名古屋8R AI予想

名古屋 8R 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。

8R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 16:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピエナブリックス	近藤颯（愛知）	実17.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/04 名古屋8R 6着/11頭 05/22 名古屋12R 2着/10頭+1.0秒 05/07 名古屋8R 2着/10頭+0.2秒 04/24 名古屋9R 3着/12頭+1.0秒 02/12 名古屋7R 6着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 3.3着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% △ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
2	バヤシーフェイス	丸野勝（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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/04 名古屋7R 2着/11頭 05/22 名古屋12R 4着/10頭 05/07 名古屋10R 5着/10頭+1.5秒 04/23 名古屋7R 4着/12頭+2.2秒 04/13 名古屋12R 2着/11頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
3	グラスビジョン	大畑慧（愛知）	実10.9	▲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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/05 名古屋10R 1着/12頭 06/17 川崎7R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
4	カンタカナリート	渡邊竜（笠松）	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（直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 05/22 名古屋12R 3着/10頭 05/07 名古屋9R 2着/10頭+0.0秒 04/10 名古屋6R 2着/10頭+0.6秒 03/27 名古屋4R 1着/12頭勝利 03/02 名古屋1R 4着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.8% (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。
5	メイショウサキガケ	小笠羚（愛知）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 06/04 名古屋7R 10着/11頭 05/06 名古屋5R 3着/11頭+0.7秒 01/28 名古屋12R 2着/11頭+0.7秒 01/15 名古屋9R 3着/11頭+1.3秒 10/01 名古屋11R 7着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 30走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 22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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
6	ドラゴンラック	山田祥（愛知）	実28.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率40%）
前5走 06/04 名古屋9R 9着/12頭 05/21 名古屋7R 5着/10頭 05/06 名古屋6R 7着/11頭+1.7秒 04/23 名古屋8R 3着/12頭+1.2秒 04/10 名古屋8R 7着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
7	テーオーリップマン	望月洵（愛知）	実3.0	○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50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/05 名古屋6R 1着/12頭 05/22 名古屋7R 1着/11頭 05/07 名古屋5R 2着/10頭+0.2秒 03/27 名古屋1R 3着/10頭+0.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.8% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
8	ポケッティーノ	細川智（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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/04 名古屋8R 8着/11頭 05/21 名古屋7R 7着/10頭+5.0秒 07/23 名古屋6R 10着/11頭+1.7秒 06/17 名古屋6R 4着/12頭+0.8秒 06/05 名古屋7R 7着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
9	パルティーダ	大畑雅（愛知）	実49.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/04 名古屋8R 7着/11頭 05/21 名古屋7R 6着/10頭 05/06 名古屋5R 4着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋12R 11着/12頭+2.2秒 04/09 名古屋5R 4着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 1.1% (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。
10	リムショット	今井貴（愛知）	実7.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5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 06/04 名古屋7R 4着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋10R 2着/10頭 05/07 名古屋9R 5着/10頭+0.7秒 01/16 名古屋9R 2着/9頭+0.4秒 01/04 名古屋7R 2着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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 4-7 実6.6倍期待値 +59% 200円
3連複 4-7-10 実12.9倍期待値 +179% 300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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