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1400m　発走 14:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインアリス	大畑雅（愛知）	実31.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/05 名古屋1R 9着/11頭+2.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
2	メムエクラ逃げ	塚本征（愛知）	実1.9	🌟◎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2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 05/07 名古屋6R 2着/11頭+0.3秒 04/23 名古屋2R 2着/12頭+0.2秒 04/08 名古屋6R 1着/11頭勝利 03/24 名古屋3R 2着/10頭+0.6秒 11/10 名古屋8R 4着/12頭+0.5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 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.8% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	シャイニーセーラー追込	近藤颯（愛知）	実39.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 05/22 名古屋6R 2着/9頭+3.0秒 05/07 名古屋5R 4着/10頭+0.4秒 04/23 名古屋4R 8着/12頭+2.4秒 04/10 名古屋3R 8着/11頭+2.8秒 03/26 名古屋1R 2着/11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 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
4	プレイアブルゲーム先行推奨	友森翔（愛知）	実11.1	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率18% × オッズ11.1倍で期待値+105%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率22%）
前5走 06/05 名古屋1R 4着/11頭+2.0秒 05/21 名古屋1R 1着/10頭 05/05 名古屋12R 4着/12頭+0.9秒 04/22 名古屋4R 11着/12頭+1.6秒 04/09 名古屋1R 5着/11頭+1.1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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
5	ホウオウシーザー差し	渡邊竜（笠松）	実11.2	▲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／前走勝利の勢い）
前5走 06/03 名古屋12R 1着/12頭 05/21 名古屋2R 5着/10頭 05/06 名古屋1R 7着/11頭+0.3秒 04/22 名古屋8R 6着/11頭+1.0秒 04/09 名古屋3R 5着/11頭+0.8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 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
6	トラストユー自在	小笠羚（愛知）	実17.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 06/05 名古屋1R 5着/11頭 05/22 名古屋7R 10着/11頭 05/07 名古屋6R 3着/11頭+0.5秒 04/23 名古屋6R 7着/12頭+2.2秒 04/10 名古屋4R 4着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ ローテーション 17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 2.1% (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。
7	サーフギャラクシー先行	加藤誓（愛知）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/05 名古屋5R 6着/12頭 05/21 名古屋2R 1着/10頭 05/04 名古屋12R 1着/11頭勝利 11/21 名古屋2R 2着/12頭+0.1秒 11/07 名古屋6R 1着/12頭勝利
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 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	カフジアッサム自在	加藤聡（愛知）	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 06/04 名古屋4R 2着/12頭+2.0秒 05/22 名古屋6R 4着/9頭 05/07 名古屋4R 3着/9頭+0.7秒 04/23 名古屋3R 5着/12頭+0.5秒 04/09 名古屋12R 3着/12頭+1.4秒
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 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
9	ブルロッソ逃げ	筒井勇（笠松）	実10.5	▲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／前走3着）
前5走 06/05 名古屋1R 3着/11頭+2.0秒 05/22 名古屋8R 6着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋1R 1着/11頭勝利 04/22 名古屋8R 7着/11頭+1.1秒 04/09 名古屋3R 4着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 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 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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	キタノレーニア先行	今井貴（愛知）	実28.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/05 名古屋5R 7着/12頭+0.0秒 05/22 名古屋7R 2着/11頭+4.0秒 05/07 名古屋7R 10着/11頭+1.4秒 04/23 名古屋6R 5着/12頭+2.2秒 04/10 名古屋3R 3着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 52走で勝率 10% △ 距離適性同距離 40走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 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。
11	フーダオラ先行	丹羽克（愛知）	実43.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 06/05 名古屋12R 9着/11頭 05/22 名古屋7R 3着/11頭 05/07 名古屋4R 2着/9頭+0.4秒 04/23 名古屋2R 4着/12頭+0.7秒 04/10 名古屋2R 7着/10頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 20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 17日の間隔 (理想的) × 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 1.2% (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。

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

メムエクラ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

AIの推奨本命の次点

○4プレイアブルゲーム

11.1倍

EV +105%

○7サーフギャラクシー

4.8倍

EV -17%

▲5ホウオウシーザー

11.2倍

EV -1%

▲9ブルロッソ

10.5倍

EV -13%

出走馬AI評価順・全11頭

◎2

メムエクラ

塚本征（愛知）

1.9倍

-41%

›

○4

プレイアブルゲーム

友森翔（愛知）

11.1倍

+105%

›

○7

サーフギャラクシー

加藤誓（愛知）

4.8倍

-17%

›

▲5

ホウオウシーザー

渡邊竜（笠松）

11.2倍

-1%

›

▲9

ブルロッソ

筒井勇（笠松）

10.5倍

-13%

›

△8

カフジアッサム

加藤聡（愛知）

11.5倍

-23%

›

△1

ウインアリス

大畑雅（愛知）

31.3倍

-18%

›

△10

キタノレーニア

今井貴（愛知）

28.3倍

-40%

›

×6

トラストユー

小笠羚（愛知）

17.8倍

-62%

›

▽3

シャイニーセーラー

近藤颯（愛知）

39.6倍

-29%

›

▽11

フーダオラ

丹羽克（愛知）

43.2倍

-47%

›

💡 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。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

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 プレイアブルゲーム実11.1倍期待値 +105% 推奨 7.0〜17.5倍 200円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 キタノレーニア実28.3倍期待値 +112% 推奨 17.3〜30.0倍 100円

※ 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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