名古屋 4R 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。

4R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 14:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アーリマックス	丸野勝（愛知）	実16.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/14 名古屋7R 8着/12頭+1.6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) ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	コズミックコール逃げ	加藤利（愛知）	実150.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場80走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は74走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/28 名古屋1R 11着/12頭+4.2秒 10/14 名古屋7R 11着/12頭+3.9秒 09/15 名古屋8R 11着/11頭+1.4秒 09/02 名古屋6R 11着/12頭+1.9秒 08/19 名古屋1R 9着/11頭+0.8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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 80走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 74走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
3	ハスカップジャム	阿部基（笠松）	実9.3	▲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5走 10/27 名古屋8R 4着/12頭+0.3秒 10/14 名古屋1R 4着/11頭+1.2秒 09/14 名古屋5R 2着/12頭+0.3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 3.3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 ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
4	ウォーターハクビ	近藤颯（愛知）	実27.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/15 名古屋1R 9着/11頭+3.2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 9.0着 (不振) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
5	クロムハーツガール先行	丹羽克（愛知）	実165.3	▽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9.3着と低調）
前5走 10/28 名古屋1R 8着/12頭+2.7秒 10/14 名古屋12R 11着/12頭+2.0秒 09/18 名古屋3R 9着/10頭+4.7秒 09/07 名古屋4R 7着/9頭+5.6秒 08/20 名古屋1R 11着/11頭+3.7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 9.3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 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
6	チェリーブルーム先行	細川智（愛知）	実15.5	△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 10/28 名古屋1R 6着/12頭+1.2秒 10/14 名古屋6R 7着/11頭+1.4秒 09/30 名古屋2R 7着/12頭+1.0秒 09/15 名古屋4R 2着/12頭+0.7秒 09/01 名古屋5R 2着/11頭+0.9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 6.7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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (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。
7	シェリーシュシュ	大畑慧（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 10/14 名古屋7R 7着/12頭+1.1秒 09/30 名古屋1R 4着/11頭+1.6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 5.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (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。
8	グラスアロー	木之葵（愛知）	実1.6	◎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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 10/14 名古屋1R 2着/11頭+0.5秒 09/29 名古屋3R 2着/11頭+0.6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 2.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 52.4% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
9	マイネルアルゴー	塚本征（愛知）	実7.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 10/14 名古屋6R 5着/11頭+1.1秒 10/02 名古屋4R 4着/12頭+1.8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 32% (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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ガビーズメロディ	今井貴（愛知）	実12.0	△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20%）
前5走 10/15 名古屋1R 7着/11頭+2.7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 20% (好調) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
11	ファフロツキーズ逃げ	小笠羚（愛知）	実17.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走2着）
前5走 10/27 名古屋4R 2着/12頭+0.3秒 10/13 名古屋8R 6着/12頭+0.6秒 10/02 名古屋2R 10着/12頭+3.4秒 09/15 名古屋3R 10着/11頭+3.4秒 09/02 名古屋4R 11着/11頭+4.2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 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。

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

グラスアロー

騎手木之葵（愛知）

1.6倍

AI の勝率52%損益の分かれ目62%

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

◎8

グラスアロー

木之葵（愛知）

1.6倍

勝率 52%

›

○9

マイネルアルゴー

塚本征（愛知）

7.0倍

勝率 13%

›

▲3

ハスカップジャム

阿部基（笠松）

9.3倍

勝率 9%

›

△7

シェリーシュシュ

大畑慧（愛知）

11.7倍

勝率 8%

›

△10

ガビーズメロディ

今井貴（愛知）

12.0倍

勝率 6%

›

△6

チェリーブルーム

細川智（愛知）

15.5倍

勝率 5%

›

×11

ファフロツキーズ

小笠羚（愛知）

17.9倍

勝率 2%

›

×1

アーリマックス

丸野勝（愛知）

16.4倍

勝率 2%

›

×4

ウォーターハクビ

近藤颯（愛知）

27.6倍

勝率 1%

›

▽5

クロムハーツガール

丹羽克（愛知）

165.3倍

対象外勝率 0%

›

×2

コズミックコール

加藤利（愛知）

150.3倍

対象外勝率 0%

›

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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項