名古屋3R AI予想

名古屋 3R 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。

3R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 13:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トントンビョウシ	細川智（愛知）	実42.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 名古屋9R 9着/10頭+1.0秒 05/06 名古屋4R 12着/12頭+3.9秒 04/13 名古屋1R 1着/12頭勝利 03/13 名古屋1R 3着/10頭+0.8秒 02/25 名古屋1R 3着/11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 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 27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 4.7% (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	ロイヤルドリーム	今井貴（愛知）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/20 名古屋6R 2着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋3R 3着/11頭+0.5秒 04/20 名古屋1R 1着/12頭勝利 03/23 名古屋3R 10着/11頭+4.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 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) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	コパノモロッコ	近藤颯（愛知）	実189.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/20 園田4R 10着/12頭 04/22 園田10R 6着/12頭+0.7秒 04/15 園田5R 12着/12頭+2.6秒 01/15 園田8R 9着/9頭+2.9秒 01/02 園田3R 3着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) +162% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (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	ストライプブルー	木之葵（愛知）	実51.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/02 名古屋3R 4着/11頭 05/20 名古屋3R 5着/10頭 05/07 名古屋3R 4着/11頭+0.5秒 04/10 名古屋9R 8着/11頭+2.9秒 03/26 名古屋8R 9着/12頭+4.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
5	ブルーノザビーチ	友森翔（愛知）	実3.4	▲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1R 1着/12頭 05/25 名古屋1R 4着/10頭 05/04 名古屋4R 2着/10頭+0.6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 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 1着 (勢い継続) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
6	タマコロリン	大畑慧（愛知）	実69.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/20 名古屋10R 10着/11頭 05/06 名古屋8R 7着/10頭+2.3秒 04/22 名古屋5R 11着/12頭+2.5秒 04/09 名古屋7R 10着/12頭+1.9秒 03/11 名古屋10R 4着/10頭+1.3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 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
7	サリー	小笠羚（愛知）	実32.2	△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 06/04 名古屋1R 12着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋10R 8着/11頭+0.0秒 05/07 名古屋2R 1着/10頭勝利 04/13 名古屋1R 3着/12頭+0.2秒 03/24 名古屋2R 5着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 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% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
8	スターアライズ	丸山真（愛知）	実99.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 06/04 名古屋1R 11着/12頭+2.0秒 05/07 名古屋1R 1着/10頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
9	ルージュノヴァ	大畑雅（愛知）	実68.5	△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3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 名古屋1R 10着/12頭+3.0秒 05/25 名古屋1R 1着/10頭 05/07 名古屋1R 4着/10頭+0.2秒 04/20 名古屋3R 2着/12頭+0.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 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 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 2.0% (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。
10	サンマルフォース	加藤聡（愛知）	実3.3	🌟◎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 2着/11頭+2.0秒 05/20 名古屋3R 3着/10頭+1.0秒 05/08 名古屋5R 1着/10頭勝利 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 35.6% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	ウインデイブレイク推奨	渡邊竜（笠松）	実12.7	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（同距離帯で勝率20%／同馬場と相性良）
前5走 06/04 名古屋1R 7着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋6R 3着/10頭 05/06 名古屋4R 3着/12頭+0.9秒 04/23 名古屋10R 8着/12頭+3.9秒 04/10 名古屋9R 4着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
12	カリビアンダンサー	塚本征（愛知）	実5.4	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯3走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 06/04 名古屋1R 6着/12頭+0.0秒 05/06 名古屋4R 2着/12頭+0.1秒 04/22 名古屋5R 6着/12頭+1.4秒 04/09 名古屋7R 9着/12頭+1.3秒 03/13 名古屋1R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 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 6.8% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。

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 11 ウインデイブレイク実12.7倍期待値 +50% 推奨 10.9〜14.7倍 100円
3連複 2-10-11 実22.7倍期待値 +208% 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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