名古屋4R AI予想

名古屋 4R 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。

4R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 15:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クワイエットエニフ	加藤聡（愛知）	実7.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場14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 05/04 名古屋2R 3着/11頭+0.2秒 04/20 名古屋4R 7着/12頭+2.3秒 04/07 名古屋4R 7着/11頭+2.2秒 03/23 名古屋4R 7着/10頭+1.6秒 03/09 名古屋2R 2着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
2	ユイノチョウシンキ	大畑雅（愛知）	実22.8	▲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3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/19 名古屋5R 7着/11頭+1.3秒 05/04 名古屋5R 9着/11頭+2.0秒 04/07 名古屋4R 11着/11頭+4.4秒 03/27 名古屋1R 10着/10頭+3.8秒 12/04 名古屋9R 11着/11頭+5.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 9.0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 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
3	シロイヤツ	柿原翔（愛知）	実28.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 05/19 名古屋2R 9着/10頭+2.6秒 05/04 名古屋2R 8着/11頭+2.1秒 04/20 名古屋4R 6着/12頭+2.2秒 04/07 名古屋2R 5着/10頭+2.0秒 03/23 名古屋11R 7着/11頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し △ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
4	テルケンレンダー	加藤誓（愛知）	実19.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/19 名古屋2R 4着/10頭+1.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	ホーリーウェル	加藤利（愛知）	実28.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場40走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/19 名古屋2R 8着/10頭+2.5秒 05/04 名古屋2R 11着/11頭+2.6秒 04/20 名古屋4R 12着/12頭+4.4秒 04/07 名古屋2R 8着/10頭+2.9秒 10/14 名古屋8R 12着/12頭+5.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
6	スノーバンティング	小笠羚（愛知）	実57.2	×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5走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/19 名古屋2R 6着/10頭+1.8秒 05/04 名古屋2R 10着/11頭+2.2秒 04/07 名古屋4R 9着/11頭+2.5秒 03/23 名古屋5R 9着/11頭+2.9秒 03/09 名古屋5R 11着/11頭+3.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 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 5走で勝ち無し ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	シラガゾメ	丸山真（愛知）	実28.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場46走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 05/19 名古屋2R 7着/10頭+1.9秒 05/04 名古屋2R 7着/11頭+1.5秒 04/07 名古屋2R 6着/10頭+2.1秒 03/23 名古屋11R 8着/11頭+1.2秒 03/09 名古屋2R 11着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 46走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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	ウメミライ	塚本征（愛知）	実1.4	◎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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 05/19 名古屋2R 1着/10頭勝利 03/23 大井1R 6着/11頭+1.5秒 03/24 大井4R 6着/10頭+3.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 48.6% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
9	ゼンダンマイウェイ	山田祥（愛知）	実22.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 05/19 名古屋2R 5着/10頭+1.5秒 05/04 名古屋2R 5着/11頭+0.7秒 04/20 名古屋4R 5着/12頭+2.0秒 04/07 名古屋2R 9着/10頭+3.8秒 03/23 名古屋11R 10着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
10	ココインシデンス	木之葵（愛知）	実38.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 05/19 名古屋2R 2着/10頭+0.8秒 05/04 名古屋2R 6着/11頭+1.2秒 04/20 名古屋4R 3着/12頭+1.5秒 03/23 大井1R 11着/11頭+2.4秒 03/09 大井1R 11着/14頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
11	ゴールドサニーデイ	丹羽克（愛知）	実28.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/19 名古屋2R 10着/10頭+3.0秒 05/04 名古屋2R 9着/11頭+2.2秒 04/20 名古屋4R 9着/12頭+3.0秒 04/07 名古屋2R 10着/10頭+4.0秒 03/23 名古屋11R 9着/11頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ▽ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (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。
12	ラブウェイ	尾崎章（愛知）	実8.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場64走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は61走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 05/19 名古屋5R 11着/11頭+2.8秒 05/04 名古屋5R 10着/11頭+2.9秒 04/20 名古屋5R 11着/12頭+2.8秒 04/07 名古屋4R 6着/11頭+2.0秒 03/23 名古屋5R 7着/11頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 64走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 61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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (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。

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 1-8 実12.5倍期待値 +202% 400円
3連複 1-8-12 実110.7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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