名古屋11R AI予想

名古屋 11R 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。

11R 名古屋競馬場ダート2000m　発走 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラジカルバローズ推奨	塚本征（愛知）	実26.0	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ26.0倍で期待値+215%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場24走で勝率29%と適性高／同距離帯で勝率38%と得意）
前5走 05/25 名古屋11R 4着/12頭 05/04 名古屋8R 4着/9頭+1.8秒 12/24 名古屋10R 8着/9頭+1.9秒 11/13 名古屋11R 3着/11頭+1.2秒 10/03 名古屋11R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +215% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (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。
2	アルファヒディ	望月洵（愛知）	実36.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/25 名古屋11R 5着/12頭 03/27 名古屋8R 2着/12頭+0.3秒 03/13 名古屋11R 2着/8頭+0.1秒 02/13 名古屋10R 3着/10頭+0.2秒 01/19 名古屋12R 1着/5頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
3	キャッシュブリッツ	渡邊竜（笠松）	実53.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／127日ぶりの実戦）
前5走 01/29 名古屋11R 8着/12頭+1.0秒 09/19 名古屋11R 2着/12頭+0.3秒 05/29 名古屋11R 2着/12頭+0.2秒 05/03 名古屋11R 3着/12頭+2.0秒 02/15 名古屋11R 5着/12頭+1.5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 5走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 127日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
4	オオタニズスマイル	近藤颯（愛知）	実58.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/25 名古屋11R 7着/12頭+0.0秒 05/04 名古屋8R 9着/9頭+5.2秒 04/07 名古屋7R 5着/5頭+3.7秒 03/27 名古屋10R 7着/9頭+1.9秒 03/13 名古屋11R 4着/8頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 35走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
5	リュウノドラゴン	大畑雅（愛知）	実27.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/07 名古屋11R 1着/10頭勝利 04/24 名古屋11R 5着/10頭+1.1秒 04/13 名古屋11R 4着/10頭+1.3秒 03/27 名古屋10R 4着/9頭+0.4秒 03/11 名古屋9R 3着/11頭+1.1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 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
6	メイショウタイセツ	今井貴（愛知）	実1.0	×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19走で勝率79%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/04 名古屋11R 6着/12頭+1.3秒 04/07 名古屋10R 1着/11頭勝利 02/23 名古屋7R 10着/12頭+2.1秒 01/29 名古屋11R 1着/12頭勝利 01/05 名古屋7R 1着/12頭勝利
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 19走で勝率 79% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.7% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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	スイッチブレード	大畑慧（愛知）	実39.7	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯9走で勝率33%／同馬場状態で勝率43%／前走2着）
前5走 05/25 名古屋11R 2着/12頭+0.0秒 05/08 名古屋11R 7着/10頭+1.9秒 04/24 名古屋11R 8着/10頭+1.5秒 04/07 名古屋7R 2着/5頭+1.1秒 03/24 名古屋10R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ○ 当競馬場適性 27走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +341% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (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。
8	ゴールドギア	木之葵（愛知）	実63.3	▽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5走で勝ち無し）
前5走 05/04 名古屋11R 12着/12頭+4.0秒 04/07 名古屋10R 5着/11頭+1.0秒 02/13 名古屋10R 2着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋11R 10着/12頭+5.6秒 02/13 名古屋11R 5着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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: 1.6%) ※ 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	エバーシンス	細川智（愛知）	実49.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/21 名古屋11R 5着/10頭 05/08 名古屋11R 2着/10頭+0.9秒 04/24 名古屋11R 2着/10頭+0.8秒 04/08 名古屋11R 2着/10頭+0.0秒 12/05 名古屋11R 6着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	エルナーニ	丸野勝（愛知）	実19.8	○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32%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／同馬場状態で勝率80%）
前5走 05/04 名古屋11R 8着/12頭+1.9秒 03/27 名古屋10R 1着/9頭勝利 02/13 名古屋10R 1着/10頭勝利 01/19 名古屋12R 3着/5頭+0.5秒 12/24 名古屋11R 2着/8頭+0.0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 22走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 80% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	フレスコバルディ	丹羽克（愛知）	実135.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋11R 6着/12頭+1.0秒 05/04 名古屋8R 7着/9頭+3.1秒 04/07 名古屋7R 3着/5頭+1.8秒 02/27 名古屋11R 1着/12頭勝利 02/12 名古屋11R 2着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 32走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% 🌟◎ 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 1.2% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	コヴィーニャ	加藤聡（愛知）	実135.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率33%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/25 名古屋11R 10着/12頭+3.0秒 01/29 名古屋11R 11着/12頭+1.9秒 12/05 名古屋11R 5着/12頭+1.5秒 11/25 名古屋10R 2着/12頭+0.3秒 10/31 名古屋11R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 33% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。

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 1 ラジカルバローズ実26.0倍期待値 +215% 推奨 10.7〜30.0倍 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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