名古屋1R AI予想

名古屋 1R 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。

1R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 12:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リトルガールブルー	細川智（愛知）	実97.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/22 名古屋6R 3着/9頭 05/07 名古屋6R 9着/11頭+1.7秒 04/23 名古屋4R 5着/12頭+0.7秒 03/18 園田3R 3着/10頭+0.3秒 01/08 園田9R 8着/10頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
2	シャルメイビス	丸野勝（愛知）	実58.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 05/22 名古屋5R 3着/10頭+8.0秒 03/26 名古屋4R 10着/12頭+1.7秒 03/12 名古屋1R 5着/11頭+1.0秒 02/27 名古屋3R 7着/11頭+1.3秒 02/12 名古屋2R 11着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
3	ブルロッソ	塚本征（愛知）	実7.6	▲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4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/22 名古屋8R 6着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋1R 1着/11頭勝利 04/22 名古屋8R 7着/11頭+1.1秒 04/09 名古屋3R 4着/11頭+0.6秒 03/27 名古屋1R 7着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
4	ウインアリス	木之葵（愛知）	実3.8	○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 4 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.3% (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。
5	ギースバッハ	近藤颯（愛知）	実22.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯17走で勝率29%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/22 名古屋8R 9着/11頭 05/07 名古屋7R 6着/11頭+1.0秒 04/13 名古屋3R 9着/10頭+1.7秒 10/15 名古屋12R 10着/12頭+3.4秒 09/16 名古屋11R 8着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 22走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 29% ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	トラストユー	望月洵（愛知）	実15.3	×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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/22 名古屋7R 10着/11頭 05/07 名古屋6R 3着/11頭+0.5秒 04/23 名古屋6R 7着/12頭+2.2秒 04/10 名古屋4R 4着/11頭+1.2秒 03/26 名古屋5R 7着/12頭+1.8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 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
7	マイチャージ	大畑慧（愛知）	実291.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 04/28 園田12R 7着/12頭+0.7秒 04/07 園田12R 6着/12頭+0.7秒 03/17 園田12R 4着/12頭+0.3秒 01/14 園田4R 4着/12頭+1.0秒 10/01 園田12R 3着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +449% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	プレイアブルゲーム	友森翔（愛知）	実6.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/21 名古屋1R 1着/10頭 05/05 名古屋12R 4着/12頭+0.9秒 04/22 名古屋4R 11着/12頭+1.6秒 04/09 名古屋1R 5着/11頭+1.1秒 03/10 名古屋10R 11着/12頭+4.1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 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (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。
9	コスモナッシュビル	今井貴（愛知）	実2.5	◎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（同距離帯8走で勝率25%／前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 01/30 名古屋8R 3着/10頭+0.4秒 01/16 名古屋12R 5着/12頭+1.0秒 01/03 名古屋11R 6着/12頭+2.1秒 12/10 名古屋1R 1着/12頭勝利 11/12 名古屋5R 3着/11頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.3% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	ミスティブルー	加藤聡（愛知）	実5.8	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/22 名古屋8R 7着/11頭+0.0秒 05/07 名古屋7R 4着/11頭+0.8秒 04/24 名古屋3R 6着/12頭+2.4秒 04/09 名古屋3R 1着/11頭勝利 03/25 名古屋2R 7着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
11	ノブノリオウ	丹羽克（愛知）	実291.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/22 名古屋8R 10着/11頭+4.0秒 05/07 名古屋12R 9着/10頭+3.5秒 04/24 名古屋3R 10着/12頭+3.8秒 04/13 名古屋3R 10着/10頭+2.1秒 03/27 名古屋2R 12着/12頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ▽ 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) +300% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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　AI 期待値プラス判定

馬連 4-9 実8.1倍期待値 +99% 300円
3連複 4-8-9 実14.0倍期待値 +130% 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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