名古屋 2R 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。

2R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 13:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソブリンルーラー差し	柿原翔（愛知）	実142.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/16 名古屋3R 10着/11頭+6.0秒 10/01 名古屋1R 11着/11頭+4.1秒 09/17 名古屋4R 6着/9頭+3.0秒 08/20 名古屋7R 11着/12頭+1.9秒 07/30 名古屋7R 9着/11頭+2.4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) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
2	ロスニーニョス	望月洵（愛知）	実1.7	◎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走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/15 名古屋7R 2着/11頭+0.8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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 51.6% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
3	エムティステージ	加藤誓（愛知）	実223.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／205日ぶりの実戦）
前5走 04/21 浦和1R 9着/9頭+2.8秒 03/20 浦和2R 11着/12頭+3.3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 10.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 205日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
4	エバーウインド追込	木之葵（愛知）	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/29 名古屋12R 4着/11頭+1.2秒 10/16 名古屋1R 5着/11頭+0.6秒 09/30 名古屋12R 2着/12頭+0.2秒 09/16 名古屋1R 8着/10頭+1.9秒 09/03 名古屋12R 5着/11頭+0.7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 3.7着 △ 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% △ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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	ミッシュマッシュ先行	明星晴（笠松）	実187.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し）
前5走 10/16 名古屋5R 9着/11頭+3.3秒 09/03 名古屋6R 3着/11頭+0.7秒 08/19 名古屋12R 7着/12頭+0.8秒 07/29 名古屋2R 5着/11頭+1.4秒 07/14 名古屋12R 4着/11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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26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 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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	フェリスナビダ差し	近藤颯（愛知）	実136.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/29 名古屋2R 6着/11頭+0.7秒 10/16 名古屋5R 10着/11頭+3.3秒 10/01 名古屋1R 6着/11頭+0.7秒 07/15 名古屋7R 7着/12頭 07/02 名古屋5R 5着/11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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ○ 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) +17%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (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。
7	ウェイトノーモア	横川怜（笠松）	実78.0	△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）
前5走 10/29 名古屋2R 7着/11頭+1.0秒 10/16 名古屋3R 9着/11頭+3.0秒 07/02 名古屋3R 2着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋7R 4着/11頭+0.0秒 06/03 名古屋6R 2着/12頭+0.0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 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +126%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.9% (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。
8	ロジシーザ	今井貴（愛知）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 10/14 名古屋6R 1着/11頭勝利 10/02 名古屋3R 3着/12頭+0.3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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 20.7% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
9	アルダ先行	友森翔（愛知）	実5.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/27 名古屋8R 1着/12頭勝利 10/14 名古屋1R 3着/11頭+0.6秒 09/29 名古屋2R 2着/12頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
10	マクタン	大畑雅（愛知）	実61.9	△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 10 ◎ 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 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +136%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.8% (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。
11	ラブミーエール先行	丸野勝（愛知）	実182.2	▽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13走で勝ち無し）
前5走 10/29 名古屋2R 8着/11頭+1.5秒 10/16 名古屋3R 8着/11頭+2.3秒 09/03 名古屋7R 6着/11頭+2.9秒 08/19 名古屋3R 3着/11頭+0.3秒 07/29 名古屋2R 8着/11頭+2.5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 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) +5%（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。

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

ロスニーニョス

騎手望月洵（愛知）

1.7倍

AI の勝率52%損益の分かれ目59%

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

◎2

ロスニーニョス

望月洵（愛知）

1.7倍

勝率 52%

›

○8

ロジシーザ

今井貴（愛知）

2.8倍

勝率 21%

›

▲9

アルダ

友森翔（愛知）

5.8倍

勝率 14%

›

△4

エバーウインド

木之葵（愛知）

8.9倍

勝率 5%

›

△10

マクタン

大畑雅（愛知）

61.9倍

対象外勝率 4%

›

△7

ウェイトノーモア

横川怜（笠松）

78.0倍

対象外勝率 3%

›

▽6

フェリスナビダ

近藤颯（愛知）

136.6倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ソブリンルーラー

柿原翔（愛知）

142.9倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ラブミーエール

丸野勝（愛知）

182.2倍

対象外勝率 1%

›

▽3

エムティステージ

加藤誓（愛知）

223.9倍

対象外勝率 0%

›

▽5

ミッシュマッシュ

明星晴（笠松）

187.7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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