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 16:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィナルフェリス	友森翔（愛知）	実22.0	×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6R 4着/10頭 05/08 名古屋9R 12着/12頭+3.8秒 04/13 名古屋9R 2着/10頭+0.4秒 03/27 名古屋9R 5着/10頭+1.3秒 03/13 名古屋9R 6着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (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。
2	ウォーオブサウンド	丸野勝（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/08 名古屋3R 1着/10頭勝利 04/24 名古屋3R 2着/12頭+0.6秒 04/13 名古屋3R 7着/10頭+0.8秒 03/27 名古屋2R 6着/12頭+0.5秒 03/12 名古屋3R 3着/11頭+0.5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 24走で勝率 8% ◎ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% ※ 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	ノーブルシャン	今井貴（愛知）	実14.6	△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9R 7着/10頭+1.0秒 05/08 名古屋9R 5着/12頭+0.8秒 04/24 名古屋9R 7着/12頭+2.0秒 11/25 名古屋9R 1着/12頭勝利 11/13 名古屋12R 2着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	ヴァルドグラース	木之葵（愛知）	実2.3	◎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（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋7R 4着/10頭 05/08 名古屋9R 6着/12頭+1.1秒 04/24 名古屋12R 6着/12頭+1.4秒 04/13 名古屋8R 3着/11頭+1.1秒 03/27 名古屋7R 2着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	テーオーニルソン	塚本征（愛知）	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/25 名古屋9R 6着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋8R 6着/10頭+1.2秒 04/24 名古屋10R 2着/11頭+0.5秒 04/13 名古屋9R 6着/10頭+1.5秒 03/27 名古屋5R 3着/9頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
6	エクメノポリス	丹羽克（愛知）	実6.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/25 名古屋5R 1着/11頭 05/08 名古屋3R 5着/10頭+0.9秒 04/24 名古屋5R 11着/11頭+2.3秒 04/10 名古屋1R 1着/11頭勝利 03/25 名古屋3R 2着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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	エドノバイオレット	近藤颯（愛知）	実8.8	▲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8走で勝ち無し／前走2着）
前5走 05/25 名古屋3R 2着/9頭 05/08 名古屋2R 9着/11頭+1.5秒 04/24 名古屋8R 4着/11頭+1.7秒 04/13 名古屋9R 3着/10頭+0.5秒 03/27 名古屋11R 7着/9頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 65走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 8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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
8	マサハヤヴァンス	渡邊竜（笠松）	実14.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 05/07 名古屋8R 7着/10頭+1.3秒 04/24 名古屋12R 4着/12頭+0.7秒 04/10 名古屋6R 9着/10頭+5.2秒 03/26 名古屋10R 3着/11頭+1.3秒 03/12 名古屋6R 5着/10頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し × 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 3.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
9	フークベルエ	丸山真（愛知）	実44.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場57走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋7R 5着/10頭+0.0秒 05/08 名古屋2R 3着/11頭+0.0秒 04/24 名古屋8R 3着/11頭+1.7秒 03/26 名古屋12R 11着/11頭+1.9秒 03/12 名古屋7R 9着/10頭+2.7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 57走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	テルケンレンスター	望月洵（愛知）	実14.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 05/01 大井6R 3着/12頭+0.4秒 04/17 大井7R 3着/10頭+0.4秒 03/25 大井4R 2着/12頭+0.2秒 03/12 大井7R 4着/11頭+1.5秒 02/19 大井8R 5着/13頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
11	サンライズテソロ	加藤誓（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場9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10.3着と低調）
前5走 05/22 名古屋9R 9着/10頭+7.0秒 05/07 名古屋8R 10着/10頭+2.2秒 04/24 名古屋12R 12着/12頭+4.2秒 04/10 名古屋7R 11着/11頭+4.0秒 03/24 名古屋7R 11着/12頭+3.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% ※ 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。
12	インフォーマント	細川智（愛知）	実44.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は24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9R 9着/10頭 05/07 名古屋8R 9着/10頭+1.9秒 04/24 名古屋12R 7着/12頭+1.6秒 04/10 名古屋7R 7着/11頭+2.2秒 03/24 名古屋7R 7着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 78走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 24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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

馬連 4-5 実29.2倍期待値 +277% 200円
3連複 4-5-6 実101.5倍期待値 +656% 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 ノーブルシャン実14.6倍期待値 +75% 推奨 10.8〜19.7倍 100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。
2モデルの説明はこちら

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