名古屋2R AI予想

名古屋 2R 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。

2R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 14:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェスティヴニーサ	細川智（愛知）	実4.8	○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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/25 名古屋4R 3着/3頭 05/07 名古屋1R 2着/10頭+0.1秒 04/13 名古屋1R 5着/12頭+0.6秒 03/23 名古屋3R 2着/11頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 4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 3着 (好走) × 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 14.3% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	チョコレートケーキ	加藤聡（愛知）	実3.2	◎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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/06 名古屋8R 8着/10頭+3.7秒 04/07 名古屋1R 1着/11頭勝利 03/23 名古屋1R 1着/10頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 36.8% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	オーヴイシャイン	阪野学（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 05/07 名古屋3R 6着/11頭+0.9秒 04/23 名古屋5R 4着/11頭+1.2秒 04/13 名古屋2R 3着/12頭+0.5秒 03/24 名古屋2R 3着/12頭+0.6秒 03/13 名古屋1R 10着/10頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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。
4	コスモギオン	筒井勇（笠松）	実135.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9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8.0着と低調）
前5走 05/20 名古屋3R 9着/10頭+4.0秒 05/07 名古屋3R 10着/11頭+3.0秒 04/10 名古屋9R 5着/11頭+2.3秒 03/26 名古屋8R 11着/12頭+5.8秒 03/12 名古屋10R 10着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.4% (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。
5	ナチュラルブレイク	塚本征（愛知）	実8.8	△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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 05/07 名古屋2R 5着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋2R 5着/12頭+1.4秒 04/13 名古屋2R 7着/12頭+0.8秒 03/24 名古屋2R 2着/12頭+0.4秒 03/13 名古屋1R 6着/10頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 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 28% (好調) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
6	ソーシャルコード	友森翔（愛知）	実61.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8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 05/20 名古屋3R 6着/10頭 05/07 名古屋2R 4着/10頭+0.6秒 04/13 名古屋2R 8着/12頭+0.9秒 03/26 名古屋8R 7着/12頭+3.4秒 03/13 名古屋2R 3着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
7	プラウドブルーベル	近藤颯（愛知）	実21.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/19 名古屋3R 1着/9頭勝利 04/20 名古屋3R 11着/12頭+3.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	フークフォルモサ	小笠羚（愛知）	実5.4	▲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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/07 名古屋2R 3着/10頭+0.6秒 04/24 名古屋2R 4着/12頭+1.1秒 04/13 名古屋2R 6着/12頭+0.7秒 03/26 名古屋7R 4着/10頭+0.5秒 03/10 名古屋2R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
9	ビップレグルス	丸野勝（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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/20 名古屋3R 8着/10頭 05/06 名古屋4R 7着/12頭+1.7秒 04/20 名古屋2R 1着/11頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 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) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (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。
10	フークモアナ	木之葵（愛知）	実41.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/20 名古屋3R 10着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋3R 9着/11頭+2.2秒 03/11 名古屋5R 9着/10頭+2.2秒 02/27 名古屋8R 5着/12頭+1.9秒 02/12 名古屋10R 9着/11頭+3.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
11	マサノリリー	明星晴（笠松）	実3.8	▲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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 05/07 名古屋2R 2着/10頭+0.4秒 04/13 名古屋1R 4着/12頭+0.5秒 03/26 名古屋7R 7着/10頭+2.1秒 03/13 名古屋2R 8着/11頭+1.8秒 01/28 名古屋8R 8着/10頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
12	アイオロステソーロ	松本一（笠松）	実153.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/07 名古屋2R 9着/10頭+3.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (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。

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　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

馬連 1-2 実20.1倍期待値 +316% 400円 ❌不的中1番(-)-2番(3着)
3連複 1-2-9 実38.1倍期待値 +371% 200円 ❌不的中1番(-)-2番(3着)-9番(-)

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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。
2モデルの説明はこちら

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