名古屋12R AI予想

名古屋 12R 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。

12R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 18:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パーソナルレコード推奨	近藤颯（愛知）	実8.3	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+58%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/21 名古屋5R 2着/10頭 05/06 名古屋2R 4着/10頭+0.6秒 04/22 名古屋8R 5着/11頭+1.0秒 03/25 園田3R 1着/12頭勝利 09/17 園田8R 6着/9頭+0.9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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) ○ 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
2	マチウマフローラ	大畑慧（愛知）	実5.3	▲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／前走2着）
前5走 05/06 名古屋2R 2着/10頭+0.4秒 04/22 名古屋4R 4着/12頭+0.3秒 04/08 名古屋3R 1着/11頭勝利 07/23 名古屋6R 4着/11頭+1.0秒 07/09 名古屋7R 4着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 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 15走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 11.2% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
3	ノーブルカグラ	藤原幹（笠松）	実120.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し）
前5走 05/21 名古屋5R 8着/10頭 05/06 名古屋10R 5着/11頭+0.3秒 04/23 名古屋2R 7着/12頭+1.1秒 04/09 名古屋6R 3着/11頭+0.3秒 03/11 名古屋6R 6着/11頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し △ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
4	キャットサンライズ	阪野学（愛知）	実64.9	▽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19走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/21 名古屋3R 3着/10頭 05/06 名古屋2R 5着/10頭+0.8秒 04/22 名古屋8R 9着/11頭+1.5秒 04/09 名古屋4R 8着/11頭+1.2秒 03/25 名古屋3R 4着/11頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 19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) ○ 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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ルークピオーネ	丹羽克（愛知）	実28.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/22 名古屋6R 5着/9頭+0.0秒 05/08 名古屋12R 6着/10頭+0.9秒 04/22 名古屋3R 1着/12頭勝利 04/09 名古屋1R 7着/11頭+1.4秒 03/24 名古屋5R 2着/12頭+0.6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 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
6	マルシェ	塚本征（愛知）	実7.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/21 名古屋5R 4着/10頭 05/06 名古屋1R 2着/11頭+0.0秒 04/09 名古屋2R 3着/11頭+1.3秒 03/25 名古屋1R 5着/11頭+0.8秒 03/09 名古屋6R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
7	ピークブルーム	細川智（愛知）	実21.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/22 名古屋7R 5着/11頭 05/06 名古屋10R 2着/11頭+0.1秒 04/23 名古屋3R 6着/12頭+0.6秒 04/10 名古屋1R 5着/11頭+1.0秒 10/16 名古屋8R 6着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (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。
8	ドラゴンガール	今井貴（愛知）	実5.2	◎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（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/22 名古屋8R 2着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋4R 9着/12頭+2.5秒 04/08 名古屋12R 1着/12頭勝利 03/24 名古屋4R 2着/11頭+0.5秒 03/09 名古屋8R 3着/12頭+1.4秒
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 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.9% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
9	ダックリン	筒井勇（笠松）	実19.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 05/22 名古屋4R 7着/10頭+0.0秒 04/23 名古屋1R 2着/11頭+0.5秒 04/09 名古屋2R 2着/11頭+1.0秒 03/26 名古屋4R 7着/12頭+1.4秒 03/12 名古屋2R 8着/11頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 37走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 2.5% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ロジスクリーン	丸山真（愛知）	実38.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/21 名古屋5R 3着/10頭 04/23 名古屋1R 4着/11頭+0.8秒 04/09 名古屋6R 5着/11頭+0.7秒 03/26 名古屋6R 8着/12頭+3.3秒 03/12 名古屋4R 6着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41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) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
11	アンファング	望月洵（愛知）	実2.8	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/21 名古屋2R 2着/10頭 05/05 名古屋12R 3着/12頭+0.3秒 04/22 名古屋2R 4着/12頭+1.7秒 04/08 名古屋5R 2着/10頭+0.0秒 03/24 名古屋6R 3着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	カミーチェ	木之葵（愛知）	実13.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場37走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は37走で勝ち無し／前走2着）
前5走 05/21 名古屋3R 2着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋1R 4着/11頭+0.2秒 04/09 名古屋4R 10着/11頭+1.5秒 03/26 名古屋1R 5着/11頭+1.5秒 03/11 名古屋4R 10着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 37走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。

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 1 パーソナルレコード実8.3倍期待値 +58% 推奨 6.8〜10.1倍 100円
馬連 1-8 実33.9倍期待値 +313% 200円
3連複 1-8-11 実28.7倍期待値 +205% 100円

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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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