名古屋5R AI予想

名古屋 5R 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。

5R 名古屋競馬場ダート1400m　発走 14:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オニクダイスキマン	明星晴（笠松）	実11.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17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3.0着と安定）
前5走 05/25 名古屋7R 3着/10頭 05/08 名古屋8R 4着/11頭+0.3秒 04/24 名古屋8R 2着/11頭+1.4秒 04/13 名古屋6R 4着/10頭+1.0秒 03/27 名古屋6R 5着/9頭+1.8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 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
2	オマタセシマシタ	渡邊竜（笠松）	実6.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/22 名古屋9R 8着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋9R 9着/10頭+3.4秒 04/23 名古屋7R 12着/12頭+4.1秒 12/12 船橋5R 7着/10頭+2.4秒 11/07 船橋6R 4着/10頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	ハルノウミ	木之葵（愛知）	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/25 名古屋7R 2着/10頭 05/08 名古屋12R 3着/10頭+0.2秒 04/24 名古屋6R 2着/12頭+0.0秒 04/13 名古屋6R 10着/10頭+1.9秒 03/26 名古屋4R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	ブルスケッタ	今井貴（愛知）	実8.6	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/25 名古屋8R 1着/10頭 05/07 名古屋4R 1着/9頭勝利 10/30 浦和10R 8着/11頭+1.5秒 02/05 川崎10R 6着/11頭+1.2秒 01/31 川崎7R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
5	ダバイカンティーク	加藤誓（愛知）	実50.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/22 名古屋10R 10着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋10R 9着/10頭+2.6秒 04/23 名古屋7R 10着/12頭+3.4秒 04/10 名古屋7R 10着/11頭+3.4秒 03/25 名古屋11R 10着/12頭+3.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.0% (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。
6	カナアミデスマッチ	塚本征（愛知）	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は12走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/22 名古屋9R 5着/10頭 05/07 名古屋8R 5着/10頭+0.9秒 04/06 川崎6R 11着/12頭+3.5秒 03/04 川崎12R 5着/14頭+2.0秒 02/09 船橋6R 9着/14頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 12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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
7	メイショウハンゾウ	大畑雅（愛知）	実4.9	◎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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯11走で勝率27%／同馬場状態で勝率60%）
前5走 04/24 名古屋9R 2着/12頭+0.8秒 04/08 名古屋10R 4着/11頭+0.9秒 03/11 名古屋12R 10着/11頭+4.3秒 09/25 園田10R 6着/11頭+0.7秒 09/03 園田10R 10着/10頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 前走実績前走 2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 24.7% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
8	アイタロオ	望月洵（愛知）	実9.0	△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33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 05/25 名古屋9R 4着/10頭 05/08 名古屋8R 3着/11頭+0.3秒 04/24 名古屋4R 1着/12頭勝利 04/10 名古屋5R 2着/11頭+0.0秒 03/11 名古屋1R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
9	アーキハッカー	近藤颯（愛知）	実8.8	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 05/25 名古屋6R 2着/10頭+5.0秒 05/08 名古屋2R 4着/11頭+0.2秒 04/24 名古屋7R 6着/12頭+1.9秒 04/13 名古屋8R 7着/11頭+1.8秒 03/27 名古屋5R 8着/9頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 40走で勝率 8% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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 6.4% (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。
10	サノノロンドン	加藤聡（愛知）	実15.4	△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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/22 名古屋10R 6着/10頭 05/07 名古屋9R 8着/10頭+2.2秒 04/23 名古屋7R 8着/12頭+2.7秒 04/10 名古屋7R 8着/11頭+3.1秒 03/24 名古屋11R 12着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 7.3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 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
11	デトネイター	丸野勝（愛知）	実17.7	×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7走で勝ち無し）
前5走 05/22 名古屋10R 7着/10頭 05/07 名古屋9R 7着/10頭+1.2秒 04/23 名古屋7R 5着/12頭+2.5秒 04/08 名古屋10R 5着/11頭+1.2秒 03/24 名古屋11R 10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 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
12	ニホンピロケイ	大畑慧（愛知）	実32.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/22 名古屋9R 6着/10頭+2.0秒 05/08 名古屋4R 1着/10頭勝利 04/24 名古屋5R 3着/11頭+0.8秒 04/09 名古屋12R 1着/12頭勝利 03/26 名古屋1R 7着/11頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。

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

3連複 2-4-7 実198.4倍期待値 +999% 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 ブルスケッタ実8.6倍期待値 +82% 推奨 6.1〜9.2倍 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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