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	ポプリーニ	望月洵（愛知）	実79.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/03 名古屋3R 8着/12頭 05/19 名古屋3R 4着/9頭+1.0秒 05/04 名古屋3R 9着/10頭+4.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 7.0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 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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	スケダチムヨウ	阪野学（愛知）	実91.3	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/22 名古屋2R 8着/10頭+0.0秒 05/04 名古屋1R 3着/9頭+0.7秒 04/20 名古屋2R 7着/11頭+3.6秒 04/08 名古屋1R 9着/12頭+2.9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 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
3	トモロウィンアスク	小笠羚（愛知）	実2.0	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4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 05/22 名古屋2R 6着/10頭 05/04 名古屋3R 3着/10頭+1.5秒 04/20 名古屋2R 9着/11頭+4.2秒 04/08 名古屋1R 10着/12頭+3.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
4	ビックリパラダイス	加藤誓（愛知）	実15.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/22 名古屋2R 10着/10頭+2.0秒 05/08 名古屋7R 6着/11頭+2.3秒 04/24 名古屋1R 8着/12頭+2.2秒 04/07 名古屋3R 3着/11頭+0.4秒 03/10 名古屋1R 10着/11頭+6.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
5	ツーエムアスリート	丸野勝（愛知）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/22 名古屋1R 3着/11頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.5% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
6	クィーンズローズ	友森翔（愛知）	実19.3	▲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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 06/05 名古屋3R 4着/10頭+3.0秒 05/19 名古屋4R 6着/11頭+4.3秒 04/23 名古屋10R 12着/12頭+5.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 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 3走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
7	ベベペッパー	今井貴（愛知）	実13.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/03 名古屋2R 4着/12頭+0.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	クォーツテソーロ	細川智（愛知）	実27.7	△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0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 05/19 名古屋1R 3着/10頭+1.8秒 05/04 名古屋3R 8着/10頭+3.5秒 04/20 名古屋2R 6着/11頭+2.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
9	ルナヴィーナス推奨	加藤聡（愛知）	実11.8	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率29% × オッズ11.8倍で期待値+242%の有力候補（直近3走勝率50%と絶好調／前走勝利の勢い継続／騎手の手腕も後押し）
前5走 05/19 名古屋1R 1着/10頭勝利 04/20 名古屋1R 2着/12頭+0.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +242% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 29.0% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	ニシキエバー	木之葵（愛知）	実21.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/03 名古屋3R 6着/12頭+0.0秒 05/22 名古屋1R 5着/11頭+3.0秒 05/08 名古屋6R 7着/10頭+1.5秒 04/20 名古屋3R 8着/12頭+1.8秒 04/07 名古屋1R 3着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	ノーブルブロッサム	塚本征（愛知）	実26.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／128日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 02/10 名古屋2R 9着/12頭+3.6秒 01/27 名古屋2R 6着/10頭+1.7秒 01/14 名古屋7R 9着/11頭+3.6秒 12/19 名古屋3R 1着/12頭勝利 12/05 名古屋1R 7着/11頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 128日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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。

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 9 ルナヴィーナス実11.8倍期待値 +242% 推奨 5.0〜30.0倍 500円
3連複 3-5-9 実18.0倍期待値 +128% 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 ルナヴィーナス実11.8倍期待値 +234% 推奨 5.0〜30.0倍 500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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