名古屋 5R 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。

5R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 14:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アークレオン	小笠羚（愛知）	実4.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.5着と安定／前走3着）
前5走 10/16 名古屋7R 3着/9頭+0.5秒 10/01 名古屋10R 2着/12頭+0.1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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 3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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	カンソウシタイナ	塚本征（愛知）	実3.8	▲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36%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 36% (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 20.7% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	コスモフィデリタス	加藤聡（愛知）	実102.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (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。
4	ナガノアリス自在	近藤颯（愛知）	実80.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/16 名古屋7R 9着/9頭+2.5秒 09/03 名古屋9R 2着/12頭+0.3秒 07/30 名古屋2R 1着/10頭勝利 07/15 名古屋4R 6着/7頭 06/05 名古屋4R 3着/5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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) +56%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	マオノファースト	田山旺（JRA）	実4.9	◎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（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 26.5% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
6	カローナ	齋藤新（JRA）	実5.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率33%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 33% (好調) × 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 5.7% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
7	デナリ	大畑慧（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/29 名古屋9R 2着/12頭+0.1秒 10/16 名古屋7R 6着/9頭+1.3秒 07/31 名古屋3R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% ※ 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	ロンリーマン	太宰啓（JRA）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 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 22.8% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
9	ロイヤルガンモ	今井貴（愛知）	実58.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +110%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。

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

マオノファースト

騎手田山旺（JRA）

4.9倍

AI の勝率26%損益の分かれ目20%

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9頭

◎5

マオノファースト

田山旺（JRA）

4.9倍

勝率 26%

›

○8

ロンリーマン

太宰啓（JRA）

3.0倍

勝率 23%

›

▲2

カンソウシタイナ

塚本征（愛知）

3.8倍

勝率 21%

›

△7

デナリ

大畑慧（愛知）

—

勝率 12%

›

△6

カローナ

齋藤新（JRA）

5.1倍

勝率 6%

›

△1

アークレオン

小笠羚（愛知）

4.5倍

勝率 5%

›

▽9

ロイヤルガンモ

今井貴（愛知）

58.3倍

対象外勝率 4%

›

▽4

ナガノアリス

近藤颯（愛知）

80.1倍

対象外勝率 2%

›

▽3

コスモフィデリタス

加藤聡（愛知）

102.7倍

対象外勝率 1%

›

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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