名古屋11R AI予想

名古屋 11R 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。

11R 名古屋競馬場ダート1400m　発走 17:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ペップセ	木之葵（愛知）	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 05/20 名古屋11R 2着/11頭 05/06 名古屋11R 4着/10頭+0.8秒 10/16 名古屋10R 3着/7頭+0.6秒 10/02 名古屋11R 9着/12頭+1.8秒 09/04 名古屋11R 5着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
2	ジュンフィレンツェ	筒井勇（笠松）	実13.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯26走で勝率27%／前走3着）
前5走 05/22 名古屋11R 3着/11頭 05/04 名古屋8R 5着/9頭+2.0秒 04/23 名古屋9R 3着/10頭+0.7秒 03/27 名古屋8R 7着/12頭+1.2秒 02/23 名古屋11R 4着/9頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 当競馬場適性 31走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 26走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	カワテンマックス推奨	丸野勝（愛知）	実2.4	◎詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場10走で勝率70%と適性高／同距離帯で勝率60%と得意）
前5走 05/22 名古屋11R 2着/11頭 04/23 名古屋9R 1着/10頭勝利 03/11 名古屋11R 1着/11頭勝利 11/12 名古屋11R 5着/9頭+0.7秒 06/04 名古屋11R 6着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 70% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 51.3% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	マンノライトニング	渡邊竜（笠松）	実8.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18走で勝率33%と適性高／同距離帯15走で勝率33%／前走3着）
前5走 05/04 名古屋8R 3着/9頭+1.6秒 02/23 名古屋11R 3着/9頭+0.8秒 01/29 名古屋11R 4着/12頭+0.5秒 01/05 名古屋7R 4着/12頭+2.1秒 12/05 名古屋11R 2着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7.0% (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。
5	アルティメットサガ	望月洵（愛知）	実12.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場38走で勝率26%と適性高／同距離帯30走で勝率30%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 05/08 名古屋11R 5着/10頭+1.7秒 04/23 名古屋9R 6着/10頭+1.2秒 01/19 名古屋10R 6着/8頭+1.4秒 01/05 名古屋7R 7着/12頭+2.8秒 12/23 名古屋11R 2着/12頭+0.6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 38走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 30走で勝率 30% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	ナムラマイケル	細川智（愛知）	実71.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/22 名古屋11R 7着/11頭+6.0秒 05/07 名古屋11R 6着/10頭+0.6秒 04/24 名古屋11R 7着/10頭+1.5秒 04/13 名古屋11R 7着/10頭+2.0秒 03/27 名古屋10R 5着/9頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.9% (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。
7	エイトワン	大畑慧（愛知）	実33.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率27%と適性高／同距離帯9走で勝率44%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/22 名古屋11R 10着/11頭 04/23 名古屋11R 7着/10頭+1.7秒 04/07 名古屋10R 8着/11頭+1.7秒 03/13 名古屋11R 1着/8頭勝利 02/23 名古屋11R 2着/9頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 22走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ヴェッツラー	大畑雅（愛知）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/22 名古屋11R 5着/11頭+0.0秒 05/08 名古屋11R 8着/10頭+2.0秒 01/05 名古屋7R 11着/12頭+3.3秒 12/24 名古屋11R 6着/8頭+1.4秒 12/05 名古屋10R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 42走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	ユウトザアシゲ	塚本征（愛知）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯21走で勝率29%／同馬場状態で勝率33%／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 05/22 名古屋11R 11着/11頭 05/07 名古屋11R 3着/10頭+0.1秒 04/13 名古屋11R 5着/10頭+1.4秒 03/27 名古屋8R 4着/12頭+0.4秒 03/11 名古屋11R 3着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 29走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 21走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 3.5% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
10	マッドルーレット	加藤聡（愛知）	実3.3	○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50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 11/13 名古屋11R 1着/11頭勝利 10/16 名古屋11R 2着/12頭+0.4秒 07/21 名古屋7R 5着/12頭+0.9秒 06/26 名古屋11R 1着/12頭勝利 04/08 名古屋11R 2着/12頭+0.0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 8走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 202日休養明け × 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 15.7% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。

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

単勝 3 カワテンマックス実2.4倍期待値 +-76% 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 カワテンマックス実2.4倍期待値 +-40% 500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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