名古屋1R AI予想

名古屋 1R 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。

1R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 12:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アスクサヴァイバル	丹羽克（愛知）	実2.4	×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22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 06/03 名古屋1R 7着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋5R 8着/11頭 05/05 名古屋6R 8着/12頭+2.9秒 04/20 名古屋12R 3着/12頭+0.0秒 04/08 名古屋6R 6着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
2	クオレプリマドンナ	山田祥（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18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 06/03 名古屋1R 5着/12頭 05/20 名古屋5R 7着/11頭 05/05 名古屋5R 6着/11頭+1.2秒 04/22 名古屋1R 6着/12頭+1.5秒 04/08 名古屋6R 3着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (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。
3	アベニンマリア	丸山真（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14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/02 名古屋7R 12着/12頭 05/20 名古屋2R 10着/10頭+4.0秒 05/05 名古屋5R 10着/11頭+2.5秒 04/22 名古屋1R 12着/12頭+4.2秒 04/08 名古屋12R 11着/12頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% ※ 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	ツキノメガミ	丸野勝（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46走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/20 名古屋1R 9着/10頭 05/05 名古屋4R 10着/10頭+2.4秒 04/20 名古屋9R 6着/11頭+0.9秒 04/08 名古屋6R 7着/11頭+1.4秒 03/25 名古屋1R 7着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 46走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
5	クールシェリー	大畑雅（愛知）	実26.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 06/02 名古屋6R 4着/12頭 05/19 名古屋12R 7着/11頭+1.0秒 05/05 名古屋2R 6着/11頭+1.0秒 04/20 名古屋8R 5着/12頭+1.2秒 04/08 名古屋4R 6着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
6	ジャスティラック	近藤颯（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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/20 名古屋2R 9着/10頭 05/05 名古屋4R 7着/10頭+2.0秒 04/20 名古屋12R 12着/12頭+1.5秒 04/09 川崎3R 12着/12頭+2.3秒 03/31 船橋4R 8着/11頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% ※ 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	フラッシュドロー	加藤利（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（当競馬場39走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/05 名古屋5R 11着/11頭+2.6秒 04/20 名古屋12R 11着/12頭+1.2秒 04/08 名古屋7R 9着/11頭+2.7秒 03/25 名古屋4R 12着/12頭+4.2秒 10/31 名古屋4R 10着/12頭+5.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (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	シグナトリー	木之葵（愛知）	実4.4	▲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38走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は34走で勝ち無し）
前5走 06/02 名古屋7R 11着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋1R 4着/10頭+0.0秒 05/05 名古屋2R 7着/11頭+1.3秒 04/08 名古屋5R 9着/10頭+2.2秒 03/25 名古屋1R 10着/11頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 34走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	アグネス	東川慎（笠松）	実8.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/03 名古屋12R 8着/12頭 05/20 名古屋2R 3着/10頭+0.0秒 05/05 名古屋4R 5着/10頭+1.5秒 04/20 名古屋9R 10着/11頭+2.1秒 04/08 名古屋5R 5着/10頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.9% (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。
10	アップモンスター推奨	小笠羚（愛知）	実13.2	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 05/20 名古屋2R 7着/10頭+5.0秒 05/05 名古屋4R 9着/10頭+2.3秒 04/20 名古屋12R 6着/12頭+0.3秒 04/08 名古屋3R 2着/11頭+1.2秒 03/23 名古屋6R 5着/11頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 58走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 53走で勝ち無し ○ 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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
11	メイショウウミカゼ	阪野学（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（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し）
前5走 06/03 名古屋12R 7着/12頭 05/20 名古屋5R 6着/11頭 05/05 名古屋5R 5着/11頭+1.0秒 04/20 名古屋9R 3着/11頭+0.2秒 04/08 名古屋4R 5着/11頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (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。

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 10 アップモンスター実13.2倍期待値 +54% 推奨 11.1〜15.7倍 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 クールシェリー実26.4倍期待値 +193% 推奨 11.7〜30.0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。
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