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 名古屋競馬場ダ1400m 発走 18:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホウオウシーザー差し	筒井勇（笠松）	実14.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 10/28 名古屋6R 3着/12頭+0.3秒 10/14 名古屋10R 5着/11頭+2.1秒 09/15 名古屋10R 4着/11頭+0.2秒 08/20 名古屋8R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋9R 2着/12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戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (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。
2	レジーナチェリ	望月洵（愛知）	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/23 浦和6R 2着/12頭+1.0秒 09/28 船橋12R 10着/13頭+3.6秒 08/24 船橋6R 6着/11頭+0.7秒 08/02 船橋12R 5着/9頭+1.2秒 06/30 大井7R 3着/11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 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 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 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
3	スティルアローン	大畑雅（愛知）	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/27 名古屋9R 4着/12頭+1.7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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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	サンマイメ自在	小笠羚（愛知）	実3.8	◎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33%と好調）
前5走 10/28 名古屋7R 7着/12頭+1.2秒 10/13 名古屋11R 8着/9頭+3.3秒 09/17 名古屋7R 1着/12頭勝利 08/20 名古屋8R 11着/11頭+2.8秒 07/30 名古屋9R 7着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 38走で勝率 11% △ 距離適性同距離 31走で勝率 13% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ユアグローリー自在	細川智（愛知）	実4.0	○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 10/28 名古屋8R 4着/12頭+0.5秒 09/14 名古屋10R 3着/10頭+1.2秒 08/18 名古屋10R 2着/11頭+0.3秒 07/29 名古屋8R 2着/12頭+0.1秒 07/01 名古屋11R 5着/11頭
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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 40走で勝率 8% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.8% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
6	グランドネビュラ追込	丸野勝（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／前走2着）
前5走 10/28 名古屋8R 2着/12頭+0.3秒 10/14 名古屋9R 3着/10頭+0.5秒 09/17 名古屋6R 1着/10頭勝利 08/21 名古屋6R 3着/9頭+0.5秒 06/18 名古屋5R 3着/9頭+6.0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 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (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。
7	トッピゴー追込	木之葵（愛知）	実7.4	△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10走で勝率30%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 10/28 名古屋8R 1着/12頭勝利 10/15 名古屋9R 6着/11頭+1.9秒 10/02 名古屋7R 1着/12頭勝利 09/18 名古屋8R 2着/12頭+0.1秒 09/07 名古屋5R 7着/9頭+1.1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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
8	ジェットブレイク自在	丹羽克（愛知）	実89.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着／121日ぶりの実戦）
前5走 07/11 313R 3着/9頭+1.1秒 06/14 312R 8着/11頭+1.1秒 11/06 船橋8R 5着/9頭+1.5秒 10/28 浦和8R 8着/10頭+1.2秒 08/08 川崎10R 10着/10頭+3.2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戦の調子平均 5.3着 ▽ 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) △ ローテーション 121日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
9	マフィン	加藤聡（愛知）	実16.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（66日ぶりの実戦）
前5走 09/04 名古屋11R 4着/11頭+1.0秒 08/19 名古屋9R 5着/10頭+1.6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 4.5着 ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 2.7% (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。
10	パルヴェニュー自在	柿原翔（愛知）	実67.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/27 名古屋10R 10着/12頭+3.9秒 12/09 園田9R 10着/10頭+3.7秒 07/23 園田9R 3着/8頭+0.8秒 07/04 園田8R 8着/8頭+1.6秒 05/06 船橋8R 5着/12頭+1.3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 7.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	マイネルモンテュス	塚本征（愛知）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 10/27 名古屋10R 7着/12頭+2.1秒 09/02 名古屋10R 6着/11頭+2.6秒 07/15 名古屋11R 2着/12頭+3.0秒 06/17 名古屋11R 8着/12頭 06/04 名古屋11R 5着/12頭+0.0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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。

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

サンマイメ

騎手小笠羚（愛知）

3.8倍

AI の勝率20%損益の分かれ目26%

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11頭

◎4

サンマイメ

小笠羚（愛知）

3.8倍

勝率 20%

›

○5

ユアグローリー

細川智（愛知）

4.0倍

勝率 19%

›

▲2

レジーナチェリ

望月洵（愛知）

5.2倍

勝率 18%

›

△7

トッピゴー

木之葵（愛知）

7.4倍

勝率 17%

›

△3

スティルアローン

大畑雅（愛知）

8.9倍

勝率 9%

›

△11

マイネルモンテュス

塚本征（愛知）

10.7倍

勝率 6%

›

▽1

ホウオウシーザー

筒井勇（笠松）

14.1倍

勝率 4%

›

▽6

グランドネビュラ

丸野勝（愛知）

16.8倍

勝率 4%

›

×9

マフィン

加藤聡（愛知）

16.8倍

勝率 3%

›

▽8

ジェットブレイク

丹羽克（愛知）

89.8倍

対象外勝率 1%

›

▽10

パルヴェニュー

柿原翔（愛知）

67.4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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