名古屋10R AI予想

名古屋 10R 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。

10R 名古屋競馬場ダート2000m　発走 19:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エイシンゴーオン	塚本征（愛知）	実43.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 06/02 名古屋9R 4着/12頭+0.0秒 05/19 名古屋8R 7着/12頭+1.4秒 05/04 名古屋9R 3着/7頭+0.8秒 04/20 名古屋10R 7着/12頭+1.8秒 04/08 名古屋9R 2着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -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。
2	テルケンレンジョイ	今井貴（愛知）	実18.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/19 名古屋8R 5着/12頭+1.0秒 04/20 名古屋11R 8着/11頭+1.6秒 04/07 名古屋9R 3着/12頭+0.0秒 03/24 名古屋9R 3着/10頭+0.2秒 03/10 名古屋8R 2着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ○ 当競馬場適性 23走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	ワウワウワウ	丸野勝（愛知）	実22.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率42%と適性高／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/19 名古屋8R 10着/12頭+3.0秒 05/04 名古屋9R 6着/7頭+1.3秒 04/20 名古屋11R 4着/11頭+1.0秒 02/26 名古屋12R 1着/11頭勝利 02/12 名古屋5R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (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。
4	シンコーマーチャン	小笠羚（愛知）	実67.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 05/19 名古屋8R 11着/12頭+3.0秒 04/20 名古屋11R 5着/11頭+1.2秒 04/07 名古屋9R 4着/12頭+0.5秒 03/24 名古屋9R 2着/10頭+0.1秒 03/10 名古屋8R 5着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 50走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	ダイタエリュシオン	望月洵（愛知）	実2.6	🌟◎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3走で勝率67%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/19 名古屋10R 3着/12頭+0.2秒 04/22 名古屋6R 1着/12頭勝利 04/10 名古屋6R 1着/10頭勝利 09/17 大井9R 1着/14頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 41.7% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	ロックマジェスティ	大畑慧（愛知）	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場23走で勝率26%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/04 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 3着/11頭+3.0秒 04/24 名古屋7R 1着/12頭勝利 04/13 名古屋8R 5着/11頭+1.5秒 02/13 名古屋2R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 26% (得意) ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (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	グローブフェイム	近藤颯（愛知）	実26.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率33%／前走2着）
前5走 06/02 名古屋8R 2着/11頭+0.0秒 05/20 名古屋12R 5着/11頭 05/05 名古屋8R 4着/10頭+1.0秒 01/03 名古屋8R 1着/11頭勝利 12/19 名古屋9R 4着/11頭+0.4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 12走で勝率 33% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
8	ミダスリスト	渡邊竜（笠松）	実9.6	▲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14走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/19 名古屋8R 4着/12頭+0.8秒 05/04 名古屋10R 2着/8頭+0.6秒 04/09 名古屋8R 1着/12頭勝利 03/23 名古屋10R 3着/8頭+0.4秒 03/02 名古屋12R 2着/11頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
9	ユアグローリー	友森翔（愛知）	実115.3	▽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）
前5走 06/02 名古屋9R 6着/12頭 05/04 名古屋9R 5着/7頭+1.2秒 04/20 名古屋11R 6着/11頭+1.2秒 04/07 名古屋9R 10着/12頭+1.6秒 03/11 名古屋11R 6着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
10	アオレレ	柿原翔（愛知）	実77.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/02 名古屋9R 11着/12頭+1.0秒 05/19 名古屋8R 3着/12頭+0.7秒 05/05 名古屋8R 9着/10頭+1.9秒 04/20 名古屋10R 4着/12頭+0.7秒 04/07 名古屋8R 4着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
11	アイドルアイズ	細川智（愛知）	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 06/02 名古屋8R 4着/11頭 05/20 名古屋9R 2着/11頭 02/09 名古屋12R 3着/9頭+0.6秒 01/16 名古屋9R 1着/9頭勝利 01/03 名古屋7R 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 5走で勝率 40% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。

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 5-11 実4.8倍期待値 +53% 300円 ❌不的中5番(1着)-11番(3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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