名古屋9R AI予想

名古屋 9R 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。

9R 名古屋競馬場ダート1700m　発走 17:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アスタリウス	加藤聡（愛知）	実19.9	△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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/25 名古屋7R 1着/10頭 05/08 名古屋8R 5着/11頭+0.5秒 04/24 名古屋9R 6着/12頭+1.8秒 04/13 名古屋7R 2着/10頭+0.3秒 03/25 名古屋5R 3着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
2	オルソビアンコ	阪野学（愛知）	実159.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/21 名古屋8R 9着/10頭+3.0秒 05/06 名古屋6R 10着/11頭+2.2秒 04/22 名古屋6R 10着/12頭+2.4秒 04/09 名古屋10R 9着/11頭+1.9秒 03/26 名古屋10R 2着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
3	ディプタルアスール	渡邊竜（笠松）	実30.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 06/04 名古屋8R 3着/11頭 05/21 名古屋6R 5着/10頭 04/23 名古屋12R 6着/12頭+1.2秒 04/13 名古屋8R 1着/11頭勝利 03/27 名古屋5R 4着/9頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 前走実績前走 3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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
4	エイシンイーピン	丸野勝（愛知）	実9.3	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 名古屋11R 8着/12頭+0.0秒 05/21 名古屋8R 8着/10頭 04/09 名古屋7R 1着/12頭勝利 03/25 名古屋8R 1着/10頭勝利 03/12 名古屋10R 3着/10頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	テルケンレンスター	望月洵（愛知）	実1.2	🌟◎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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/05 名古屋8R 1着/12頭 05/01 大井6R 3着/12頭+0.4秒 04/17 大井7R 3着/10頭+0.4秒 03/25 大井4R 2着/12頭+0.2秒 03/12 大井7R 4着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 43.3% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
6	ノクターナル推奨	友森翔（愛知）	実25.9	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ25.9倍で期待値+139%の有力候補（当競馬場5走で勝率60%と適性高／同馬場状態で勝率33%／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/21 名古屋8R 6着/10頭+4.0秒 09/08 川崎10R 7着/10頭+1.5秒 08/19 浦和10R 2着/11頭+0.0秒 07/24 浦和10R 3着/9頭+1.6秒 06/23 浦和9R 2着/7頭+0.0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 5走で勝率 60% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
7	オンワードセルフ	大原浩（笠松）	実54.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 05/21 名古屋8R 5着/10頭 05/06 名古屋6R 5着/11頭+1.4秒 04/10 名古屋8R 2着/11頭+0.1秒 03/24 名古屋7R 6着/12頭+0.8秒 02/25 名古屋8R 6着/10頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 52走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 17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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ガーニュ	山田祥（愛知）	実7.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 01/02 名古屋11R 3着/12頭+1.0秒 12/19 名古屋9R 3着/11頭+0.3秒 11/21 名古屋10R 3着/12頭+0.7秒 11/10 名古屋11R 8着/9頭+2.8秒 10/16 名古屋8R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 22% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 167日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 24.6% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
9	スティールシャトル	大畑雅（愛知）	実211.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯6走で勝率33%／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/04 名古屋9R 12着/12頭+6.0秒 05/21 名古屋10R 9着/9頭 05/06 名古屋7R 12着/12頭+3.4秒 04/22 名古屋6R 12着/12頭+3.4秒 04/08 名古屋10R 10着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 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) +256% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	リンクスターツ	今井貴（愛知）	実17.2	▲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30%／前走3着）
前5走 06/04 名古屋7R 3着/11頭 05/21 名古屋6R 6着/10頭 02/26 名古屋12R 3着/11頭+0.3秒 01/14 名古屋12R 2着/10頭+0.2秒 01/04 名古屋9R 3着/11頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ○ 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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (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。

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 6 ノクターナル実25.9倍期待値 +139% 推奨 14.1〜30.0倍 100円 ❌不的中10着単勝 25.9倍
3連複 5-6-8 実22.0倍期待値 +316% 300円 ❌不的中5番(1着)-6番(10着)-8番(7着)

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 ノクターナル実25.9倍期待値 +382% 推奨 7.0〜30.0倍 300円 ❌不的中10着単勝 25.9倍

※ 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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