名古屋 6R 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。

6R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 15:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールデンボート差し	丸野勝（愛知）	実48.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/27 名古屋4R 9着/12頭+4.4秒 10/13 名古屋7R 8着/11頭+1.6秒 10/02 名古屋12R 7着/12頭+1.7秒 09/15 名古屋3R 8着/11頭+1.7秒 09/02 名古屋4R 6着/11頭+2.5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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
2	オーキッドワン	丹羽克（愛知）	実32.6	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 10/27 名古屋5R 12着/12頭+4.9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 12.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.9% (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。
3	カタカムナ	小笠羚（愛知）	実86.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/27 名古屋5R 11着/12頭+4.3秒 10/13 名古屋9R 7着/11頭+1.9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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	アージェンタイド	加藤聡（愛知）	実2.6	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 10/13 名古屋7R 7着/11頭+1.2秒 09/29 名古屋3R 3着/11頭+1.2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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 21.3% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
5	ブルーセルリアン	丸山真（愛知）	実40.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 10/13 名古屋8R 12着/12頭+3.8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 12.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +0%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
6	デルマツルギ逃げ	木之葵（愛知）	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 10/27 名古屋2R 4着/12頭+1.0秒 10/13 名古屋5R 8着/11頭+2.2秒 10/02 名古屋1R 10着/12頭+2.1秒 09/14 名古屋2R 5着/11頭+3.5秒 08/24 名古屋2R 10着/12頭+4.8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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (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。
7	ドングラミ先行	加藤利（愛知）	実120.5	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/27 名古屋1R 3着/12頭+55.8秒 10/13 名古屋2R 7着/11頭+2.9秒 09/29 名古屋12R 9着/12頭+5.9秒 09/14 名古屋2R 9着/11頭+6.1秒 08/24 名古屋1R 10着/11頭+8.2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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
8	チョコレートケーキ	大畑雅（愛知）	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（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯は4走で勝ち無し／130日ぶりの実戦）
前5走 07/02 名古屋2R 11着/11頭 06/22 名古屋4R 4着/11頭+3.0秒 06/02 名古屋2R 3着/11頭 05/06 名古屋8R 8着/10頭+3.7秒 04/07 名古屋1R 1着/11頭勝利
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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 130日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 48.2% (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。
9	ノアソノマ	大畑慧（愛知）	実144.6	▽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 10/27 名古屋5R 10着/12頭+4.2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 10.0着 (不振) △ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
10	ケープティアラ逃げ	今井貴（愛知）	実39.5	▽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3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/27 名古屋4R 12着/12頭+5.3秒 10/13 名古屋12R 3着/11頭+0.6秒 09/14 名古屋5R 12着/12頭+7.1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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.5% (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。
11	レッドジルベスター逃げ	塚本征（愛知）	実25.1	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/27 名古屋4R 11着/12頭+5.1秒 10/13 名古屋7R 11着/11頭+2.6秒 09/29 名古屋12R 3着/12頭+2.1秒 09/14 名古屋3R 10着/12頭+4.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (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。
12	メイショウイサミ差し	尾崎章（愛知）	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 10/27 名古屋4R 7着/12頭+2.9秒 10/13 名古屋8R 9着/12頭+0.9秒 09/15 名古屋12R 3着/12頭+0.2秒 09/01 名古屋3R 5着/10頭+2.3秒 07/13 名古屋3R 6着/12頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (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。

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

チョコレートケーキ

騎手大畑雅（愛知）

1.9倍

AI の勝率48%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

◎8

チョコレートケーキ

大畑雅（愛知）

1.9倍

勝率 48%

›

○4

アージェンタイド

加藤聡（愛知）

2.6倍

勝率 21%

›

▲6

デルマツルギ

木之葵（愛知）

7.2倍

勝率 8%

›

△11

レッドジルベスター

塚本征（愛知）

25.1倍

勝率 5%

›

△12

メイショウイサミ

尾崎章（愛知）

15.3倍

勝率 5%

›

△2

オーキッドワン

丹羽克（愛知）

32.6倍

対象外勝率 4%

›

▽5

ブルーセルリアン

丸山真（愛知）

40.5倍

対象外勝率 2%

›

▽1

ゴールデンボート

丸野勝（愛知）

48.4倍

対象外勝率 2%

›

▽10

ケープティアラ

今井貴（愛知）

39.5倍

対象外勝率 2%

›

▽3

カタカムナ

小笠羚（愛知）

86.5倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ノアソノマ

大畑慧（愛知）

144.6倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ドングラミ

加藤利（愛知）

120.5倍

対象外勝率 1%

›

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