名古屋 1R 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。

1R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 12:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プラカーシャ先行	松本一（笠松）	実55.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/28 名古屋4R 10着/12頭+2.5秒 09/10 川崎5R 9着/12頭+2.3秒 07/08 川崎2R 8着/9頭+1.0秒 06/15 川崎2R 6着/11頭+3.0秒 04/06 川崎2R 5着/10頭+0.8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 9.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
2	ハクノセブン差し	木之葵（愛知）	実41.5	△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9走で勝ち無し）
前5走 10/28 名古屋5R 6着/12頭+2.6秒 10/14 名古屋7R 2着/12頭+0.5秒 09/30 名古屋12R 4着/12頭+0.7秒 09/17 名古屋1R 7着/10頭+1.6秒 09/07 名古屋4R 5着/9頭+4.7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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 14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 2.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
3	ウォーターブビンガ	近藤颯（愛知）	実2.1	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 10/28 名古屋1R 2着/12頭+0.1秒 10/02 名古屋3R 2着/12頭+0.1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 2.0着 (安定) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.5% (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。
4	メイショウウミカゼ差し	阪野学（愛知）	実147.2	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場40走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は42走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/28 名古屋5R 12着/12頭+4.8秒 10/15 名古屋5R 8着/12頭+2.7秒 09/29 名古屋7R 4着/12頭+1.0秒 09/15 名古屋8R 6着/11頭+0.8秒 09/02 名古屋6R 9着/12頭+1.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -57% (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。
5	ホウオウワイズ	丸野勝（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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/15 名古屋1R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 61.2% (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。
6	ナムラカメコ逃げ	加藤誓（愛知）	実87.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/28 名古屋4R 8着/12頭+1.8秒 10/15 名古屋2R 5着/11頭+1.9秒 09/30 名古屋12R 7着/12頭+1.0秒 09/17 名古屋1R 10着/10頭+5.1秒 09/07 名古屋4R 6着/9頭+5.3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 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
7	ハウスオンファイア追込	友森翔（愛知）	実28.6	△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5走 10/28 名古屋4R 6着/12頭+1.3秒 10/15 名古屋2R 4着/11頭+1.9秒 09/18 名古屋3R 3着/10頭+0.9秒 09/07 名古屋3R 3着/9頭+1.1秒 06/03 名古屋3R 2着/12頭+2.0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 4.3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 ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	アニゴザントス追込	大畑雅（愛知）	実22.1	▲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5走 10/28 名古屋3R 4着/12頭+1.7秒 10/15 名古屋1R 4着/11頭+1.9秒 09/18 名古屋12R 4着/12頭+1.2秒 09/07 名古屋2R 4着/7頭+2.4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 4.0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 ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	ゴッドシュアウイン先行	大畑慧（愛知）	実77.4	▽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4R 9着/12頭+2.1秒 10/15 名古屋4R 6着/11頭+1.4秒 09/30 名古屋12R 8着/12頭+1.2秒 09/16 名古屋1R 6着/10頭+1.7秒 09/03 名古屋12R 10着/11頭+3.8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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
10	クツシタオトシタ自在	細川智（愛知）	実25.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 10/28 名古屋4R 5着/12頭+0.9秒 10/01 名古屋12R 12着/12頭+7.0秒 09/16 名古屋1R 3着/10頭+0.8秒 09/03 名古屋12R 8着/11頭+1.4秒 08/20 名古屋2R 5着/12頭+2.0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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
11	ガムピーリング先行	柿原翔（愛知）	実97.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は32走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/28 名古屋12R 3着/12頭+1.0秒 10/15 名古屋2R 9着/11頭+2.7秒 09/29 名古屋7R 10着/12頭+3.2秒 09/15 名古屋7R 7着/11頭+2.9秒 09/02 名古屋5R 11着/12頭+3.7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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32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 14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 0.3% (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。

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

ホウオウワイズ

騎手丸野勝（愛知）

1.6倍

AI の勝率61%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

◎5

ホウオウワイズ

丸野勝（愛知）

1.6倍

勝率 61%

›

○3

ウォーターブビンガ

近藤颯（愛知）

2.1倍

勝率 19%

›

▲8

アニゴザントス

大畑雅（愛知）

22.1倍

勝率 6%

›

△10

クツシタオトシタ

細川智（愛知）

25.8倍

勝率 5%

›

△7

ハウスオンファイア

友森翔（愛知）

28.6倍

勝率 3%

›

△2

ハクノセブン

木之葵（愛知）

41.5倍

対象外勝率 2%

›

▽9

ゴッドシュアウイン

大畑慧（愛知）

77.4倍

対象外勝率 2%

›

▽1

プラカーシャ

松本一（笠松）

55.9倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ナムラカメコ

加藤誓（愛知）

87.5倍

対象外勝率 1%

›

×11

ガムピーリング

柿原翔（愛知）

97.4倍

対象外勝率 0%

›

×4

メイショウウミカゼ

阪野学（愛知）

147.2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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