名古屋 3R 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。

3R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 13:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノース自在	丹羽克（愛知）	実314.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場63走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は61走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/29 名古屋3R 11着/12頭+3.2秒 10/16 名古屋12R 5着/12頭+1.3秒 09/30 名古屋9R 8着/11頭+2.0秒 09/17 名古屋3R 8着/9頭+2.2秒 09/03 名古屋7R 3着/11頭+1.6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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 63走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 61走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +33%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
2	オールオンフリーク逃げ	丸山真（愛知）	実70.8	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 10/29 名古屋3R 12着/12頭+4.2秒 09/17 名古屋4R 7着/9頭+4.1秒 08/20 名古屋7R 12着/12頭+2.3秒 07/30 名古屋7R 8着/11頭+1.8秒 07/15 名古屋7R 11着/12頭+2.0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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 10% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% △ 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) +47%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ダイタヴァルキリー先行	大畑慧（愛知）	実262.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/16 名古屋5R 11着/11頭+3.6秒 10/01 名古屋1R 10着/11頭+3.6秒 11/05 船橋4R 7着/11頭+2.3秒 10/31 浦和1R 8着/11頭+4.6秒 10/02 船橋1R 7着/12頭+1.5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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +217%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (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	オーケーエレガンス差し	小笠羚（愛知）	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/28 名古屋1R 1着/12頭勝利 10/02 名古屋4R 2着/12頭+0.7秒 09/15 名古屋2R 3着/11頭+1.6秒 08/18 名古屋3R 3着/12頭+1.3秒 07/28 名古屋4R 7着/11頭+2.6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 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	ガヴァルニー差し	塚本征（愛知）	実1.2	◎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3走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/30 名古屋5R 2着/12頭+0.0秒 10/15 名古屋5R 3着/12頭+0.6秒 09/02 名古屋4R 1着/11頭勝利 07/29 川崎7R 4着/11頭+0.7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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 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% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 51.9% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
6	ベルトナリテ	丸野勝（愛知）	実109.0	▽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3R 8着/12頭+1.8秒 10/16 名古屋5R 6着/11頭+2.2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 7.0着 (不振) ○ 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) +44%（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: 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。
7	ベイツリー自在	近藤颯（愛知）	実38.4	△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33%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/29 名古屋12R 9着/11頭+2.7秒 10/16 名古屋5R 7着/11頭+2.3秒 09/30 名古屋12R 1着/12頭勝利 09/17 名古屋2R 9着/11頭+2.6秒 09/01 名古屋3R 1着/10頭勝利
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 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 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) +38%（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: 2.6%) ※ 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。
8	タクティカ追込	加藤利（愛知）	実345.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場47走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し）
前5走 10/29 名古屋3R 10着/12頭+2.9秒 10/16 名古屋12R 4着/12頭+1.1秒 09/29 名古屋8R 2着/12頭+0.7秒 09/15 名古屋8R 10着/11頭+1.2秒 09/02 名古屋6R 5着/12頭+1.4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 5.3着 × 当競馬場適性 47走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し △ 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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	スターアライズ追込	筒井勇（笠松）	実24.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/29 名古屋3R 7着/12頭+1.6秒 10/16 名古屋1R 2着/11頭+0.0秒 09/16 名古屋3R 5着/11頭+0.9秒 09/03 名古屋3R 9着/12頭+1.2秒 08/20 名古屋4R 9着/12頭+3.0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 4.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	メイショウミスイチ追込	細川智（愛知）	実59.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 10/29 名古屋2R 4着/11頭+0.7秒 10/16 名古屋12R 6着/12頭+1.3秒 09/29 名古屋8R 5着/12頭+0.9秒 09/16 名古屋5R 7着/11頭+1.2秒 09/01 名古屋8R 1着/10頭勝利
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 5.0着 × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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) +4%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (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。
11	ボクサークラブ	望月洵（愛知）	実6.2	▲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24%）
前5走 10/29 名古屋12R 10着/11頭+3.7秒 10/16 名古屋3R 4着/11頭+0.8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 7.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。

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

ガヴァルニー

騎手塚本征（愛知）

1.2倍

AI の勝率52%損益の分かれ目83%

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

ガヴァルニー

塚本征（愛知）

1.2倍

勝率 52%

›

○4

オーケーエレガンス

小笠羚（愛知）

6.1倍

勝率 17%

›

▲11

ボクサークラブ

望月洵（愛知）

6.2倍

勝率 12%

›

△9

スターアライズ

筒井勇（笠松）

24.0倍

勝率 8%

›

△7

ベイツリー

近藤颯（愛知）

38.4倍

対象外勝率 4%

›

△2

オールオンフリーク

丸山真（愛知）

70.8倍

対象外勝率 2%

›

▽10

メイショウミスイチ

細川智（愛知）

59.8倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ベルトナリテ

丸野勝（愛知）

109.0倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ダイタヴァルキリー

大畑慧（愛知）

262.4倍

対象外勝率 1%

›

▽8

タクティカ

加藤利（愛知）

345.6倍

対象外勝率 0%

›

▽1

ノース

丹羽克（愛知）

314.9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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