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

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピンチ逃げ	加藤聡（愛知）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/29 名古屋9R 5着/12頭+1.9秒 10/01 名古屋10R 11着/12頭+3.2秒 08/21 名古屋5R 9着/9頭+4.7秒 07/15 名古屋3R 1着/7頭 07/02 名古屋1R 4着/9頭+0.0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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 4.7% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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	コーズシャチホコ	大畑雅（愛知）	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/02 名古屋5R 1着/4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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.1% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	フィリアアスティ	筒井勇（笠松）	実10.7	△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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/29 名古屋9R 10着/12頭+3.5秒 09/29 名古屋4R 1着/3頭 09/18 名古屋4R 3着/7頭 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	ルナプレーナ	小笠羚（愛知）	実26.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/14 名古屋4R 1着/10頭勝利 09/18 名古屋4R 4着/7頭+0.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	モズレディーラック逃げ	木之葵（愛知）	実17.4	△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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/16 名古屋7R 8着/9頭+1.9秒 10/01 名古屋10R 10着/12頭+2.6秒 09/03 名古屋4R 1着/7頭勝利 08/21 名古屋4R 7着/7頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
6	サラカノ逃げ	近藤颯（愛知）	実13.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 10/16 名古屋4R 2着/8頭+0.3秒 09/16 大井1R 5着/7頭+1.8秒 09/04 大井4R 6着/7頭+2.8秒 08/16 大井4R 3着/3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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (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	セバスティアン追込	丸野勝（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6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 10/16 名古屋7R 7着/9頭+1.3秒 08/21 名古屋5R 4着/9頭+1.4秒 07/30 名古屋3R 3着/10頭+0.6秒 07/15 名古屋4R 2着/7頭 07/02 名古屋1R 3着/9頭
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 4.7着 × 当競馬場適性 6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 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.1% (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。
8	バンシイハーピー先行	大畑慧（愛知）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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 10/29 名古屋9R 4着/12頭+1.9秒 10/14 名古屋5R 2着/10頭+1.5秒 10/01 名古屋4R 7着/11頭+3.3秒 09/15 名古屋6R 6着/8頭+3.0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 4.3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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.0% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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

セバスティアン

騎手丸野勝（愛知）

2.2倍

AI の勝率27%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8頭

◎7

セバスティアン

丸野勝（愛知）

2.2倍

勝率 27%

›

○8

バンシイハーピー

大畑慧（愛知）

3.9倍

勝率 27%

›

▲2

コーズシャチホコ

大畑雅（愛知）

4.4倍

勝率 23%

›

△3

フィリアアスティ

筒井勇（笠松）

10.7倍

勝率 11%

›

△1

ピンチ

加藤聡（愛知）

14.1倍

勝率 5%

›

△5

モズレディーラック

木之葵（愛知）

17.4倍

勝率 3%

›

▽4

ルナプレーナ

小笠羚（愛知）

26.3倍

勝率 2%

›

×6

サラカノ

近藤颯（愛知）

13.9倍

勝率 2%

›

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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