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 18:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイゼンハイム逃げ	加藤誓（愛知）	実131.4	▽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8.0着と低調）
前5走 10/13 名古屋3R 5着/11頭+1.3秒 09/29 名古屋1R 11着/12頭+102.3秒 09/14 名古屋5R 8着/12頭+3.6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 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 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) +18%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (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。
2	ポンテヴェッキオ	加藤聡（愛知）	実30.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/27 名古屋5R 7着/12頭+1.4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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	アオゾラランチ差し	村上弘（愛知）	実3.0	◎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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/27 名古屋3R 5着/12頭+0.7秒 10/13 名古屋6R 10着/11頭+2.4秒 09/29 名古屋3R 5着/11頭+1.8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 6.7着 × 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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.0% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
4	メイショウツキヨ差し	大畑慧（愛知）	実7.6	△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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/27 名古屋2R 3着/12頭+1.0秒 10/13 名古屋5R 10着/11頭+2.7秒 09/29 名古屋1R 5着/12頭+99.8秒 09/01 名古屋4R 7着/10頭+2.0秒 08/18 名古屋5R 8着/12頭+5.6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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
5	ウシワカマル逃げ	木之葵（愛知）	実43.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（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3R 4着/12頭+0.6秒 10/02 名古屋12R 8着/12頭+1.9秒 09/15 名古屋1R 6着/12頭+2.8秒 09/02 名古屋2R 8着/10頭+3.5秒 06/30 名古屋2R 5着/12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 6.0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 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
6	プリヴィマーク	細川智（愛知）	実13.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/27 名古屋5R 6着/12頭+1.4秒 10/13 名古屋9R 6着/11頭+1.7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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	ワイルドカイザー	小笠羚（愛知）	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 10/27 名古屋6R 7着/12頭+1.9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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	クリノゴージャス	塚本征（愛知）	実19.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 10/13 名古屋4R 4着/11頭+1.7秒 09/29 名古屋3R 6着/11頭+2.7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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
9	ヴィータリッカ	近藤颯（愛知）	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 10/13 名古屋5R 5着/11頭+1.1秒 09/29 名古屋2R 5着/12頭+2.9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 5.0着 ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
10	ダゴベルト	丹羽克（愛知）	実13.4	▽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3R 6着/11頭+1.7秒 09/14 名古屋3R 8着/12頭+2.4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) △ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (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。
11	ゴールドアベニュー	大畑雅（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（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）
前5走 10/27 名古屋2R 5着/12頭+1.5秒 10/13 名古屋4R 8着/11頭+2.8秒 09/29 名古屋3R 8着/11頭+3.4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 7.0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 × 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 8.6% (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。
12	サンライズハリー逃げ	阪野学（愛知）	実25.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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8.7着と低調）
前5走 10/27 名古屋3R 7着/12頭+1.2秒 10/13 名古屋7R 9着/11頭+2.0秒 09/15 名古屋2R 10着/11頭+3.6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 8.7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 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (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。

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

アオゾラランチ

騎手村上弘（愛知）

3.0倍

AI の勝率29%損益の分かれ目33%

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

◎3

アオゾラランチ

村上弘（愛知）

3.0倍

勝率 29%

›

○7

ワイルドカイザー

小笠羚（愛知）

5.4倍

勝率 20%

›

▲9

ヴィータリッカ

近藤颯（愛知）

6.1倍

勝率 15%

›

△11

ゴールドアベニュー

大畑雅（愛知）

7.1倍

勝率 9%

›

△6

プリヴィマーク

細川智（愛知）

13.8倍

勝率 7%

›

△4

メイショウツキヨ

大畑慧（愛知）

7.6倍

勝率 6%

›

▽10

ダゴベルト

丹羽克（愛知）

13.4倍

勝率 4%

›

▽8

クリノゴージャス

塚本征（愛知）

19.4倍

勝率 4%

›

▽12

サンライズハリー

阪野学（愛知）

25.0倍

勝率 2%

›

×2

ポンテヴェッキオ

加藤聡（愛知）

30.9倍

対象外勝率 2%

›

▽5

ウシワカマル

木之葵（愛知）

43.8倍

対象外勝率 1%

›

▽1

アイゼンハイム

加藤誓（愛知）

131.4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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