名古屋4R AI予想

名古屋 4R 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。

4R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 14:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カゲンノツキ	小笠羚（愛知）	実74.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/03 名古屋1R 10着/12頭+5.0秒 05/20 名古屋7R 10着/11頭 05/05 名古屋10R 9着/11頭+2.1秒 04/22 名古屋2R 12着/12頭+4.3秒 04/09 名古屋1R 8着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
2	ラスブリサス	加藤利（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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 05/05 名古屋6R 5着/12頭+0.8秒 04/22 名古屋1R 5着/12頭+1.3秒 06/25 名古屋8R 12着/12頭+2.9秒 07/10 大井10R 2着/12頭+0.7秒 06/04 大井12R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 7.3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 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 47.6% (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。
3	フクチャンフクメイ	尾崎章（愛知）	実17.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36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 05/19 名古屋5R 8着/11頭+1.4秒 05/04 名古屋5R 7着/11頭+1.4秒 04/20 名古屋5R 7着/12頭+1.8秒 04/07 名古屋5R 9着/11頭+3.5秒 03/23 名古屋7R 10着/11頭+3.0秒
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 36走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
4	パウダースノウ推奨	近藤颯（愛知）	実13.7	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+66%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 06/03 名古屋1R 4着/12頭 05/20 名古屋5R 10着/11頭+2.0秒 05/05 名古屋6R 12着/12頭+4.8秒 04/22 名古屋1R 7着/12頭+1.6秒 04/08 名古屋12R 9着/12頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.7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 19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) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。
5	ジーティーネージュ	山田祥（愛知）	実11.2	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率4%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12R 9着/12頭 05/20 名古屋7R 7着/11頭 05/05 名古屋4R 2着/10頭+0.5秒 04/20 名古屋7R 2着/12頭+1.2秒 04/08 名古屋3R 9着/11頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
6	ルミノーゾ	細川智（愛知）	実25.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場38走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 名古屋1R 9着/12頭 05/19 名古屋5R 1着/11頭勝利 05/04 名古屋6R 6着/10頭+2.7秒 04/20 名古屋5R 9着/12頭+2.7秒 04/07 名古屋5R 5着/11頭+1.9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 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	アストーレティアラ	大畑慧（愛知）	実10.0	▲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34走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し）
前5走 05/20 名古屋5R 5着/11頭 05/05 名古屋4R 3着/10頭+0.5秒 04/20 名古屋12R 8着/12頭+0.8秒 04/08 名古屋5R 4着/10頭+0.7秒 03/23 名古屋7R 3着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
8	メイショウパンゲア	加藤誓（愛知）	実106.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場79走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は70走で勝ち無し）
前5走 06/03 名古屋1R 8着/12頭+1.0秒 05/20 名古屋7R 11着/11頭+5.0秒 05/05 名古屋5R 3着/11頭+0.5秒 04/22 名古屋1R 11着/12頭+4.0秒 04/08 名古屋12R 10着/12頭+3.2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 79走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 70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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (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	ルージュパラディ	大畑雅（愛知）	実22.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/03 名古屋1R 11着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋7R 8着/11頭+2.0秒 05/05 名古屋10R 11着/11頭+2.4秒 04/22 名古屋2R 8着/12頭+3.2秒 04/08 名古屋6R 2着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 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 ▽ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	ベールドゥフィーユ	友森翔（愛知）	実14.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 06/03 名古屋12R 12着/12頭 05/20 名古屋2R 2着/10頭 05/04 名古屋12R 2着/11頭+0.7秒 04/20 名古屋7R 10着/12頭+2.7秒 04/08 名古屋3R 8着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	メイショウクレピス	塚本征（愛知）	実2.9	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 06/03 名古屋12R 6着/12頭 05/20 名古屋5R 4着/11頭 04/20 名古屋8R 2着/12頭+0.1秒 04/08 名古屋3R 5着/11頭+1.6秒 03/23 名古屋7R 7着/11頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (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。

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 4 パウダースノウ実13.7倍期待値 +66% 推奨 10.7〜17.6倍 100円
馬連 2-4 実21.1倍期待値 +272% 300円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 ルージュパラディ実22.5倍期待値 +94% 推奨 15.0〜30.0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。
2モデルの説明はこちら

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