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 名古屋競馬場ダ1500m 発走 17:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミーハ自在	木之葵（愛知）	実25.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 10/28 名古屋7R 3着/12頭+0.4秒 10/13 名古屋11R 5着/9頭+1.8秒 09/30 名古屋10R 3着/12頭+0.5秒 09/02 名古屋10R 10着/11頭+5.0秒 07/13 名古屋11R 10着/11頭+2.0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 3.7着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% △ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (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。
2	コムーネ	小笠羚（愛知）	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/13 名古屋10R 1着/3頭 09/17 名古屋9R 5着/11頭+0.9秒 09/02 名古屋10R 11着/11頭+5.2秒 07/14 名古屋11R 6着/7頭+0.0秒 06/17 名古屋11R 12着/12頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	パーソナルレコード先行	村上弘（愛知）	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/14 名古屋11R 5着/11頭+0.8秒 09/29 名古屋9R 1着/10頭勝利 09/14 名古屋9R 4着/10頭+0.3秒 09/03 名古屋8R 1着/3頭 08/24 名古屋8R 1着/12頭勝利
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 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	レイジングスラスト推奨	今井貴（愛知）	実13.6	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+57%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／同馬場と相性良／騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 06/30 名古屋11R 7着/11頭+1.0秒 06/17 名古屋11R 7着/12頭 06/02 名古屋11R 4着/12頭 05/19 名古屋11R 1着/11頭勝利 03/24 名古屋10R 2着/12頭+1.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 134日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
5	ジェイエルバルカー逃げ	細川智（愛知）	実218.5	▽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8.3着と低調）
前5走 10/30 名古屋7R 4着/7頭+0.5秒 10/14 名古屋11R 11着/11頭+2.1秒 10/01 名古屋11R 10着/12頭+4.0秒 09/17 名古屋9R 2着/11頭+0.6秒 08/20 名古屋9R 5着/6頭+2.6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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	ドラゴステ差し	丹羽克（愛知）	実11.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 10/27 名古屋11R 5着/11頭+1.5秒 10/14 名古屋11R 4着/11頭+0.5秒 09/30 名古屋10R 5着/12頭+0.7秒 09/04 名古屋11R 2着/11頭+0.3秒 07/28 名古屋9R 5着/12頭+0.6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 4.7着 × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
7	ピーチブロッサム先行	丸野勝（愛知）	実113.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯8走で勝率25%／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/27 名古屋11R 10着/11頭+3.3秒 10/14 名古屋11R 6着/11頭+0.8秒 09/30 名古屋10R 12着/12頭+2.4秒 09/02 名古屋10R 8着/11頭+3.1秒 08/18 名古屋11R 2着/12頭+1.0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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 15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 1.0% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
8	バンフィエルド	塚本征（愛知）	実1.9	○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／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 10/27 名古屋11R 2着/11頭+0.1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 32% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
9	プロミシングギャル	筒井勇（笠松）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/16 名古屋10R 4着/9頭+0.7秒 09/03 名古屋10R 9着/10頭+2.6秒 07/30 名古屋11R 3着/3頭 07/13 名古屋9R 2着/11頭 06/30 名古屋10R 2着/9頭
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 5.3着 △ 当競馬場適性 39走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 23走で勝率 22% ○ 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 2.8% (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。
10	オッシレイション先行	加藤聡（愛知）	実5.0	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、同じレースでより期待値の高い馬を推奨（当競馬場7走で勝率57%と適性高／同距離帯7走で勝率57%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 10/14 名古屋11R 3着/11頭+0.4秒 09/01 名古屋11R 1着/12頭勝利 07/02 名古屋8R 1着/12頭 12/05 名古屋12R 1着/12頭勝利 10/15 名古屋7R 2着/12頭+0.2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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 29.7% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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）

買うAI の推奨

レイジングスラスト

騎手今井貴（愛知）

13.6倍

AI の勝率12%損益の分かれ目7%

AI の勝率 12% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 13.6倍）を上回り、期待値 +57% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（4着）

出走馬全10頭

◎10

オッシレイション

加藤聡（愛知）

5.0倍

勝率 30%

›

○8

バンフィエルド

塚本征（愛知）

1.9倍

勝率 24%

›

▲3

パーソナルレコード

村上弘（愛知）

6.4倍

勝率 16%

›

△4

レイジングスラスト

今井貴（愛知）

13.6倍

勝率 12%

›

△2

コムーネ

小笠羚（愛知）

13.0倍

勝率 10%

›

△9

プロミシングギャル

筒井勇（笠松）

12.1倍

勝率 3%

›

×6

ドラゴステ

丹羽克（愛知）

11.1倍

勝率 3%

›

▽1

ミーハ

木之葵（愛知）

25.7倍

勝率 2%

›

▽7

ピーチブロッサム

丸野勝（愛知）

113.4倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ジェイエルバルカー

細川智（愛知）

218.5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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝4レイジングスラスト不的中 4着

オッズ13.6倍予測時点
期待値+57%
賭け金¥100

※ オッズの下の言葉: 確定 = 当たった買い目の払戻から出したオッズ・予測時点 = 予測した時のオッズ・推定 = 予測時点のオッズが取れず見込みの値。

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