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 名古屋競馬場中京競馬Ｂ８ダ1500m 発走 17:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダックリン先行	筒井勇（笠松）	実114.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/19 名古屋12R 10着/12頭+1.7秒 10/02 名古屋8R 5着/12頭+1.6秒 09/18 名古屋5R 4着/10頭+0.9秒 09/07 名古屋10R 3着/11頭+1.9秒 07/31 名古屋12R 8着/12頭+0.9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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 49走で勝率 6% △ 距離適性同距離 45走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
2	コパノルーカス追込	今井貴（愛知）	実1.7	◎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4走で勝率75%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 10/01 名古屋9R 1着/12頭勝利 09/16 名古屋3R 1着/11頭勝利 09/07 名古屋2R 1着/7頭勝利 08/21 名古屋2R 4着/12頭+1.0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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 58.1% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
3	ソルアモール	村上弘（愛知）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 10/19 名古屋6R 2着/11頭+0.3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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.5% (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。
4	イブシギン差し	柿原翔（愛知）	実30.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場95走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は71走で勝ち無し）
前5走 10/02 名古屋8R 4着/12頭+1.6秒 09/18 名古屋6R 5着/11頭+0.6秒 09/07 名古屋8R 8着/10頭+2.1秒 08/24 名古屋11R 3着/3頭 07/31 名古屋12R 7着/12頭+0.9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 5.7着 × 当競馬場適性 95走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 71走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
5	ネオアリシア逃げ	阪野学（愛知）	実171.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は53走で勝ち無し）
前5走 10/19 名古屋11R 9着/10頭+4.0秒 10/02 名古屋10R 8着/12頭+3.7秒 09/18 名古屋9R 4着/12頭+1.6秒 09/07 名古屋6R 9着/10頭+2.7秒 08/20 名古屋5R 1着/10頭勝利
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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 71走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 53走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (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。
6	ダイゴセイリュウ差し	大畑慧（愛知）	実23.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/19 名古屋11R 5着/10頭+1.0秒 06/17 名古屋8R 6着/11頭+1.0秒 05/19 名古屋10R 11着/12頭+1.7秒 04/22 名古屋7R 2着/12頭+0.3秒 04/08 名古屋8R 11着/11頭+2.7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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
7	グレースシャルマン追込	大畑雅（愛知）	実73.1	▽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／前走2着）
前5走 10/19 名古屋12R 2着/12頭+0.6秒 09/18 名古屋8R 5着/12頭+1.8秒 09/03 名古屋7R 1着/11頭勝利 08/19 名古屋3R 2着/11頭+0.1秒 07/14 名古屋6R 7着/12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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1%（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。
8	ウォーオブサウンド逃げ	塚本征（愛知）	実56.5	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 10/01 名古屋6R 11着/12頭+1.5秒 09/17 名古屋7R 10着/12頭+1.2秒 07/30 名古屋9R 4着/12頭+0.6秒 07/03 名古屋8R 5着/11頭+1.0秒 06/05 名古屋8R 6着/12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戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
9	バルサミコ逃げ	丸山真（愛知）	実96.2	×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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/19 名古屋11R 10着/10頭+4.9秒 09/16 名古屋7R 10着/10頭+4.4秒 09/02 名古屋11R 8着/10頭+1.1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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
10	ショウナンラフィネ先行	近藤颯（愛知）	実99.7	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 10/02 名古屋8R 12着/12頭+6.4秒 09/16 名古屋7R 5着/10頭+1.9秒 09/07 名古屋7R 4着/10頭+0.5秒 07/17 名古屋12R 3着/12頭 07/02 名古屋8R 6着/12頭+0.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +36%（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: 1.0%) ※ 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。
11	ナンヨーリクエスト追込	渡邊竜（笠松）	実3.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 10/01 名古屋7R 5着/12頭+1.7秒 09/04 名古屋8R 2着/10頭+0.5秒 08/21 名古屋7R 2着/11頭+0.5秒 07/29 名古屋5R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋1R 3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戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 10.1% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	アーキハッカー逃げ	小笠羚（愛知）	実20.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/19 名古屋11R 6着/10頭+1.0秒 10/01 名古屋6R 7着/12頭+0.4秒 09/17 名古屋7R 9着/12頭+1.0秒 09/04 名古屋9R 10着/12頭+2.7秒 08/21 名古屋8R 4着/10頭+0.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 49走で勝率 6% △ 距離適性同距離 42走で勝率 7% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。

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

コパノルーカス

騎手今井貴（愛知）

1.7倍

AI の勝率58%損益の分かれ目59%

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

◎2

コパノルーカス

今井貴（愛知）

1.7倍

勝率 58%

›

○3

ソルアモール

村上弘（愛知）

4.5倍

勝率 16%

›

▲11

ナンヨーリクエスト

渡邊竜（笠松）

3.7倍

勝率 10%

›

△12

アーキハッカー

小笠羚（愛知）

20.7倍

勝率 4%

›

△6

ダイゴセイリュウ

大畑慧（愛知）

23.9倍

勝率 4%

›

△8

ウォーオブサウンド

塚本征（愛知）

56.5倍

対象外勝率 2%

›

×4

イブシギン

柿原翔（愛知）

30.3倍

対象外勝率 2%

›

▽7

グレースシャルマン

大畑雅（愛知）

73.1倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ショウナンラフィネ

近藤颯（愛知）

99.7倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ダックリン

筒井勇（笠松）

114.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ネオアリシア

阪野学（愛知）

171.4倍

対象外勝率 0%

›

×9

バルサミコ

丸山真（愛知）

96.2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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