名古屋8R AI予想

名古屋 8R 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。

8R 名古屋競馬場ダート1700m　発走 16:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アルダブラアトール	加藤誓（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/21 名古屋7R 10着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋6R 11着/11頭+2.7秒 04/23 名古屋12R 10着/12頭+1.9秒 04/09 名古屋8R 7着/12頭+2.1秒 03/25 名古屋6R 3着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
2	パルティーダ	大畑雅（愛知）	実21.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 05/21 名古屋7R 6着/10頭 05/06 名古屋5R 4着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋12R 11着/12頭+2.2秒 04/09 名古屋5R 4着/11頭+0.3秒 03/26 名古屋12R 8着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	ポケッティーノ	細川智（愛知）	実60.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/21 名古屋7R 7着/10頭+5.0秒 07/23 名古屋6R 10着/11頭+1.7秒 06/17 名古屋6R 4着/12頭+0.8秒 06/05 名古屋7R 7着/11頭+0.9秒 05/22 名古屋5R 5着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -52% (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。
4	アユツリー	加藤聡（愛知）	実17.2	△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24%）
前5走 05/21 名古屋6R 4着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋5R 7着/11頭+2.9秒 01/28 大井9R 9着/9頭+3.6秒 01/15 大井10R 12着/12頭+3.2秒 12/02 大井6R 14着/14頭+5.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	エイシンマクルーベ	木之葵（愛知）	実1.7	◎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（当競馬場8走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/25 名古屋6R 1着/10頭 05/07 名古屋12R 1着/10頭勝利 04/23 名古屋6R 2着/12頭+0.5秒 04/10 名古屋2R 2着/10頭+0.4秒 03/26 名古屋3R 6着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.5% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	ハクサンミニョン推奨	大畑慧（愛知）	実8.0	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（当競馬場19走で勝率32%と適性高／同距離帯で勝率25%と得意／同馬場と相性良）
前5走 01/02 名古屋12R 4着/9頭+1.5秒 11/26 名古屋10R 8着/12頭+1.9秒 11/11 名古屋11R 8着/11頭+1.3秒 10/29 名古屋11R 8着/11頭+2.0秒 08/21 名古屋10R 7着/10頭+2.8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 19走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ ローテーション 153日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 17.9% (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。
7	ワールドウィスラー	阪野学（愛知）	実30.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/21 名古屋7R 8着/10頭 04/23 名古屋12R 12着/12頭+5.9秒 04/08 名古屋10R 11着/11頭+2.0秒 03/25 名古屋10R 11着/12頭+2.8秒 03/09 名古屋11R 10着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
8	ピエナブリックス	近藤颯（愛知）	実9.6	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/22 名古屋12R 2着/10頭+1.0秒 05/07 名古屋8R 2着/10頭+0.2秒 04/24 名古屋9R 3着/12頭+1.0秒 02/12 名古屋7R 6着/12頭+1.2秒 01/29 名古屋9R 4着/11頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	アインホルン	望月洵（愛知）	実20.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/08 名古屋12R 1着/10頭勝利 04/23 名古屋6R 1着/12頭勝利 04/09 名古屋2R 1着/11頭勝利 01/15 園田7R 8着/10頭+1.3秒 12/24 園田7R 5着/10頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 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 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	ビップレジアス	東川慎（笠松）	実12.0	○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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/21 名古屋7R 9着/10頭 05/05 名古屋1R 8着/11頭+1.2秒 04/22 名古屋12R 11着/12頭+3.7秒 03/25 名古屋10R 12着/12頭+4.1秒 03/12 名古屋8R 12着/12頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 11.1% (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。
11	バイマイセルフ	塚本征（愛知）	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調／前走3着）
前5走 05/21 名古屋6R 3着/10頭 05/08 名古屋2R 1着/11頭勝利 04/24 名古屋3R 1着/12頭勝利 04/10 名古屋5R 3着/11頭+0.2秒 03/26 名古屋4R 3着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
12	ディプタルアスール	渡邊竜（笠松）	実13.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 名古屋6R 5着/10頭 04/23 名古屋12R 6着/12頭+1.2秒 04/13 名古屋8R 1着/11頭勝利 03/27 名古屋5R 4着/9頭+1.1秒 03/13 名古屋7R 3着/10頭+0.1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 15走で勝率 20% (相性良) ○ 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 4.1% (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。

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 6 ハクサンミニョン実8.0倍期待値 +49% 推奨 7.0〜9.2倍 100円
馬連 5-6 実18.6倍期待値 +230% 300円
3連複 5-6-8 実83.2倍期待値 +563% 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 アインホルン実20.1倍期待値 +215% 推奨 8.3〜30.0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。
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