名古屋7R AI予想

名古屋 7R 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。

7R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 17:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウミスイチ	今井貴（愛知）	実73.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/20 名古屋1R 7着/10頭 05/05 名古屋2R 11着/11頭+3.3秒 04/08 名古屋6R 9着/11頭+2.5秒 03/23 名古屋6R 2着/11頭+1.1秒 03/09 名古屋6R 4着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
2	エムズオルフェ	小笠羚（愛知）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／前走2着）
前5走 05/19 名古屋12R 2着/11頭+0.5秒 05/04 名古屋6R 2着/10頭+0.0秒 04/20 名古屋6R 9着/12頭+1.6秒 04/07 名古屋6R 6着/11頭+1.9秒 03/23 名古屋4R 5着/10頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
3	ナムラアダム	柿原翔（愛知）	実36.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場70走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は65走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/20 名古屋2R 8着/10頭+0.0秒 04/20 名古屋9R 11着/11頭+3.8秒 04/08 名古屋6R 11着/11頭+2.9秒 03/25 名古屋3R 10着/11頭+5.1秒 03/11 名古屋3R 11着/11頭+4.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 70走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 65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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
4	アベニンマリア	丸山真（愛知）	実18.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13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10.7着と低調）
前5走 05/20 名古屋2R 10着/10頭+4.0秒 05/05 名古屋5R 10着/11頭+2.5秒 04/22 名古屋1R 12着/12頭+4.2秒 04/08 名古屋12R 11着/12頭+3.5秒 03/24 名古屋8R 11着/12頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
5	シェアト	丸野勝（愛知）	実4.7	◎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（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/19 名古屋12R 3着/11頭+0.6秒 02/10 名古屋3R 4着/12頭+0.7秒 01/26 名古屋3R 1着/11頭勝利 01/13 名古屋1R 2着/11頭+0.6秒 01/01 名古屋1R 6着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.4% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
6	アンジェララヴ	松本一（笠松）	実29.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し／前走2着）
前5走 05/19 名古屋7R 2着/11頭+1.0秒 05/04 名古屋7R 8着/11頭+1.9秒 04/20 名古屋7R 9着/12頭+2.5秒 04/07 名古屋11R 5着/11頭+0.7秒 03/23 名古屋5R 3着/11頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
7	ピーカンパイ	加藤聡（愛知）	実49.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/20 名古屋1R 5着/10頭 05/05 名古屋2R 9着/11頭+1.4秒 03/13 船橋2R 10着/11頭+2.7秒 03/03 川崎7R 11着/12頭+2.3秒 02/05 川崎7R 11着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	セブンスプリングス	塚本征（愛知）	実10.5	▲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14走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 04/20 名古屋9R 9着/11頭+1.6秒 04/08 名古屋4R 4着/11頭+0.1秒 03/24 名古屋4R 6着/11頭+1.8秒 03/10 名古屋4R 7着/11頭+1.6秒 02/10 名古屋5R 12着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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	ウインフォーユー	加藤誓（愛知）	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/20 名古屋1R 3着/10頭 05/04 名古屋12R 4着/11頭+1.4秒 04/20 名古屋7R 3着/12頭+1.4秒 04/07 名古屋6R 5着/11頭+1.2秒 03/23 名古屋5R 4着/11頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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	フークイーラン	丹羽克（愛知）	実8.1	▲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13走で勝ち無し）
前5走 05/20 名古屋2R 5着/10頭 05/05 名古屋5R 7着/11頭+1.5秒 04/20 名古屋9R 4着/11頭+0.8秒 04/07 名古屋11R 2着/11頭+0.2秒 03/24 名古屋5R 11着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
11	アップメイヒメ	山田祥（愛知）	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場66走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は54走で勝ち無し）
前5走 05/20 名古屋1R 6着/10頭 05/05 名古屋2R 5着/11頭+0.6秒 04/20 名古屋9R 8着/11頭+1.4秒 04/08 名古屋5R 6着/10頭+1.2秒 03/24 名古屋8R 9着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 66走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 54走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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	シグナトリー	近藤颯（愛知）	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場37走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 05/20 名古屋1R 4着/10頭+0.0秒 05/05 名古屋2R 7着/11頭+1.3秒 04/08 名古屋5R 9着/10頭+2.2秒 03/25 名古屋1R 10着/11頭+1.9秒 03/10 名古屋10R 7着/12頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。

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

3連複 2-5-12 実69.4倍期待値 +434% 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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