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2000m 発走 17:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アルファヒディ差し	近藤颯（愛知）	実27.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯4走で勝率50%）
前5走 10/15 名古屋10R 4着/7頭+1.3秒 10/02 名古屋11R 8着/11頭+2.3秒 09/18 名古屋11R 6着/11頭+2.9秒 09/07 名古屋11R 6着/8頭+2.2秒 05/25 名古屋11R 5着/12頭
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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
2	タナバタ逃げ	丸野勝（愛知）	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率43%）
前5走 10/16 名古屋11R 4着/8頭+0.5秒 09/18 名古屋11R 11着/11頭+4.0秒 09/07 名古屋11R 8着/8頭+4.4秒 02/12 名古屋11R 1着/12頭勝利 01/19 名古屋12R 4着/5頭+1.3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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
3	ロイヤルペガサス逃げ	柿原翔（愛知）	実56.9	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/02 名古屋11R 9着/11頭+2.3秒 09/17 名古屋10R 9着/9頭+2.0秒 08/21 名古屋11R 7着/9頭+1.9秒 07/02 大井11R 10着/10頭+0.0秒 05/20 大井11R 15着/16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戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
4	スターペスショウマ追込	望月洵（愛知）	実4.1	◎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67%と適性高／同馬場状態で勝率75%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/29 名古屋10R 6着/11頭+1.6秒 10/16 名古屋10R 1着/9頭勝利 09/14 名古屋11R 2着/12頭+0.2秒 09/01 名古屋9R 1着/9頭勝利 08/20 名古屋10R 1着/11頭勝利
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 6走で勝率 67% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 36.5% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	スイッチブレード自在	今井貴（愛知）	実1.3	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯10走で勝率30%／前走2着）
前5走 10/29 名古屋10R 2着/11頭+0.4秒 06/05 名古屋11R 6着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋11R 2着/12頭+0.0秒 05/08 名古屋11R 7着/10頭+1.9秒 04/24 名古屋11R 8着/10頭+1.5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 3.3着 ○ 当競馬場適性 29走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.7% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
6	トーマステソーロ差し推奨	塚本征（愛知）	実9.2	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+65%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率21%と相性良／同馬場と相性良）
前5走 10/15 名古屋10R 3着/7頭+1.0秒 09/03 名古屋11R 4着/11頭+1.0秒 08/21 名古屋11R 6着/9頭+1.5秒 07/31 名古屋11R 4着/11頭+0.6秒 07/13 名古屋11R 1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 4.3着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。

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

トーマステソーロ

騎手塚本征（愛知）

9.2倍

AI の勝率18%損益の分かれ目11%

AI の勝率 18% が損益の分かれ目 11%（1 ÷ 9.2倍）を上回り、期待値 +65% 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（6着）

出走馬全6頭

◎4

スターペスショウマ

望月洵（愛知）

4.1倍

勝率 36%

›

○5

スイッチブレード

今井貴（愛知）

1.3倍

勝率 31%

›

▲6

トーマステソーロ

塚本征（愛知）

9.2倍

勝率 18%

›

△2

タナバタ

丸野勝（愛知）

12.3倍

勝率 11%

›

△1

アルファヒディ

近藤颯（愛知）

27.4倍

勝率 3%

›

△3

ロイヤルペガサス

柿原翔（愛知）

56.9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6トーマステソーロ不的中 6着

オッズ9.2倍予測時点
期待値+65%
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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