名古屋1R AI予想

名古屋 1R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

1R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 14:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スタープレイン	筒井勇（笠松）	実28.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/22 名古屋3R 5着/11頭+0.0秒 04/24 名古屋2R 12着/12頭+7.1秒 03/24 名古屋2R 9着/12頭+2.9秒 03/10 名古屋2R 3着/12頭+0.4秒 02/10 名古屋2R 4着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 8.7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 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (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。
2	クルスデルスール	大畑雅（愛知）	実26.0	×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5走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋1R 9着/10頭 05/08 名古屋7R 3着/11頭+1.9秒 04/20 名古屋1R 3着/12頭+0.7秒 04/07 名古屋3R 8着/11頭+2.5秒 03/23 名古屋3R 9着/11頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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	ケイズシャーロット	加藤聡（愛知）	実7.8	▲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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／95日ぶりの実戦）
前5走 02/27 名古屋7R 5着/11頭+0.5秒 02/12 名古屋9R 4着/11頭+0.8秒 01/28 名古屋8R 6着/10頭+1.2秒 01/14 名古屋6R 2着/11頭+0.4秒 01/05 名古屋1R 7着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 12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 24% (好調) △ ローテーション 95日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	ワンストローク	今井貴（愛知）	実43.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 05/07 名古屋1R 6着/10頭+1.6秒 04/24 名古屋1R 4着/12頭+1.3秒 04/08 名古屋2R 4着/12頭+1.7秒 03/24 名古屋1R 8着/11頭+3.5秒 03/10 名古屋2R 10着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
5	アンファール	阪野学（愛知）	実37.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/25 名古屋1R 5着/10頭+0.0秒 05/08 名古屋7R 5着/11頭+2.2秒 01/22 船橋7R 4着/12頭+0.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 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 0.7% (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。
6	キラリチャン	近藤颯（愛知）	実6.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 05/07 名古屋2R 7着/10頭+2.5秒 04/24 名古屋1R 2着/12頭+0.9秒 04/08 名古屋2R 6着/12頭+2.4秒 03/24 名古屋2R 7着/12頭+2.0秒 03/10 名古屋2R 9着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ ローテーション 26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 11.3% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
7	クロムハーツガール	小笠羚（愛知）	実4.4	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 05/07 名古屋2R 8着/10頭+3.1秒 04/24 名古屋2R 3着/12頭+0.8秒 04/13 名古屋2R 11着/12頭+1.9秒 03/24 名古屋2R 4着/12頭+0.9秒 03/09 名古屋3R 2着/11頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.3% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	パッションマーレ	大畑慧（愛知）	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 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 5.6% (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。
9	ブルーノザビーチ	友森翔（愛知）	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/25 名古屋1R 4着/10頭 05/04 名古屋4R 2着/10頭+0.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
10	ブルーアンバー	塚本征（愛知）	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 05/22 名古屋1R 2着/11頭+3.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.6% (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。
11	ウインクリンゲル	丸野勝（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（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 05/22 名古屋3R 2着/11頭+1.0秒 04/08 園田10R 4着/8頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (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。
12	マイネルラジェム	細川智（愛知）	実15.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/22 名古屋3R 3着/11頭+2.0秒 05/08 名古屋5R 3着/10頭+0.7秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。

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

このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

馬連 7-10 実26.2倍期待値 +334% 300円
3連複 6-7-10 実126.0倍期待値 +999% 200円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。

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