒 09/30 名古屋12R 2着/12頭+0.2秒 09/16 名古屋1R 8着/10頭+1.9秒 09/03 名古屋12R 5着/11頭+0.7秒 08/20 名古屋2R 7着/12頭+2.6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 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.3% (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。
11	キングオブストーム	今井貴（愛知）	実5.6	▲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／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/16 名古屋5R 3着/11頭+0.4秒 10/01 名古屋5R 7着/11頭+1.8秒 07/14 名古屋3R 1着/12頭 06/30 名古屋4R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
12	ラッキーヴォーグ	望月洵（愛知）	実1.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 10/16 名古屋5R 2着/11頭+0.1秒 10/01 名古屋5R 6着/11頭+0.9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戦の調子平均 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.2% (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。

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

ロスニーニョス

騎手塚本征（愛知）

—

オッズに対して期待値マイナスで見送り。

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

×3

ロスニーニョス

塚本征（愛知）

—

勝率 25%

›

○12

ラッキーヴォーグ

望月洵（愛知）

1.9倍

勝率 23%

›

▲11

キングオブストーム

今井貴（愛知）

5.6倍

勝率 19%

›

△2

ロジクリスエス

丸野勝（愛知）

7.1倍

勝率 12%

›

△8

ボクサークラブ

村上弘（愛知）

8.6倍

勝率 6%

›

△7

リリーボレア

小笠羚（愛知）

10.6倍

勝率 4%

›

▽1

モータリゼーション

近藤颯（愛知）

16.8倍

勝率 4%

›

×9

フローラルウェイ

加藤聡（愛知）

18.0倍

勝率 3%

›

×5

ベイツリー

丹羽克（愛知）

32.0倍

対象外勝率 2%

›

▽10

エバーウインド

木之葵（愛知）

37.9倍

対象外勝率 1%

›

×6

ウェルックス

細川智（愛知）

39.3倍

対象外勝率 1%

›

×4

ピカレスクヒーロー

大畑雅（愛知）

74.3倍

対象外勝率 1%

›

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