名古屋7R AI予想

名古屋 7R 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。

7R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 15:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サンライズプロミス	友森翔（愛知）	実26.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/25 名古屋7R 8着/10頭 05/08 名古屋9R 9着/12頭+2.5秒 04/24 名古屋9R 12着/12頭+2.9秒 04/13 名古屋4R 1着/10頭勝利 03/26 名古屋6R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% × 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 2.3% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
2	ハクサンフラッシュ	大畑慧（愛知）	実64.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/25 名古屋7R 10着/10頭 05/05 名古屋1R 10着/11頭+1.5秒 04/08 名古屋10R 7着/11頭+1.6秒 03/09 名古屋9R 8着/9頭+3.6秒 02/26 名古屋12R 7着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 42走で勝率 7% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
3	メリトーリアス	細川智（愛知）	実55.0	△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／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/25 名古屋7R 7着/10頭 05/08 名古屋9R 10着/12頭+2.7秒 04/10 名古屋6R 7着/10頭+4.1秒 03/25 名古屋11R 7着/12頭+2.7秒 03/11 名古屋12R 7着/11頭+1.2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 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ウェイキー	近藤颯（愛知）	実27.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋3R 4着/9頭+0.0秒 05/08 名古屋2R 5着/11頭+0.7秒 04/13 名古屋8R 9着/11頭+2.4秒 03/25 名古屋5R 8着/11頭+1.9秒 03/10 名古屋7R 7着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
5	ショウナンラフィネ推奨	木之葵（愛知）	実26.6	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ26.6倍で期待値+172%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/25 名古屋9R 10着/10頭+0.0秒 05/08 名古屋9R 11着/12頭+2.9秒 04/24 名古屋12R 9着/12頭+1.9秒 04/08 名古屋10R 8着/11頭+1.7秒 03/23 名古屋8R 9着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) +172% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ブリージョドラード	大畑雅（愛知）	実22.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 05/25 名古屋3R 3着/9頭+1.0秒 05/08 名古屋2R 6着/11頭+0.9秒 04/24 名古屋7R 7着/12頭+1.9秒 04/13 名古屋8R 8着/11頭+2.2秒 03/26 名古屋10R 11着/11頭+5.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 34走で勝率 6% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (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。
7	ヴィオレンツァ	塚本征（愛知）	実1.8	◎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（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 05/07 船橋9R 8着/12頭+1.7秒 03/12 船橋5R 7着/12頭+1.1秒 02/13 船橋5R 9着/12頭+2.5秒 11/28 浦和9R 4着/12頭+1.6秒 11/17 川崎7R 6着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 32.2% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	コスモコロネット	丹羽克（愛知）	実75.9	▽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8走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋6R 8着/10頭 05/08 名古屋8R 6着/11頭+0.7秒 04/13 名古屋12R 9着/11頭+3.8秒 03/25 名古屋5R 11着/11頭+4.9秒 03/12 名古屋7R 6着/10頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 7.7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 8走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
9	ミキノオーボエ	阪野学（愛知）	実40.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/25 名古屋7R 9着/10頭 05/08 名古屋9R 8着/12頭+2.4秒 04/10 名古屋6R 10着/10頭+5.3秒 03/25 名古屋6R 6着/12頭+1.9秒 03/11 名古屋8R 4着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
10	エイシンナザレ	望月洵（愛知）	実7.6	○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7走で勝率29%／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 05/25 名古屋7R 6着/10頭 04/24 名古屋12R 10着/12頭+2.3秒 04/10 名古屋6R 6着/10頭+3.3秒 03/19 園田8R 8着/9頭+2.3秒 01/07 園田4R 3着/10頭+0.2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 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 22.8% (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。
11	ハクサンシャトル	今井貴（愛知）	実2.8	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場47走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は44走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/08 名古屋1R 1着/10頭勝利 04/24 名古屋3R 5着/12頭+2.0秒 04/10 名古屋4R 2着/11頭+0.6秒 03/26 名古屋3R 2着/12頭+0.0秒 03/11 名古屋7R 8着/11頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 47走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 44走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (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	リンノパルピート	丸山真（愛知）	実65.2	▽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3%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/25 名古屋6R 9着/10頭 05/08 名古屋8R 10着/11頭+2.5秒 04/24 名古屋7R 5着/12頭+1.7秒 04/13 名古屋8R 6着/11頭+1.6秒 03/26 名古屋10R 4着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。

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 5 ショウナンラフィネ実26.6倍期待値 +172% 推奨 12.7〜30.0倍 100円 ❌不的中4着
馬連 7-10 実8.2倍期待値 +66% 200円 ❌不的中7番(5着)-10番(2着)

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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