名古屋 12R 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。

12R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 18:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハッピーアシュレイ追込	細川智（愛知）	実20.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 10/30 名古屋9R 3着/12頭+1.3秒 10/19 名古屋2R 6着/11頭+1.0秒 09/04 名古屋10R 6着/8頭+2.4秒 08/21 名古屋9R 6着/12頭+2.3秒 07/29 名古屋10R 3着/12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戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
2	アジュアカレンツ	加藤聡（愛知）	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/30 名古屋5R 3着/12頭+0.6秒 10/19 名古屋1R 1着/3頭 10/01 名古屋5R 3着/11頭+0.2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 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
3	ブリリアントギフト追込	筒井勇（笠松）	実42.3	×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／前走2着）
前5走 10/19 名古屋5R 2着/11頭+0.1秒 09/29 名古屋8R 1着/12頭勝利 09/16 名古屋6R 6着/11頭+2.2秒 08/19 名古屋3R 8着/11頭+1.1秒 07/29 名古屋2R 6着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 87走で勝率 7% △ 距離適性同距離 75走で勝率 8% ○ 前走実績前走 2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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ドリームトリップ逃げ	今井貴（愛知）	実1.8	◎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11走で勝率55%と適性高／同距離帯8走で勝率62%／同馬場状態で勝率83%）
前5走 10/30 名古屋1R 2着/11頭+0.2秒 10/19 名古屋2R 2着/11頭+0.1秒 04/10 名古屋6R 3着/10頭+0.9秒 03/13 名古屋4R 1着/10頭勝利 02/11 名古屋6R 1着/12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戦の調子平均 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 55% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 62% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 83% ○ 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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 57.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
5	ゴールドレーン逃げ	加藤利（愛知）	実26.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 10/29 名古屋5R 3着/12頭+0.5秒 10/16 名古屋6R 3着/11頭+0.4秒 10/01 名古屋9R 10着/12頭+4.0秒 08/21 名古屋7R 11着/11頭+7.4秒 07/29 名古屋6R 8着/12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 5.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
6	コパノカーター自在	丸山真（愛知）	実34.7	▽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40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/30 名古屋1R 9着/11頭+3.1秒 10/16 名古屋1R 1着/11頭勝利 09/16 名古屋12R 9着/11頭+2.7秒 09/03 名古屋3R 8着/12頭+1.2秒 08/21 名古屋3R 1着/12頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ドナエポナ先行	阿部基（笠松）	実104.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 10/30 名古屋1R 7着/11頭+1.8秒 10/19 名古屋2R 3着/11頭+0.2秒 09/08 川崎7R 8着/12頭+3.0秒 07/06 川崎7R 10着/12頭+0.0秒 06/15 川崎6R 5着/12頭
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 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 7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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
8	ブロークンハート先行	木之葵（愛知）	実5.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/30 名古屋2R 4着/12頭+0.6秒 10/16 名古屋3R 1着/11頭勝利 10/01 名古屋5R 4着/11頭+0.6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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	ミツカネスコーピオ	大畑慧（愛知）	実38.6	▽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8R 6着/12頭+1.2秒 10/19 名古屋5R 4着/11頭+0.4秒 05/13 川崎9R 5着/14頭+2.3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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
10	ナゴヤバシリ逃げ	大畑雅（愛知）	実46.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯6走で勝率33%）
前5走 10/30 名古屋1R 11着/11頭+3.5秒 03/26 名古屋11R 4着/8頭+0.8秒 02/11 名古屋10R 5着/11頭+1.3秒 01/29 名古屋10R 4着/12頭+0.6秒 01/04 名古屋8R 2着/11頭+0.0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 6.7着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ▽ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
11	ブルージェネシス追込	柿原翔（愛知）	実12.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 10/30 名古屋2R 2着/12頭+0.2秒 10/19 名古屋3R 2着/11頭+2.0秒 10/01 名古屋12R 2着/12頭+0.9秒 09/16 名古屋4R 7着/10頭+1.2秒 09/04 名古屋5R 6着/10頭+3.1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 2.0着 (安定) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
12	アショカ差し	小笠羚（愛知）	実20.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/30 名古屋5R 4着/12頭+0.8秒 10/19 名古屋12R 9着/12頭+1.7秒 10/02 名古屋10R 6着/12頭+2.5秒 09/18 名古屋9R 2着/12頭+0.9秒 08/24 名古屋10R 8着/11頭+0.7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 6.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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 3.7% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。

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

ドリームトリップ

騎手今井貴（愛知）

1.8倍

AI の勝率58%損益の分かれ目56%

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

ドリームトリップ

今井貴（愛知）

1.8倍

勝率 58%

›

○2

アジュアカレンツ

加藤聡（愛知）

4.6倍

勝率 12%

›

▲8

ブロークンハート

木之葵（愛知）

5.8倍

勝率 8%

›

△11

ブルージェネシス

柿原翔（愛知）

12.7倍

勝率 7%

›

△12

アショカ

小笠羚（愛知）

20.7倍

勝率 4%

›

△1

ハッピーアシュレイ

細川智（愛知）

20.7倍

勝率 4%

›

▽5

ゴールドレーン

加藤利（愛知）

26.9倍

勝率 2%

›

▽6

コパノカーター

丸山真（愛知）

34.7倍

対象外勝率 2%

›

▽9

ミツカネスコーピオ

大畑慧（愛知）

38.6倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ドナエポナ

阿部基（笠松）

104.7倍

対象外勝率 1%

›

×3

ブリリアントギフト

筒井勇（笠松）

42.3倍

対象外勝率 1%

›

×10

ナゴヤバシリ

大畑雅（愛知）

46.8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

見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項