名古屋 1R 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。

1R 名古屋競馬場ダ920m 発走 12:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロイヤルイブキ自在	今井貴（愛知）	実2.3	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/29 名古屋5R 1着/12頭勝利 06/16 名古屋8R 9着/12頭 05/21 名古屋6R 9着/10頭 04/23 名古屋8R 12着/12頭+5.2秒 04/09 名古屋5R 8着/11頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
2	スイートゥンビター差し	木之葵（愛知）	実83.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/30 名古屋5R 12着/12頭+2.9秒 10/19 名古屋12R 7着/12頭+1.3秒 10/01 名古屋2R 3着/12頭+0.3秒 09/04 名古屋2R 3着/3頭 08/20 名古屋6R 3着/12頭+0.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 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) +2%（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: 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。
3	ニキータ逃げ	小笠羚（愛知）	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/29 名古屋1R 7着/12頭+3.5秒 10/16 名古屋2R 9着/11頭+2.2秒 09/16 名古屋4R 10着/10頭+3.4秒 09/03 名古屋12R 3着/11頭+0.4秒 08/20 名古屋3R 3着/11頭+1.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
4	ウォーオブサウンド逃げ	細川智（愛知）	実54.6	▽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 10/30 名古屋10R 7着/12頭+1.8秒 10/01 名古屋6R 11着/12頭+1.5秒 09/17 名古屋7R 10着/12頭+1.2秒 07/30 名古屋9R 4着/12頭+0.6秒 07/03 名古屋8R 5着/11頭+1.0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戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 30走で勝率 7% ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
5	ブールドネージュ	丸野勝（愛知）	実26.4	△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5R 4着/12頭+1.1秒 10/16 名古屋5R 8着/11頭+2.7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戦の調子平均 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
6	ノーブルスナイパー差し	大畑雅（愛知）	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%と適性高）
前5走 10/19 名古屋6R 4着/11頭+1.2秒 10/01 名古屋12R 4着/12頭+1.1秒 09/04 名古屋5R 3着/10頭+1.7秒 08/19 名古屋10R 3着/12頭+1.2秒 07/15 名古屋5R 7着/12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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
7	アブソリュート差し	大畑慧（愛知）	実36.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/30 名古屋5R 6着/12頭+1.3秒 10/19 名古屋6R 7着/11頭+1.6秒 09/30 名古屋5R 1着/3頭 09/16 名古屋6R 3着/11頭+1.6秒 09/03 名古屋5R 4着/10頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
8	シャインモノリス自在	渡邊竜（笠松）	実85.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/30 名古屋5R 7着/12頭+1.4秒 10/16 名古屋12R 1着/12頭勝利 09/16 名古屋5R 2着/11頭+0.0秒 09/02 名古屋6R 3着/12頭+0.6秒 08/19 名古屋1R 4着/11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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
9	エクメノポリス逃げ	丹羽克（愛知）	実267.7	▽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 10/19 名古屋7R 10着/10頭+5.4秒 09/17 名古屋6R 9着/10頭+2.7秒 08/20 名古屋8R 9着/11頭+1.7秒 07/30 名古屋9R 12着/12頭+2.5秒 07/15 名古屋8R 11着/11頭+2.0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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% △ 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 25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 0.5% (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。
10	トレジャービート追込	塚本征（愛知）	実2.1	◎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4走で勝率75%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 10/19 名古屋6R 5着/11頭+1.2秒 09/16 名古屋6R 1着/11頭勝利 09/02 名古屋5R 1着/12頭勝利 07/28 名古屋5R 1着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 55.6% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	バウアピアーズ逃げ	近藤颯（愛知）	実23.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/19 名古屋6R 11着/11頭+3.5秒 10/02 名古屋7R 7着/12頭+2.3秒 09/18 名古屋5R 9着/10頭+2.6秒 09/07 名古屋7R 10着/10頭+2.2秒 08/24 名古屋8R 9着/12頭+1.7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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。

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

トレジャービート

騎手塚本征（愛知）

2.1倍

AI の勝率56%損益の分かれ目48%

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

◎10

トレジャービート

塚本征（愛知）

2.1倍

勝率 56%

›

○1

ロイヤルイブキ

今井貴（愛知）

2.3倍

勝率 14%

›

▲6

ノーブルスナイパー

大畑雅（愛知）

6.6倍

勝率 12%

›

△3

ニキータ

小笠羚（愛知）

15.8倍

勝率 5%

›

△11

バウアピアーズ

近藤颯（愛知）

23.1倍

勝率 4%

›

△5

ブールドネージュ

丸野勝（愛知）

26.4倍

勝率 3%

›

▽7

アブソリュート

大畑慧（愛知）

36.6倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ウォーオブサウンド

細川智（愛知）

54.6倍

対象外勝率 1%

›

▽2

スイートゥンビター

木之葵（愛知）

83.8倍

対象外勝率 1%

›

▽8

シャインモノリス

渡邊竜（笠松）

85.2倍

対象外勝率 1%

›

▽9

エクメノポリス

丹羽克（愛知）

267.7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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