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 13:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノヴァエスペランサ逃げ	渡邊竜（笠松）	実146.3	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/29 名古屋5R 9着/12頭+1.9秒 10/19 名古屋2R 11着/11頭+3.2秒 10/01 名古屋1R 9着/11頭+2.5秒 09/17 名古屋4R 9着/9頭+5.5秒 08/20 名古屋6R 7着/12頭+1.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +261%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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	ゴーゴーゴウト逃げ	筒井勇（笠松）	実273.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/19 名古屋3R 9着/11頭+3.4秒 10/02 名古屋10R 10着/12頭+4.2秒 09/18 名古屋10R 10着/11頭+3.4秒 09/07 名古屋9R 7着/10頭+2.0秒 08/24 名古屋7R 9着/12頭+1.4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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ○ 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) +132%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (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。
3	フーダオラ先行	丹羽克（愛知）	実96.2	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 10/19 名古屋2R 4着/11頭+0.7秒 09/04 名古屋3R 8着/11頭+2.3秒 08/24 名古屋6R 6着/11頭+1.4秒 07/31 名古屋5R 6着/12頭+1.6秒 07/15 名古屋12R 2着/12頭+3.0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 6.0着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 25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 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +312%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
4	サンマルフォース	加藤聡（愛知）	実7.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/15 名古屋5R 11着/12頭+6.0秒 06/17 名古屋3R 1着/11頭 06/02 名古屋3R 2着/11頭+2.0秒 05/20 名古屋3R 3着/10頭+1.0秒 05/08 名古屋5R 1着/10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 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 121日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
5	パープルルージュ先行	大畑慧（愛知）	実200.7	▽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5R 5着/12頭+1.3秒 10/19 名古屋2R 8着/11頭+1.5秒 09/30 名古屋9R 4着/11頭+0.8秒 09/17 名古屋3R 9着/9頭+3.3秒 09/04 名古屋12R 11着/12頭+2.9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 5.7着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 13% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ○ 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) +270%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (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	ヴィクトリアランド先行	丸山真（愛知）	実288.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/19 名古屋3R 11着/11頭+5.4秒 10/02 名古屋10R 11着/12頭+4.3秒 09/18 名古屋9R 11着/12頭+2.8秒 09/07 名古屋10R 11着/11頭+6.0秒 07/17 名古屋10R 12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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 25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 0.8% (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。
7	フルーツベイビー追込	細川智（愛知）	実2.0	◎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50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 10/29 名古屋1R 1着/12頭勝利 10/15 名古屋6R 3着/12頭+2.0秒 09/15 名古屋4R 1着/12頭勝利 08/24 名古屋2R 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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.8% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
8	キングオブストーム	今井貴（愛知）	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/29 名古屋12R 2着/11頭+1.1秒 10/16 名古屋5R 3着/11頭+0.4秒 10/01 名古屋5R 7着/11頭+1.8秒 07/14 名古屋3R 1着/12頭 06/30 名古屋4R 1着/12頭
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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (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。
9	エコロゼルダ	塚本征（愛知）	実2.6	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 10/29 名古屋4R 2着/12頭+0.0秒 10/15 名古屋3R 1着/3頭 09/29 名古屋2R 1着/12頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.3% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
10	ロジスクリーン先行	村上弘（愛知）	実309.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場49走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は49走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/30 名古屋1R 10着/11頭+3.5秒 09/17 名古屋4R 4着/9頭+1.1秒 09/04 名古屋12R 12着/12頭+3.8秒 08/20 名古屋5R 2着/10頭+0.1秒 07/30 名古屋6R 9着/11頭+2.9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戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 49走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 49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) +99%（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: 0.3%) ※ 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。
11	チャコワールド先行	大畑雅（愛知）	実296.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/19 名古屋4R 8着/11頭+1.6秒 10/01 名古屋1R 7着/11頭+1.0秒 08/19 名古屋1R 1着/11頭勝利 07/28 名古屋7R 11着/12頭+3.7秒 07/02 名古屋3R 12着/12頭
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% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) +72%（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: 0.3%) ※ 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

フルーツベイビー

騎手細川智（愛知）

2.0倍

AI の勝率38%損益の分かれ目50%

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

◎7

フルーツベイビー

細川智（愛知）

2.0倍

勝率 38%

›

○9

エコロゼルダ

塚本征（愛知）

2.6倍

勝率 24%

›

▲8

キングオブストーム

今井貴（愛知）

5.0倍

勝率 15%

›

△4

サンマルフォース

加藤聡（愛知）

7.4倍

勝率 12%

›

△3

フーダオラ

丹羽克（愛知）

96.2倍

対象外勝率 4%

›

△1

ノヴァエスペランサ

渡邊竜（笠松）

146.3倍

対象外勝率 2%

›

▽5

パープルルージュ

大畑慧（愛知）

200.7倍

対象外勝率 2%

›

▽2

ゴーゴーゴウト

筒井勇（笠松）

273.7倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ヴィクトリアランド

丸山真（愛知）

288.7倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ロジスクリーン

村上弘（愛知）

309.9倍

対象外勝率 1%

›

▽11

チャコワールド

大畑雅（愛知）

296.8倍

対象外勝率 1%

›

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