名古屋3R AI予想

名古屋 3R 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。

3R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 15:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィアマネラ	細川智（愛知）	実128.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 05/20 名古屋6R 8着/10頭+5.0秒 05/06 名古屋4R 8着/12頭+2.1秒 04/23 名古屋10R 7着/12頭+3.6秒 04/10 名古屋9R 3着/11頭+0.4秒 03/26 名古屋11R 7着/8頭+3.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 8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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	マイネルモンブラン	塚本征（愛知）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 05/22 名古屋2R 1着/10頭 05/08 名古屋5R 4着/10頭+0.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.0% (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。
3	サバイバルトゥルー	丸山真（愛知）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/20 名古屋6R 5着/10頭+1.0秒 05/06 名古屋4R 9着/12頭+2.3秒 04/22 名古屋5R 8着/12頭+2.0秒 04/08 名古屋2R 1着/12頭勝利 03/24 名古屋1R 5着/11頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 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 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 5.0% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
4	ミリアリア	近藤颯（愛知）	実9.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 05/20 名古屋3R 4着/10頭+2.0秒 04/20 名古屋3R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
5	モリインビクタス	柿原翔（愛知）	実21.4	△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 05/20 名古屋10R 6着/11頭+1.0秒 05/07 名古屋3R 2着/11頭+0.0秒 04/23 名古屋5R 3着/11頭+0.4秒 04/13 名古屋2R 2着/12頭+0.1秒 03/24 名古屋1R 2着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 3.7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 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
6	デパーチャー	松本一（笠松）	実11.7	▲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／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/22 名古屋3R 1着/11頭 05/08 名古屋7R 4着/11頭+2.0秒 04/20 名古屋2R 4着/11頭+1.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 5.3% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
7	モンバン	阪野学（愛知）	実12.8	△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）
前5走 05/06 名古屋4R 6着/12頭+1.4秒 04/10 名古屋11R 9着/10頭+3.6秒 03/12 名古屋10R 4着/10頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
8	ストライプブルー	木之葵（愛知）	実25.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/20 名古屋3R 5着/10頭 05/07 名古屋3R 4着/11頭+0.5秒 04/10 名古屋9R 8着/11頭+2.9秒 03/26 名古屋8R 9着/12頭+4.3秒 03/09 名古屋3R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% × 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 1.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
9	サンマルフォース	加藤聡（愛知）	実32.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 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 9 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
10	キタカラキタマアヤ	小笠羚（愛知）	実32.2	×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 05/20 名古屋3R 7着/10頭+2.0秒 05/06 名古屋4R 10着/12頭+2.3秒 04/23 名古屋10R 10着/12頭+4.4秒 04/09 名古屋7R 11着/12頭+2.6秒 03/10 名古屋2R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	フォールティア	大畑雅（愛知）	実21.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 05/20 名古屋6R 4着/10頭+2.0秒 05/07 名古屋3R 5着/11頭+0.7秒 04/10 名古屋9R 11着/11頭+5.2秒 03/26 名古屋8R 5着/12頭+2.9秒 03/02 名古屋5R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (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。
12	ノーブルスナイパー	大畑慧（愛知）	実2.1	◎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（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 05/20 名古屋3R 2着/10頭 05/04 名古屋4R 1着/10頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.6% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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 2-12 実14.0倍期待値 +184% 300円
3連複 2-4-12 実20.4倍期待値 +141% 100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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