名古屋6R AI予想

名古屋 6R 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。

6R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィロンドール	細川智（愛知）	実44.0	×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4%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/03 名古屋7R 8着/12頭 05/21 名古屋4R 6着/10頭 05/06 名古屋3R 11着/11頭+2.3秒 04/09 名古屋12R 12着/12頭+3.5秒 03/27 名古屋4R 10着/12頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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	ミステンザン	近藤颯（愛知）	実16.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 名古屋5R 4着/12頭 05/19 名古屋6R 1着/11頭勝利 05/04 名古屋5R 2着/11頭+0.1秒 04/20 名古屋4R 2着/12頭+0.6秒 11/07 名古屋3R 4着/11頭+0.3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 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	クリノスピネル	阪野学（愛知）	実33.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/03 名古屋7R 7着/12頭 05/21 名古屋3R 6着/10頭 05/06 名古屋2R 7着/10頭+1.4秒 04/23 名古屋1R 7着/11頭+1.4秒 04/09 名古屋12R 11着/12頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 11% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% △ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	エストソール	加藤誓（愛知）	実7.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/03 名古屋7R 10着/12頭+1.0秒 05/21 名古屋1R 3着/10頭+1.0秒 05/05 名古屋12R 6着/12頭+1.4秒 04/22 名古屋1R 2着/12頭+0.5秒 04/08 名古屋7R 4着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (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。
5	アルヒルム	塚本征（愛知）	実5.2	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/03 名古屋6R 5着/12頭 05/19 名古屋7R 1着/11頭勝利 04/20 名古屋7R 6着/12頭+1.8秒 04/07 名古屋11R 4着/11頭+0.2秒 03/24 名古屋5R 8着/12頭+1.6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 30走で勝率 13% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
6	キタノショウリュウ	小笠羚（愛知）	実5.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 06/03 名古屋5R 2着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋5R 2着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋12R 11着/12頭+3.5秒 04/20 名古屋5R 1着/12頭勝利 12/05 名古屋6R 11着/11頭+6.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 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% ○ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.9% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	ネオアリシア	山田祥（愛知）	実26.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場62走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は47走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/03 名古屋7R 9着/12頭 05/21 名古屋3R 5着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋2R 10着/10頭+2.8秒 04/22 名古屋8R 11着/11頭+2.3秒 04/09 名古屋6R 9着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 62走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 47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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
8	ミズイロ	加藤聡（愛知）	実2.0	🌟◎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4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/02 名古屋6R 1着/12頭 12/18 名古屋6R 1着/12頭勝利 12/04 名古屋3R 2着/12頭+1.0秒 11/07 名古屋4R 4着/11頭+1.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 46.5% (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。
9	ユアマイスター	友森翔（愛知）	実22.0	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10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 06/03 名古屋12R 5着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋8R 2着/10頭 05/05 名古屋12R 11着/12頭+2.6秒 04/20 名古屋12R 2着/12頭+0.0秒 04/08 名古屋7R 11着/11頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	ノーザンピーク	丹羽克（愛知）	実44.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13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7R 11着/12頭+2.0秒 05/21 名古屋4R 10着/10頭 05/06 名古屋2R 8着/10頭+1.7秒 04/23 名古屋1R 10着/11頭+2.1秒 04/09 名古屋12R 10着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 9.7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 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
11	イザワン	加藤利（愛知）	実22.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率50%／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/03 名古屋7R 12着/12頭+3.0秒 05/21 名古屋3R 9着/10頭 09/18 名古屋7R 12着/12頭+3.4秒 08/20 名古屋8R 5着/10頭+1.8秒 07/23 名古屋8R 10着/11頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 25走で勝率 24% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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

馬連 6-8 実20.0倍期待値 +540% 700円
3連複 6-8-9 実29.8倍期待値 +310% 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

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。