名古屋9R AI予想

名古屋 9R 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。

9R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 16:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤマカツライコウ	大畑慧（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（当競馬場8走で勝率38%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/22 名古屋5R 1着/10頭 05/05 名古屋6R 1着/12頭勝利 01/04 名古屋5R 4着/12頭+0.9秒 12/19 名古屋2R 1着/11頭勝利 12/04 名古屋9R 5着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.9% (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。
2	オイチノカタ	丸山真（愛知）	実15.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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5R 1着/10頭 05/06 名古屋10R 7着/11頭+1.9秒 04/09 名古屋12R 4着/12頭+1.4秒 03/27 名古屋4R 8着/12頭+3.1秒 03/13 名古屋3R 10着/10頭+3.9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 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 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 4.1% (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。
3	イブシギン	柿原翔（愛知）	実8.3	▲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79走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は56走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋5R 6着/11頭 05/08 名古屋1R 3着/10頭+0.6秒 04/13 名古屋3R 3着/10頭+0.4秒 03/27 名古屋5R 7着/9頭+2.0秒 03/13 名古屋8R 9着/10頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 79走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 5.5% (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。
4	モランゴ	加藤聡（愛知）	実56.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/08 名古屋12R 9着/10頭+2.1秒 07/09 名古屋4R 7着/12頭+1.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
5	セラヴィーナス	丸野勝（愛知）	実13.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/25 名古屋5R 3着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋10R 1着/11頭勝利 04/23 名古屋2R 8着/12頭+1.1秒 04/09 名古屋4R 2着/11頭+0.0秒 03/26 名古屋1R 4着/11頭+1.3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 22走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	シャイニングウェイ	阪野学（愛知）	実16.0	×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10R 10着/10頭 05/08 名古屋4R 4着/10頭+0.9秒 04/24 名古屋6R 6着/12頭+1.7秒 04/13 名古屋6R 8着/10頭+1.6秒 03/27 名古屋6R 9着/9頭+2.3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 37走で勝率 8% △ 距離適性同距離 31走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
7	ラビオンアスール	近藤颯（愛知）	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場56走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋8R 6着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋12R 2着/10頭+0.3秒 04/23 名古屋6R 3着/12頭+1.4秒 04/10 名古屋5R 4着/11頭+0.3秒 03/27 名古屋9R 8着/10頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 56走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
8	ロッキーブレイヴ	今井貴（愛知）	実25.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 05/25 名古屋10R 7着/10頭 05/08 名古屋1R 2着/10頭+0.4秒 04/24 名古屋5R 8着/11頭+1.5秒 12/04 名古屋10R 10着/12頭+2.4秒 11/07 名古屋12R 9着/12頭+1.3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 27走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
9	ホウオウエニシ	細川智（愛知）	実56.4	▽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10R 9着/10頭+3.0秒 05/08 名古屋10R 10着/10頭+3.1秒 04/24 名古屋8R 7着/11頭+2.5秒 02/27 名古屋10R 10着/11頭+4.0秒 01/28 名古屋9R 8着/10頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18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 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (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。
10	サスペンスクィーン	塚本征（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3走で勝率33%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 05/22 名古屋4R 1着/10頭 05/06 名古屋10R 6着/11頭+0.7秒 04/22 名古屋8R 2着/11頭+0.2秒 03/26 園田3R 8着/10頭+2.0秒 12/29 園田2R 8着/10頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 27.3% (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。
11	ハーピークオーレ推奨	渡邊竜（笠松）	実25.5	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ25.5倍で期待値+179%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8R 4着/10頭+1.0秒 05/08 名古屋4R 10着/10頭+3.2秒 04/24 名古屋6R 12着/12頭+3.6秒 04/13 名古屋6R 5着/10頭+1.0秒 03/25 名古屋5R 10着/11頭+4.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 38走で勝率 5% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	エストレリータ	大原浩（笠松）	実77.9	▽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 05/25 名古屋5R 11着/11頭 05/08 名古屋3R 8着/10頭+1.7秒 04/24 名古屋6R 10着/12頭+3.2秒 04/13 名古屋5R 7着/9頭+2.7秒 03/26 名古屋10R 10着/11頭+4.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 78走で勝率 5% △ 距離適性同距離 58走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。

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 11 ハーピークオーレ実25.5倍期待値 +179% 推奨 11.9〜30.0倍 100円
3連複 1-10-11 実47.9倍期待値 +506% 200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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