名古屋12R AI予想

名古屋 12R 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。

12R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 18:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コズミックコール	大畑雅（愛知）	実7.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場68走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は63走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/02 名古屋6R 3着/12頭+1.0秒 05/19 名古屋12R 9着/11頭+1.7秒 05/04 名古屋12R 3着/11頭+0.8秒 04/20 名古屋7R 5着/12頭+1.7秒 03/24 名古屋3R 10着/10頭+5.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 68走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 63走で勝ち無し ○ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	タクティカ	加藤利（愛知）	実49.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場38走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は32走で勝ち無し）
前5走 06/03 名古屋6R 8着/12頭 05/20 名古屋7R 2着/11頭+2.0秒 05/05 名古屋6R 7着/12頭+1.6秒 04/22 名古屋2R 7着/12頭+2.8秒 04/08 名古屋12R 8着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
3	ウインフォーユー	加藤誓（愛知）	実68.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 06/02 名古屋7R 6着/12頭 05/20 名古屋1R 3着/10頭 05/04 名古屋12R 4着/11頭+1.4秒 04/20 名古屋7R 3着/12頭+1.4秒 04/07 名古屋6R 5着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
4	グランリッジライン	小笠羚（愛知）	実8.5	△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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋12R 7着/11頭 05/06 名古屋12R 6着/12頭+1.9秒 04/22 名古屋1R 3着/12頭+0.7秒 03/24 名古屋6R 8着/12頭+1.2秒 03/10 名古屋6R 4着/10頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
5	セブンスプリングス	塚本征（愛知）	実8.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/02 名古屋7R 3着/12頭+1.0秒 04/20 名古屋9R 9着/11頭+1.6秒 04/08 名古屋4R 4着/11頭+0.1秒 03/24 名古屋4R 6着/11頭+1.8秒 03/10 名古屋4R 7着/11頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	ビックピカンテ	木之葵（愛知）	実7.5	▲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55走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は49走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 06/02 名古屋6R 2着/12頭 05/19 名古屋12R 4着/11頭+1.0秒 05/04 名古屋7R 3着/11頭+0.2秒 04/20 名古屋7R 7着/12頭+2.4秒 04/07 名古屋11R 7着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 55走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 49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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
7	オールザグッド	大畑慧（愛知）	実2.5	🌟◎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18走で勝率28%と適性高／同距離帯15走で勝率27%／同馬場状態で勝率38%）
前5走 05/20 名古屋7R 3着/11頭 05/05 名古屋5R 4着/11頭+0.8秒 04/08 名古屋6R 4着/11頭+0.7秒 09/17 名古屋1R 1着/12頭勝利 08/20 名古屋12R 7着/11頭+1.5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 18走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 40.1% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	モンサンフリージア	加藤聡（愛知）	実10.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/03 名古屋1R 2着/12頭+4.0秒 05/20 名古屋2R 4着/10頭+2.0秒 05/05 名古屋4R 8着/10頭+2.1秒 04/08 名古屋4R 3着/11頭+0.0秒 03/23 名古屋7R 4着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ○ 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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 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。
9	アップメイヒメ	山田祥（愛知）	実28.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場67走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は55走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/02 名古屋7R 2着/12頭 05/20 名古屋1R 6着/10頭 05/05 名古屋2R 5着/11頭+0.6秒 04/20 名古屋9R 8着/11頭+1.4秒 04/08 名古屋5R 6着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 67走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55走で勝ち無し △ 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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	リリアンファスト	友森翔（愛知）	実12.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/20 名古屋5R 11着/11頭+1.0秒 05/05 名古屋2R 2着/11頭+0.1秒 04/20 名古屋6R 2着/12頭+0.4秒 04/07 名古屋4R 2着/11頭+1.2秒 12/05 名古屋3R 8着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 5.0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% ▽ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (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。
11	エムズオルフェ	丹羽克（愛知）	実27.1	△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17走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 06/02 名古屋7R 5着/12頭 05/19 名古屋12R 2着/11頭+0.5秒 05/04 名古屋6R 2着/10頭+0.0秒 04/20 名古屋6R 9着/12頭+1.6秒 04/07 名古屋6R 6着/11頭+1.9秒
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 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
12	ベルフォン	大原浩（笠松）	実13.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し）
前5走 06/03 名古屋6R 6着/12頭+3.0秒 05/20 名古屋8R 4着/10頭 05/05 名古屋5R 2着/11頭+0.3秒 04/20 名古屋12R 7着/12頭+0.4秒 03/24 名古屋6R 9着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (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。

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 5-7 実14.6倍期待値 +130% 200円 ❌不的中5番(1着)-7番(8着)
3連複 1-5-7 実33.8倍期待値 +284% 200円 ❌不的中1番(12着)-5番(1着)-7番(8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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