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 17:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サヤヒメ差し	大畑雅（愛知）	実14.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/28 名古屋8R 5着/12頭+0.5秒 10/13 名古屋11R 4着/9頭+1.6秒 09/14 名古屋7R 2着/12頭+0.1秒 09/01 名古屋9R 3着/9頭+1.6秒 08/19 名古屋8R 3着/3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戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
2	トリスティ	小笠羚（愛知）	実6.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/16 名古屋8R 1着/11頭勝利 10/01 名古屋9R 3着/12頭+0.6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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (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。
3	シスターネビュラ追込	近藤颯（愛知）	実13.3	▽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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 10/14 名古屋9R 2着/10頭+0.5秒 09/16 名古屋9R 10着/11頭+1.5秒 08/24 名古屋11R 1着/3頭 07/31 名古屋7R 5着/12頭+1.3秒 07/06 川崎8R 9着/9頭+0.0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 33走で勝率 6% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 4.4% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
4	ヴァルドグラース先行	木之葵（愛知）	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/13 名古屋11R 6着/9頭+1.8秒 09/29 名古屋9R 3着/10頭+0.3秒 09/14 名古屋9R 8着/10頭+1.7秒 09/02 名古屋9R 1着/9頭勝利 08/19 名古屋7R 8着/10頭+1.3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 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	ゴルティス差し	塚本征（愛知）	実14.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 10/27 名古屋10R 12着/12頭+5.6秒 02/19 大井1R 10着/16頭+1.0秒 01/28 大井1R 3着/12頭+0.3秒 01/13 大井2R 5着/15頭+1.7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 8.3着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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	アイスノート先行	丸野勝（愛知）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/28 名古屋6R 12着/12頭+1.6秒 10/14 名古屋10R 9着/11頭+3.1秒 10/01 名古屋8R 1着/11頭勝利 09/16 名古屋7R 6着/10頭+2.1秒 07/02 名古屋8R 9着/12頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
7	ミヤイグアス先行	望月洵（愛知）	実58.8	▽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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/28 名古屋7R 12着/12頭+1.9秒 10/13 名古屋11R 9着/9頭+3.3秒 09/15 名古屋10R 1着/11頭勝利 09/04 名古屋7R 1着/3頭 08/21 名古屋8R 7着/10頭+1.7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 27走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 23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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
8	マンデーロウリュウ自在	細川智（愛知）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/19 名古屋11R 1着/10頭勝利 09/17 名古屋11R 6着/12頭+1.6秒 09/04 名古屋10R 7着/8頭+2.5秒 08/21 名古屋7R 4着/11頭+1.6秒 07/29 名古屋6R 9着/12頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	ケイズエルミー追込	大畑慧（愛知）	実4.3	◎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（同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 10/28 名古屋8R 3着/12頭+0.4秒 10/14 名古屋8R 3着/10頭+0.4秒 10/01 名古屋8R 2着/11頭+0.1秒 09/17 名古屋7R 5着/12頭+0.4秒 08/24 名古屋10R 1着/11頭勝利
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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.6% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
10	ビアリッツ追込	村上弘（愛知）	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯9走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%／前走2着）
前5走 10/27 名古屋9R 2着/12頭+1.1秒 09/29 名古屋11R 3着/12頭+0.5秒 09/17 名古屋11R 8着/12頭+2.1秒 09/03 名古屋11R 7着/11頭+1.7秒 08/18 名古屋11R 3着/12頭+1.1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 4.3着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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

ケイズエルミー

騎手大畑慧（愛知）

4.3倍

AI の勝率25%損益の分かれ目23%

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10頭

◎9

ケイズエルミー

大畑慧（愛知）

4.3倍

勝率 25%

›

○8

マンデーロウリュウ

細川智（愛知）

5.1倍

勝率 21%

›

▲6

アイスノート

丸野勝（愛知）

3.9倍

勝率 19%

›

△2

トリスティ

小笠羚（愛知）

6.5倍

勝率 12%

›

△10

ビアリッツ

村上弘（愛知）

9.8倍

勝率 8%

›

△4

ヴァルドグラース

木之葵（愛知）

11.7倍

勝率 6%

›

▽3

シスターネビュラ

近藤颯（愛知）

13.3倍

勝率 4%

›

×5

ゴルティス

塚本征（愛知）

14.0倍

勝率 2%

›

×1

サヤヒメ

大畑雅（愛知）

14.7倍

勝率 2%

›

▽7

ミヤイグアス

望月洵（愛知）

58.8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。

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