名古屋 7R 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。

7R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 15:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミスティブルー	今井貴（愛知）	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/15 名古屋9R 9着/12頭 06/30 名古屋7R 5着/12頭 06/22 名古屋7R 1着/11頭 06/05 名古屋1R 1着/11頭 05/22 名古屋8R 7着/11頭+0.0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 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 121日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
2	ザボドフスキー差し	加藤誓（愛知）	実26.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/19 名古屋11R 3着/10頭+0.9秒 10/01 名古屋2R 2着/12頭+0.3秒 09/17 名古屋12R 2着/3頭 08/20 名古屋6R 2着/12頭+0.2秒 07/30 名古屋6R 6着/11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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
3	ビッグベッター	丹羽克（愛知）	実138.5	▽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3R 10着/11頭+2.2秒 07/30 名古屋10R 5着/11頭+1.6秒 07/15 名古屋9R 7着/12頭 06/16 名古屋8R 6着/12頭 06/02 名古屋8R 8着/11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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 88走で勝率 12% △ 距離適性同距離 57走で勝率 11% △ 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) +16%（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: 0.7%) ※ 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。
4	ニーケアイリス自在	大畑慧（愛知）	実2.3	◎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（同距離帯12走で勝率25%／直近3走で勝率67%と好調／前走3着）
前5走 10/02 名古屋10R 3着/12頭+1.1秒 09/17 名古屋5R 1着/10頭勝利 09/02 名古屋6R 1着/12頭勝利 02/12 名古屋2R 2着/12頭+0.2秒 01/05 名古屋4R 3着/11頭+0.4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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 27.5% (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。
5	ミートザターゲット逃げ	近藤颯（愛知）	実55.8	▽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9走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/30 名古屋3R 11着/11頭+2.6秒 10/19 名古屋9R 12着/12頭+3.7秒 10/02 名古屋7R 2着/12頭+1.0秒 09/18 名古屋6R 8着/11頭+1.5秒 09/07 名古屋7R 8着/10頭+1.0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 8.3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 9走で勝ち無し ▽ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
6	プレミアシップ	塚本征（愛知）	実20.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/19 名古屋6R 7着/10頭+1.2秒 07/01 名古屋10R 11着/12頭 06/16 名古屋11R 12着/12頭+0.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	ルナフェイズ自在	丸山真（愛知）	実28.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/30 名古屋3R 6着/11頭+1.0秒 10/19 名古屋8R 11着/11頭+2.8秒 09/16 名古屋7R 8着/10頭+2.8秒 09/02 名古屋9R 9着/9頭+1.6秒 08/19 名古屋6R 8着/10頭+1.6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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 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) ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
8	スマートヌーメン先行	村上弘（愛知）	実88.8	▽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3R 9着/11頭+1.6秒 10/19 名古屋9R 7着/12頭+1.0秒 09/30 名古屋9R 1着/11頭勝利 09/17 名古屋3R 4着/9頭+0.9秒 08/20 名古屋5R 4着/10頭+1.2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 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% △ 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) +46%（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: 1.1%) ※ 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。
9	オンワードセルフ	筒井勇（笠松）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/19 名古屋11R 4着/10頭+1.0秒 09/17 名古屋6R 4着/10頭+0.9秒 07/15 名古屋8R 7着/11頭 06/18 名古屋9R 6着/10頭 05/21 名古屋8R 5着/10頭
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 5.0着 △ 当競馬場適性 56走で勝率 5% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
10	アインホルン逃げ	小笠羚（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4走で勝率75%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/04 名古屋8R 4着/11頭+1.0秒 05/08 名古屋12R 1着/10頭勝利 04/23 名古屋6R 1着/12頭勝利 04/09 名古屋2R 1着/11頭勝利 01/15 園田7R 8着/10頭+1.3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 162日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.7% (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。
11	グラスチアー先行	横川怜（笠松）	実141.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場53走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は53走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/30 名古屋3R 7着/11頭+1.1秒 10/19 名古屋8R 9着/11頭+1.9秒 09/16 名古屋7R 9着/10頭+3.3秒 09/02 名古屋9R 8着/9頭+1.4秒 08/19 名古屋7R 9着/10頭+2.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 53走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 53走で勝ち無し △ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
12	レディーティアラ逃げ	加藤聡（愛知）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（164日ぶりの実戦）
前5走 06/02 名古屋11R 9着/12頭 02/19 大井11R 2着/15頭+0.3秒 01/28 大井10R 6着/13頭+1.5秒 01/16 大井7R 2着/9頭+0.3秒 12/24 大井8R 11着/11頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 △ ローテーション 164日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.9% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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

ニーケアイリス

騎手大畑慧（愛知）

2.3倍

AI の勝率28%損益の分かれ目43%

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12頭

◎4

ニーケアイリス

大畑慧（愛知）

2.3倍

勝率 28%

›

○12

レディーティアラ

加藤聡（愛知）

3.1倍

勝率 26%

›

▲10

アインホルン

小笠羚（愛知）

6.6倍

勝率 16%

›

△1

ミスティブルー

今井貴（愛知）

12.5倍

勝率 10%

›

△9

オンワードセルフ

筒井勇（笠松）

8.6倍

勝率 8%

›

△2

ザボドフスキー

加藤誓（愛知）

26.6倍

勝率 3%

›

▽6

プレミアシップ

塚本征（愛知）

20.6倍

勝率 3%

›

▽7

ルナフェイズ

丸山真（愛知）

28.3倍

勝率 2%

›

▽8

スマートヌーメン

村上弘（愛知）

88.8倍

対象外勝率 2%

›

▽5

ミートザターゲット

近藤颯（愛知）

55.8倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ビッグベッター

丹羽克（愛知）

138.5倍

対象外勝率 1%

›

▽11

グラスチアー

横川怜（笠松）

141.3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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