名古屋10R AI予想

名古屋 10R 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。

10R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 17:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユズノキ	大畑慧（愛知）	実84.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯19走で勝率32%／前走3着）
前5走 05/20 名古屋11R 3着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋11R 5着/10頭+0.9秒 04/08 名古屋11R 3着/10頭+0.6秒 03/12 名古屋8R 10着/12頭+3.0秒 02/25 名古屋9R 5着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 当競馬場適性 28走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	レーヴドアンジュ	塚本征（愛知）	実8.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／351日ぶりの実戦）
前5走 06/17 名古屋10R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 351日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
3	ボルドーリスクレス	丸野勝（愛知）	実102.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率25%と適性高／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 05/06 名古屋11R 8着/10頭+2.5秒 04/22 名古屋11R 7着/12頭+1.2秒 04/09 名古屋9R 3着/11頭+0.9秒 03/24 名古屋10R 3着/12頭+1.8秒 02/23 名古屋9R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
4	パヴィーア	望月洵（愛知）	実2.7	◎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（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.8% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
5	ザイツィンガー	大畑雅（愛知）	実4.4	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (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。
6	ルテリブル	加藤聡（愛知）	実24.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/06 名古屋11R 3着/10頭+0.5秒 04/22 名古屋11R 5着/12頭+1.0秒 02/27 名古屋11R 5着/12頭+1.1秒 01/30 名古屋11R 6着/11頭+0.8秒 01/15 名古屋12R 2着/7頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 6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) ○ ローテーション 28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 4.5% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
7	コスモルージュ	木之葵（愛知）	実91.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/21 名古屋11R 10着/10頭+0.0秒 04/23 名古屋9R 10着/10頭+5.2秒 02/27 名古屋12R 2着/9頭+0.1秒 02/13 名古屋11R 6着/12頭+0.6秒 01/29 名古屋12R 6着/7頭+1.6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 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
8	カサデガ	近藤颯（愛知）	実62.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/07 名古屋11R 7着/10頭+0.6秒 04/24 名古屋11R 9着/10頭+1.8秒 04/10 名古屋10R 3着/9頭+0.9秒 03/13 名古屋11R 6着/8頭+0.8秒 02/27 名古屋11R 8着/12頭+1.4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 6% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -16% (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。
9	モズリバーシャトー	藤懸貴（JRA）	実16.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ブエナディオサ	渡邊竜（笠松）	実46.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／824日ぶりの実戦）
前5走 03/01 名古屋11R 7着/9頭+1.2秒 02/02 名古屋11R 4着/7頭+1.8秒 01/16 名古屋11R 1着/9頭勝利 01/02 名古屋11R 3着/10頭+0.4秒 12/22 名古屋11R 5着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ ローテーション 824日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	アルナイル	筒井勇（笠松）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 01/28 名古屋10R 3着/12頭+1.2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 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 126日休養明け × 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 18.3% (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	トモジャザーン	今井貴（愛知）	実9.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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　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 4-11 実42.3倍期待値 +431% 200円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 レーヴドアンジュ実8.0倍期待値 +61% 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。
2モデルの説明はこちら

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