名古屋1R AI予想

名古屋 1R 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。

1R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 12:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スイングボーイ自在	大畑慧（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は31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3R 8着/12頭 05/22 名古屋5R 8着/10頭 05/07 名古屋5R 9着/10頭+1.0秒 04/23 名古屋4R 7着/12頭+1.0秒 04/10 名古屋2R 4着/10頭+1.0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 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% ※ 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。
2	ブルースバローズ	加藤聡（愛知）	実1.0	×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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/03 名古屋1R 1着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 45.9% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。
3	ダックリン自在	筒井勇（笠松）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場42走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 06/04 名古屋12R 9着/12頭 05/22 名古屋4R 7着/10頭+0.0秒 04/23 名古屋1R 2着/11頭+0.5秒 04/09 名古屋2R 2着/11頭+1.0秒 03/26 名古屋4R 7着/12頭+1.4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 42走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% △ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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	オレイニウタイマス逃げ推奨	望月洵（愛知）	実12.2	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+67%の中穴候補（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 06/04 名古屋2R 3着/11頭 05/06 名古屋3R 8着/11頭+0.9秒 04/23 名古屋1R 5着/11頭+0.9秒 04/09 名古屋3R 2着/11頭+0.4秒 03/25 名古屋2R 3着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
5	ジャストハンマー自在	丸山真（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/04 名古屋3R 9着/12頭 05/22 名古屋4R 10着/10頭+4.0秒 05/07 名古屋4R 9着/9頭+2.9秒 04/10 名古屋3R 10着/11頭+3.4秒 03/26 名古屋9R 6着/11頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
6	フランキンローズ追込	阪野学（愛知）	実178.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15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3R 11着/12頭+0.0秒 05/22 名古屋4R 5着/10頭+2.0秒 05/07 名古屋4R 8着/9頭+2.0秒 04/23 名古屋3R 8着/12頭+1.4秒 04/10 名古屋1R 4着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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) +341% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
7	キタノプレンティ先行	木之葵（愛知）	推定—	▲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3走で勝ち無し）
前5走 06/04 名古屋3R 10着/12頭 03/27 名古屋1R 5着/10頭+0.7秒 03/13 名古屋3R 6着/10頭+0.8秒 03/02 名古屋2R 6着/12頭+1.2秒 01/08 浦和2R 6着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 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 ▽ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% ※ 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	モンサンケイティ自在	細川智（愛知）	実89.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/03 名古屋12R 2着/12頭+6.0秒 05/21 名古屋3R 7着/10頭 05/06 名古屋1R 5着/11頭+0.2秒 04/22 名古屋4R 3着/12頭+0.3秒 04/09 名古屋3R 10着/11頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +378% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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	トークン先行	近藤颯（愛知）	実107.3	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/04 名古屋2R 7着/11頭 05/25 名古屋8R 8着/10頭 05/06 名古屋10R 11着/11頭+3.6秒 04/23 名古屋3R 11着/12頭+2.0秒 04/10 名古屋2R 9着/10頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 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) +765% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
10	カミーチェ追込	小笠羚（愛知）	実44.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場38走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し）
前5走 06/04 名古屋12R 5着/12頭 05/21 名古屋3R 2着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋1R 4着/11頭+0.2秒 04/09 名古屋4R 10着/11頭+1.5秒 03/26 名古屋1R 5着/11頭+1.5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 38走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38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) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。

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／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

🎯 AIの本命

AI評価1位

ブルースバローズ

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

AIの推奨本命の次点

○4オレイニウタイマス

12.2倍

EV +67%

○9トークン

107.3倍

EV +765%

▲7キタノプレンティ

—

EV —

▲5ジャストハンマー

—

EV —

出走馬AI評価順・全10頭

×2

ブルースバローズ

加藤聡（愛知）

1.0倍

-54%

›

○4

オレイニウタイマス

望月洵（愛知）

12.2倍

+67%

›

○9

トークン

近藤颯（愛知）

107.3倍

+765%

›

▲7

キタノプレンティ

木之葵（愛知）

—

›

▲5

ジャストハンマー

丸山真（愛知）

—

›

△8

モンサンケイティ

細川智（愛知）

89.4倍

+378%

›

△10

カミーチェ

小笠羚（愛知）

44.7倍

+127%

›

△1

スイングボーイ

大畑慧（愛知）

—

›

×3

ダックリン

筒井勇（笠松）

—

›

▽6

フランキンローズ

阪野学（愛知）

178.9倍

+341%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

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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 4 オレイニウタイマス実12.2倍期待値 +67% 推奨 9.5〜15.7倍 100円
3連複 2-4-9 実42.1倍期待値 +257% 100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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