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1500m　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベアショット	深澤杏（笠松）	実15.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 05/08 名古屋1R 7着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋4R 5着/12頭+1.0秒 04/13 名古屋4R 8着/10頭+1.6秒 03/26 名古屋10R 9着/11頭+3.9秒 03/12 名古屋6R 7着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
2	カムイパパイヤ	木之葵（愛知）	実25.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/25 名古屋2R 7着/10頭 05/07 名古屋12R 4着/10頭+0.7秒 04/24 名古屋3R 7着/12頭+2.4秒 04/13 名古屋4R 7着/10頭+1.6秒 03/26 名古屋10R 6着/11頭+2.4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 41走で勝率 7% △ 距離適性同距離 34走で勝率 9% × 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 2.1% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
3	レーヴエスポワール	大畑雅（愛知）	実75.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/22 名古屋8R 8着/11頭 04/24 名古屋4R 8着/12頭+2.3秒 03/27 名古屋6R 8着/9頭+2.3秒 02/13 名古屋12R 6着/11頭+1.6秒 01/30 名古屋7R 5着/12頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
4	ノヴァエスペランサ	加藤聡（愛知）	実18.8	▲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22%）
前5走 05/25 名古屋2R 10着/10頭+3.0秒 05/08 名古屋1R 6着/10頭+1.1秒 04/24 名古屋5R 7着/11頭+1.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 7.7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 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	フォギーレーン	大畑慧（愛知）	実75.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/25 名古屋2R 5着/10頭 05/06 名古屋2R 1着/10頭勝利 04/09 名古屋6R 7着/11頭+1.1秒 03/27 名古屋2R 11着/12頭+3.0秒 03/02 川崎4R 10着/10頭+3.0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 4走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ドーバーファルコン	尾崎章（愛知）	実12.5	○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27走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 05/22 名古屋8R 11着/11頭+4.0秒 05/07 名古屋12R 10着/10頭+4.3秒 04/24 名古屋4R 11着/12頭+3.2秒 03/27 名古屋11R 8着/9頭+4.5秒 03/12 名古屋6R 10着/10頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 10.7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 27走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
7	セロリ	丹羽克（愛知）	実37.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/25 名古屋2R 9着/10頭 05/07 名古屋12R 5着/10頭+1.1秒 04/24 名古屋3R 12着/12頭+4.2秒 04/13 名古屋4R 9着/10頭+2.1秒 03/13 名古屋12R 10着/10頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
8	キタノレーニア	友森翔（愛知）	実37.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 05/22 名古屋7R 2着/11頭+4.0秒 05/07 名古屋7R 10着/11頭+1.4秒 04/23 名古屋6R 5着/12頭+2.2秒 04/10 名古屋3R 3着/11頭+1.4秒 03/27 名古屋9R 7着/10頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 51走で勝率 10% △ 距離適性同距離 39走で勝率 13% ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
9	デザフィアドール推奨	塚本征（愛知）	実10.7	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率24%と好調）
前5走 05/22 名古屋8R 4着/11頭 05/07 名古屋7R 5着/11頭+0.9秒 04/24 名古屋3R 11着/12頭+4.2秒 04/10 名古屋5R 11着/11頭+3.7秒 03/27 名古屋2R 2着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ◎ 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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
10	サーフギャラクシー	加藤誓（愛知）	実1.3	◎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5走で勝率60%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/21 名古屋2R 1着/10頭 05/04 名古屋12R 1着/11頭勝利 11/21 名古屋2R 2着/12頭+0.1秒 11/07 名古屋6R 1着/12頭勝利 10/14 名古屋5R 5着/10頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 48.0% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
11	ノイアーターク	丸山真（愛知）	実25.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/25 名古屋5R 8着/11頭 05/08 名古屋3R 7着/10頭+1.7秒 04/24 名古屋5R 10着/11頭+1.8秒 04/13 名古屋5R 8着/9頭+3.0秒 03/25 名古屋5R 6着/11頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
12	バウアピアーズ	近藤颯（愛知）	実25.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/06 名古屋3R 1着/11頭勝利 06/13 名古屋10R 6着/10頭+2.1秒 06/04 名古屋7R 7着/12頭+2.6秒 05/20 名古屋10R 10着/11頭+3.1秒 05/05 名古屋11R 10着/11頭+3.9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 17走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。

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 9 デザフィアドール実10.7倍期待値 +55% 推奨 9.0〜12.8倍 100円
馬連 9-10 実49.5倍期待値 +965% 400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

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。