名古屋2R AI予想

名古屋 2R 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。

2R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 15:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ケイズシャーロット逃げ	加藤聡（愛知）	実73.2	▽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11走で勝ち無し）
前5走 06/02 名古屋1R 8着/12頭 02/27 名古屋7R 5着/11頭+0.5秒 02/12 名古屋9R 4着/11頭+0.8秒 01/28 名古屋8R 6着/10頭+1.2秒 01/14 名古屋6R 2着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
2	アレステソーロ	今井貴（愛知）	実8.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/03 名古屋4R 3着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 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 19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 12.5% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	アンファール	阪野学（愛知）	実36.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3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 06/02 名古屋1R 5着/12頭 05/25 名古屋1R 5着/10頭+0.0秒 05/08 名古屋7R 5着/11頭+2.2秒 01/22 船橋7R 4着/12頭+0.9秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
4	ロマンズロック	大原浩（笠松）	実48.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3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 05/22 名古屋2R 2着/10頭+4.0秒 05/08 名古屋6R 5着/10頭+1.2秒 04/20 名古屋2R 5着/11頭+2.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 3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) 🌟◎ 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 4.2% (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。
5	ラブクラーセ追込	小笠羚（愛知）	実1.3	×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（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調／130日ぶりの実戦）
前5走 02/12 名古屋9R 10着/11頭+3.7秒 01/29 名古屋7R 11着/11頭+3.3秒 01/14 名古屋10R 11着/11頭+6.5秒 12/23 名古屋9R 11着/11頭+9.6秒 12/10 名古屋8R 9着/12頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 130日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	ココアプローズ推奨	塚本征（愛知）	実18.3	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+82%の中穴候補（直近3走平均2.5着と安定／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/25 名古屋1R 3着/10頭 05/08 名古屋5R 2着/10頭+0.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 直近3戦の調子平均 2.5着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
7	ソンブレロ差し	近藤颯（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3走で勝率0%と苦戦傾向／130日ぶりの実戦）
前5走 02/12 名古屋9R 5着/11頭+1.5秒 01/29 名古屋7R 6着/11頭+1.5秒 01/14 名古屋10R 8着/11頭+2.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 130日休養明け × 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 6.5% ※ 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。
8	ウインクリンゲル	丹羽克（愛知）	実18.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/02 名古屋1R 7着/12頭 05/22 名古屋3R 2着/11頭+1.0秒 04/08 園田10R 4着/8頭+2.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
9	ベラケンタウロス	望月洵（愛知）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.5着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/03 名古屋4R 2着/12頭+2.0秒 05/04 名古屋4R 3着/10頭+0.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子平均 2.5着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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 22.0% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
10	クロムハーツガール追込	渡邊竜（笠松）	実146.4	▽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／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/02 名古屋1R 11着/12頭+2.0秒 05/25 名古屋4R 10着/11頭+4.0秒 05/07 名古屋2R 8着/10頭+3.1秒 04/24 名古屋2R 3着/12頭+0.8秒 04/13 名古屋2R 11着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
11	ブルーアンバー	筒井勇（笠松）	実48.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.5着と安定／前走3着）
前5走 06/02 名古屋1R 3着/12頭 05/22 名古屋1R 2着/11頭+3.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ○ 直近3戦の調子平均 2.5着 (安定) △ 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 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。

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

ラブクラーセ

騎手小笠羚（愛知）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

AIの推奨本命の次点

○9ベラケンタウロス

4.5倍

EV 0%

○2アレステソーロ

8.6倍

EV +7%

▲6ココアプローズ

18.3倍

EV +82%

▲8ウインクリンゲル

18.3倍

EV +55%

出走馬AI評価順・全11頭

×5

ラブクラーセ

小笠羚（愛知）

1.3倍

-68%

›

○9

ベラケンタウロス

望月洵（愛知）

4.5倍

›

○2

アレステソーロ

今井貴（愛知）

8.6倍

+7%

›

▲6

ココアプローズ

塚本征（愛知）

18.3倍

+82%

›

▲8

ウインクリンゲル

丹羽克（愛知）

18.3倍

+55%

›

△7

ソンブレロ

近藤颯（愛知）

—

›

△3

アンファール

阪野学（愛知）

36.6倍

+82%

›

△11

ブルーアンバー

筒井勇（笠松）

48.8倍

+122%

›

▽4

ロマンズロック

大原浩（笠松）

48.8倍

+107%

›

▽10

クロムハーツガール

渡邊竜（笠松）

146.4倍

+91%

›

▽1

ケイズシャーロット

加藤聡（愛知）

73.2倍

-11%

›

💡 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 6 ココアプローズ実18.3倍期待値 +82% 推奨 13.1〜25.7倍 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 ココアプローズ実18.3倍期待値 +135% 推奨 10.1〜30.0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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