名古屋 3R 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。

3R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 13:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャリアビジョン	木之葵（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（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）
前5走 10/27 名古屋8R 5着/12頭+0.8秒 10/02 名古屋2R 2着/12頭+1.0秒 09/15 名古屋3R 7着/11頭+1.7秒 09/01 名古屋6R 3着/11頭+0.7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 4.7着 × 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 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (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。
2	ドゥブルヴェ追込	塚本征（愛知）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、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／前走3着）
前5走 10/27 名古屋6R 3着/12頭+1.0秒 10/02 名古屋3R 6着/12頭+0.7秒 09/14 名古屋3R 2着/12頭+0.1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 3.7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 ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
3	アイファーローレル自在	大畑慧（愛知）	実45.3	▽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6走で勝ち無し）
前5走 10/13 名古屋8R 4着/12頭+0.3秒 10/02 名古屋12R 4着/12頭+0.9秒 09/15 名古屋2R 7着/11頭+2.8秒 08/18 名古屋3R 9着/12頭+5.4秒 03/23 名古屋3R 11着/11頭+4.8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 5.0着 × 当競馬場適性 5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) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ノーブルウェザー	丸野勝（愛知）	実19.4	▽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／前走3着）
前5走 06/18 名古屋4R 3着/12頭+4.0秒 06/03 名古屋4R 4着/12頭 05/22 名古屋2R 4着/10頭+2.0秒 05/08 名古屋5R 5着/10頭+1.4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 3.7着 × 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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 145日休養明け × 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 3.2% (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。
5	ジーティーフクフク差し	今井貴（愛知）	実53.7	▽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5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/27 名古屋8R 7着/12頭+1.9秒 10/14 名古屋2R 4着/11頭+1.0秒 09/18 名古屋1R 8着/10頭+5.2秒 09/02 名古屋2R 2着/10頭+0.6秒 08/24 名古屋1R 5着/11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 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 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 14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 1.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
6	ウェイヴメカニクス	小笠羚（愛知）	実74.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 10/14 名古屋12R 7着/12頭+1.3秒 10/02 名古屋4R 7着/12頭+2.5秒 09/18 名古屋1R 6着/10頭+4.0秒 09/07 名古屋2R 7着/7頭+5.5秒 07/17 園田9R 10着/10頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
7	アンスリウムリリー先行	加藤聡（愛知）	実99.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/28 名古屋1R 10着/12頭+3.7秒 10/14 名古屋6R 11着/11頭+4.7秒 09/15 名古屋7R 5着/11頭+2.0秒 04/09 名古屋3R 7着/11頭+1.3秒 03/25 名古屋1R 2着/11頭+0.4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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
8	ゴートゥーバラモン自在	近藤颯（愛知）	実5.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 10/13 名古屋7R 2着/11頭+0.2秒 10/02 名古屋2R 9着/12頭+3.4秒 09/09 園田6R 8着/10頭+2.0秒 08/19 園田7R 3着/9頭+1.5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 6.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
9	ラヴズプレミアム	望月洵（愛知）	実2.2	◎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／81日ぶりの実戦）
前5走 08/21 名古屋12R 4着/12頭+1.1秒 07/31 名古屋1R 2着/12頭+1.5秒 07/13 名古屋3R 5着/12頭+5.0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 3.7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 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.1% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
10	メイショウハネウマ自在	細川智（愛知）	実15.4	△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／前走3着）
前5走 10/27 名古屋7R 3着/3頭 10/13 名古屋2R 2着/11頭+0.0秒 09/29 名古屋1R 6着/12頭+100.4秒 09/14 名古屋3R 9着/12頭+2.9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 3.7着 × 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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
11	ミュージックレイン	村上弘（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 10/14 名古屋2R 3着/11頭+0.8秒 10/02 名古屋4R 9着/12頭+3.1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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。

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

ラヴズプレミアム

騎手望月洵（愛知）

2.2倍

AI の勝率36%損益の分かれ目45%

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

◎9

ラヴズプレミアム

望月洵（愛知）

2.2倍

勝率 36%

›

○2

ドゥブルヴェ

塚本征（愛知）

3.1倍

勝率 20%

›

▲11

ミュージックレイン

村上弘（愛知）

—

勝率 14%

›

△8

ゴートゥーバラモン

近藤颯（愛知）

5.3倍

勝率 10%

›

△1

キャリアビジョン

木之葵（愛知）

8.9倍

勝率 6%

›

△10

メイショウハネウマ

細川智（愛知）

15.4倍

勝率 5%

›

▽4

ノーブルウェザー

丸野勝（愛知）

19.4倍

勝率 3%

›

▽3

アイファーローレル

大畑慧（愛知）

45.3倍

対象外勝率 2%

›

▽5

ジーティーフクフク

今井貴（愛知）

53.7倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ウェイヴメカニクス

小笠羚（愛知）

74.9倍

対象外勝率 1%

›

▽7

アンスリウムリリー

加藤聡（愛知）

99.6倍

対象外勝率 1%

›

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