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 名古屋競馬場開成町ダ2000m 発走 17:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	インフォーマント差し	小笠羚（愛知）	実48.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/28 名古屋6R 9着/12頭+1.3秒 10/15 名古屋9R 9着/11頭+2.7秒 10/01 名古屋8R 8着/11頭+0.9秒 09/18 名古屋10R 1着/11頭勝利 09/07 名古屋9R 6着/10頭+1.9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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 93走で勝率 5% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
2	アイドルアイズ	細川智（愛知）	実6.9	△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8走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/27 名古屋10R 2着/12頭+0.2秒 10/13 名古屋10R 2着/3頭 06/16 名古屋10R 3着/11頭 06/02 名古屋8R 4着/11頭 05/20 名古屋9R 2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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
3	チンプンカンプン先行	大畑慧（愛知）	実105.2	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/29 名古屋7R 10着/12頭+2.0秒 09/28 船橋7R 9着/12頭+1.9秒 09/07 川崎10R 7着/12頭+0.6秒 08/24 船橋5R 9着/12頭+1.8秒 08/02 船橋12R 9着/9頭+2.6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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 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。
4	ワウワウワウ追込	阿部基（笠松）	実54.4	▽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26%と適性高）
前5走 10/28 名古屋6R 5着/12頭+0.7秒 10/14 名古屋8R 4着/10頭+0.5秒 09/15 名古屋10R 3着/11頭+0.1秒 07/29 名古屋8R 3着/12頭+0.1秒 07/14 名古屋9R 4着/11頭+1.0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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 26% (得意) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
5	ヨッシーリオ	望月洵（愛知）	実2.1	◎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7走で勝率43%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/29 名古屋6R 1着/3頭 10/01 名古屋7R 1着/12頭勝利 07/15 名古屋11R 4着/12頭 07/02 名古屋9R 3着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋10R 2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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.3% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	キタサンフジヤマ追込	塚本征（愛知）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率44%と適性高／同馬場状態で勝率75%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/16 名古屋9R 1着/12頭勝利 10/01 名古屋7R 3着/12頭+0.5秒 09/17 名古屋8R 2着/5頭+0.3秒 09/04 名古屋10R 2着/8頭+0.3秒 08/21 名古屋9R 4着/12頭+1.5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 9走で勝率 44% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 25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 24.6% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	マサハヤウォルズ追込	大畑雅（愛知）	実24.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 10/14 名古屋9R 7着/10頭+1.2秒 05/28 浦和11R 13着/13頭 05/15 川崎11R 11着/12頭+2.5秒 04/21 浦和10R 8着/12頭+1.8秒 04/10 川崎11R 10着/10頭+6.5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 10.3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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
8	シャイニーセーラー追込	加藤聡（愛知）	実22.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 10/16 名古屋9R 4着/12頭+0.6秒 10/01 名古屋6R 3着/12頭+0.0秒 09/18 名古屋6R 2着/11頭+0.0秒 09/04 名古屋12R 1着/12頭勝利 07/30 名古屋12R 4着/12頭+0.5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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 25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 2.6% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
9	メタルクラフト追込	丸野勝（愛知）	実63.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/28 名古屋6R 7着/12頭+0.9秒 10/14 名古屋10R 8着/11頭+2.5秒 09/15 名古屋9R 3着/10頭+0.1秒 09/02 名古屋11R 9着/10頭+1.2秒 08/21 名古屋8R 1着/10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 6.0着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 9% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
10	タガノアイゼン逃げ	今井貴（愛知）	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率50%と適性高／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 10/27 名古屋9R 5着/12頭+2.0秒 06/04 名古屋11R 3着/12頭+0.0秒 05/05 名古屋11R 5着/11頭+3.8秒 04/10 名古屋11R 1着/10頭勝利 03/26 名古屋8R 1着/12頭勝利
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 6走で勝率 50% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (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。

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

ヨッシーリオ

騎手望月洵（愛知）

2.1倍

AI の勝率42%損益の分かれ目48%

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

◎5

ヨッシーリオ

望月洵（愛知）

2.1倍

勝率 42%

›

○6

キタサンフジヤマ

塚本征（愛知）

3.3倍

勝率 25%

›

▲10

タガノアイゼン

今井貴（愛知）

5.3倍

勝率 13%

›

△2

アイドルアイズ

細川智（愛知）

6.9倍

勝率 7%

›

△7

マサハヤウォルズ

大畑雅（愛知）

24.3倍

勝率 6%

›

△8

シャイニーセーラー

加藤聡（愛知）

22.8倍

勝率 3%

›

▽9

メタルクラフト

丸野勝（愛知）

63.6倍

対象外勝率 2%

›

▽1

インフォーマント

小笠羚（愛知）

48.8倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ワウワウワウ

阿部基（笠松）

54.4倍

対象外勝率 1%

›

×3

チンプンカンプン

大畑慧（愛知）

105.2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。

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