名古屋2R AI予想

名古屋 2R 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。

2R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 13:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フォールティア	大畑慧（愛知）	実50.0	△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3R 10着/11頭 05/20 名古屋6R 4着/10頭+2.0秒 05/07 名古屋3R 5着/11頭+0.7秒 04/10 名古屋9R 11着/11頭+5.2秒 03/26 名古屋8R 5着/12頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10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) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
2	ブルージェネシス	加藤聡（愛知）	実7.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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	サバイバルトゥルー	丸山真（愛知）	実203.1	▽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3R 8着/11頭 05/20 名古屋6R 5着/10頭+1.0秒 05/06 名古屋4R 9着/12頭+2.3秒 04/22 名古屋5R 8着/12頭+2.0秒 04/08 名古屋2R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 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 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) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	ノーブルトレジャー	塚本征（愛知）	実1.1	×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50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 06/03 名古屋4R 1着/12頭 05/19 名古屋4R 2着/11頭+1.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 37.4% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
5	ミリアリア	渡邊竜（笠松）	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3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/02 名古屋3R 5着/11頭 05/20 名古屋3R 4着/10頭+2.0秒 04/20 名古屋3R 1着/12頭勝利 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
6	マイネルモンブラン推奨	丸野勝（愛知）	実12.9	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+73%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 06/02 名古屋3R 3着/11頭 05/22 名古屋2R 1着/10頭 05/08 名古屋5R 4着/10頭+0.9秒 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
7	モリインビクタス	柿原翔（愛知）	実41.4	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 06/02 名古屋3R 6着/11頭 05/20 名古屋10R 6着/11頭+1.0秒 05/07 名古屋3R 2着/11頭+0.0秒 04/23 名古屋5R 3着/11頭+0.4秒 04/13 名古屋2R 2着/12頭+0.1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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 15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 2.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	デパーチャー	東川慎（笠松）	実112.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/02 名古屋3R 7着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋3R 1着/11頭 05/08 名古屋7R 4着/11頭+2.0秒 04/20 名古屋2R 4着/11頭+1.6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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +191% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
9	ナチュラルブレイク	大畑雅（愛知）	実34.5	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/02 名古屋2R 2着/11頭+0.0秒 05/25 名古屋4R 4着/11頭 05/07 名古屋2R 5着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋2R 5着/12頭+1.4秒 04/13 名古屋2R 7着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +177% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	マジョリカ	明星晴（笠松）	実151.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/20 名古屋6R 9着/10頭 05/06 名古屋4R 11着/12頭+3.2秒 04/24 名古屋1R 1着/12頭勝利 04/08 名古屋2R 5着/12頭+1.8秒 03/23 名古屋2R 3着/10頭+1.3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 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 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 28日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (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。
11	マイネルメテオーラ	細川智（愛知）	実47.0	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 05/20 名古屋6R 7着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋4R 4着/12頭+1.4秒 04/23 名古屋10R 6着/12頭+3.3秒 04/10 名古屋9R 6着/11頭+2.8秒 03/25 名古屋9R 6着/7頭+3.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +216% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。

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 6 マイネルモンブラン実12.9倍期待値 +73% 推奨 9.7〜17.2倍 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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