名古屋7R AI予想

名古屋 7R 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。

7R 名古屋競馬場ダート1700m　発走 15:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒオウギ	木之葵（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16走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/03 名古屋7R 3着/12頭+0.0秒 05/21 名古屋2R 3着/10頭+1.0秒 05/06 名古屋1R 6着/11頭+0.2秒 03/10 名古屋10R 2着/12頭+0.1秒 02/26 名古屋1R 3着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (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。
2	ウェイトノーモア	今井貴（愛知）	実6.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/03 名古屋6R 2着/12頭+0.0秒 05/21 名古屋2R 9着/10頭+0.0秒 04/28 大井6R 4着/10頭+0.7秒 04/14 大井5R 11着/14頭+2.7秒 03/24 大井8R 11着/12頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ▽ 距離適性同距離は 4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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ゴールドパン	友森翔（愛知）	実72.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/21 名古屋5R 5着/10頭 05/06 名古屋10R 10着/11頭+2.4秒 04/23 名古屋2R 11着/12頭+2.9秒 04/10 名古屋2R 8着/10頭+2.2秒 03/27 名古屋3R 11着/11頭+5.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (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。
4	アンファング	望月洵（愛知）	実4.6	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/04 名古屋12R 10着/12頭 05/21 名古屋2R 2着/10頭 05/05 名古屋12R 3着/12頭+0.3秒 04/22 名古屋2R 4着/12頭+1.7秒 04/08 名古屋5R 2着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	ブラックビート	近藤颯（愛知）	実59.2	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 05/05 名古屋5R 1着/11頭勝利 04/22 名古屋1R 9着/12頭+2.2秒 04/08 名古屋4R 2着/11頭+0.0秒 03/24 名古屋8R 12着/12頭+3.1秒 03/10 名古屋10R 9着/12頭+2.7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 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	マルクドクール	細川智（愛知）	実17.2	△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 05/21 名古屋5R 10着/10頭+0.0秒 04/22 名古屋1R 1着/12頭勝利 04/08 名古屋7R 8着/11頭+2.6秒 03/25 名古屋2R 6着/11頭+0.7秒 03/11 名古屋2R 9着/11頭+1.7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 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (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。
7	ラミントン	加藤聡（愛知）	実4.6	🌟◎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25%と適性高／前走3着）
前5走 06/03 名古屋6R 3着/12頭 05/21 名古屋2R 10着/10頭 05/06 名古屋12R 7着/12頭+2.2秒 03/24 名古屋3R 1着/10頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 34.0% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
8	ローゼオ	柿原翔（愛知）	実91.0	▽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1%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/04 名古屋2R 11着/11頭+3.0秒 05/21 名古屋4R 4着/10頭 05/06 名古屋2R 9着/10頭+2.1秒 04/23 名古屋1R 11着/11頭+2.2秒 04/08 名古屋5R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 79走で勝率 1% (苦戦) ▽ 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 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
9	ゴールドプラン	小笠羚（愛知）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 06/03 名古屋12R 3着/12頭+0.0秒 05/05 名古屋12R 2着/12頭+0.0秒 04/22 名古屋2R 3着/12頭+1.7秒 04/08 名古屋7R 3着/11頭+0.6秒 03/24 名古屋4R 3着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
10	キャットサンライズ	阪野学（愛知）	実62.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/04 名古屋12R 12着/12頭+1.0秒 05/21 名古屋3R 3着/10頭 05/06 名古屋2R 5着/10頭+0.8秒 04/22 名古屋8R 9着/11頭+1.5秒 04/09 名古屋4R 8着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
11	シェアト	丸野勝（愛知）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/02 名古屋7R 1着/12頭 05/19 名古屋12R 3着/11頭+0.6秒 02/10 名古屋3R 4着/12頭+0.7秒 01/26 名古屋3R 1着/11頭勝利 01/13 名古屋1R 2着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ○ 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 29% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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 7-11 実13.8倍期待値 +140% 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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