名古屋12R AI予想

名古屋 12R 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。

12R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 18:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルナフェイズ	塚本征（愛知）	実2.9	◎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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/22 名古屋8R 3着/11頭 04/22 名古屋8R 1着/11頭勝利 04/09 名古屋4R 6着/11頭+0.8秒 03/23 名古屋7R 1着/11頭勝利 12/19 名古屋1R 3着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 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 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 34.6% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	スターロード	大畑雅（愛知）	実15.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は51走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋8R 5着/10頭 05/08 名古屋4R 8着/10頭+1.9秒 04/24 名古屋8R 8着/11頭+2.5秒 04/13 名古屋7R 9着/10頭+2.1秒 03/25 名古屋5R 7着/11頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 73走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 51走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
3	フルオブエナジー	望月洵（愛知）	実23.2	×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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/25 名古屋12R 8着/11頭+0.0秒 05/08 名古屋12R 4着/10頭+0.4秒 04/23 名古屋3R 1着/12頭勝利 04/10 名古屋1R 3着/11頭+0.2秒 03/26 名古屋4R 2着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 2.0% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	ターミバレンシア	近藤颯（愛知）	実21.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/25 名古屋5R 7着/11頭 05/08 名古屋3R 10着/10頭+2.0秒 11/25 名古屋9R 11着/12頭+3.7秒 11/13 名古屋6R 1着/11頭勝利 10/17 名古屋8R 12着/12頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 58走で勝率 7% △ 距離適性同距離 37走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 2.8% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
5	スムースオペレター	大畑慧（愛知）	実8.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯10走で勝率30%）
前5走 05/25 名古屋5R 9着/11頭+1.0秒 05/07 名古屋7R 2着/11頭+0.5秒 04/23 名古屋4R 2着/12頭+0.1秒 04/13 名古屋7R 5着/10頭+1.0秒 03/27 名古屋7R 6着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ◎ 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 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	ウィッティングハム	木之葵（愛知）	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 05/25 名古屋5R 2着/11頭 05/08 名古屋3R 4着/10頭+0.2秒 04/24 名古屋5R 6着/11頭+1.5秒 04/13 名古屋4R 3着/10頭+0.4秒 03/27 名古屋2R 9着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
7	シャイニーセーラー	加藤聡（愛知）	実24.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/22 名古屋6R 2着/9頭+3.0秒 05/07 名古屋5R 4着/10頭+0.4秒 04/23 名古屋4R 8着/12頭+2.4秒 04/10 名古屋3R 8着/11頭+2.8秒 03/26 名古屋1R 2着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
8	ウインティターニア	渡邊竜（笠松）	実17.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 05/25 名古屋2R 2着/10頭+2.0秒 05/08 名古屋1R 10着/10頭+2.1秒 04/24 名古屋4R 6着/12頭+1.5秒 04/09 名古屋6R 1着/11頭勝利 03/24 名古屋4R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% △ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	キャンディタフト	加藤利（愛知）	実16.6	×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2R 4着/10頭 05/08 名古屋1R 5着/10頭+0.8秒 04/13 名古屋3R 4着/10頭+0.5秒 03/26 名古屋9R 7着/11頭+3.9秒 03/13 名古屋3R 2着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 39走で勝率 5% △ 距離適性同距離 33走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ファルコナーラ	細川智（愛知）	実11.4	▲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5走 05/25 名古屋5R 5着/11頭 04/23 名古屋1R 1着/11頭勝利 04/09 名古屋4R 3着/11頭+0.0秒 03/12 名古屋2R 11着/11頭+3.7秒 02/27 名古屋3R 5着/11頭+0.8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 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	フーダオラ	丹羽克（愛知）	実32.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/22 名古屋7R 3着/11頭 05/07 名古屋4R 2着/9頭+0.4秒 04/23 名古屋2R 4着/12頭+0.7秒 04/10 名古屋2R 7着/10頭+1.9秒 03/24 名古屋6R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 前走実績前走 3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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
12	ローズドゥレッシュ	今井貴（愛知）	実6.6	▲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41走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は39走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/25 名古屋2R 3着/10頭+0.0秒 05/08 名古屋3R 6着/10頭+1.1秒 04/24 名古屋4R 3着/12頭+0.8秒 04/13 名古屋3R 5着/10頭+0.5秒 03/27 名古屋2R 4着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 39走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.6% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。

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

3連複 1-5-6 実49.6倍期待値 +367% 100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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