名古屋3R AI予想

名古屋 3R 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。

3R 名古屋競馬場ダート900m　発走 15:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エールエクスプレス推奨	細川智（愛知）	実18.1	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率18% × オッズ18.1倍で期待値+217%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +217% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.5% (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。
2	セバスティアン	望月洵（愛知）	実22.5	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +175% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
3	ピンチ	近藤颯（愛知）	実39.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
4	セカンドナッツ	渡邊竜（笠松）	実41.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
5	ラルスチェイサー	大畑慧（愛知）	実67.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
6	アイムマウイ	今井貴（愛知）	実63.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	サマーカクテル	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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 40.5% (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。
8	セプテンバームーン	木之葵（愛知）	実34.7	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +137% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
9	シルダリヤ	筒井勇（笠松）	実57.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
10	ヴィオラリク	塚本征（愛知）	実28.2	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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。

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

サマーカクテル

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-59%

買い目

見送り

AIの推奨本命の次点

○1エールエクスプレス

18.1倍

EV +217%

○2セバスティアン

22.5倍

EV +175%

▲10ヴィオラリク

28.2倍

EV +148%

▲8セプテンバームーン

34.7倍

EV +137%

出走馬AI評価順・全10頭

×7

サマーカクテル

加藤聡（愛知）

1.0倍

-59%

›

○1

エールエクスプレス

細川智（愛知）

18.1倍

+217%

›

○2

セバスティアン

望月洵（愛知）

22.5倍

+175%

›

▲10

ヴィオラリク

塚本征（愛知）

28.2倍

+148%

›

▲8

セプテンバームーン

木之葵（愛知）

34.7倍

+137%

›

△3

ピンチ

近藤颯（愛知）

39.2倍

+85%

›

△4

セカンドナッツ

渡邊竜（笠松）

41.9倍

+48%

›

△9

シルダリヤ

筒井勇（笠松）

57.8倍

+40%

›

▽6

アイムマウイ

今井貴（愛知）

63.9倍

+17%

›

▽5

ラルスチェイサー

大畑慧（愛知）

67.5倍

-2%

›

💡 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 1 エールエクスプレス実18.1倍期待値 +217% 推奨 7.4〜30.0倍 300円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 ヴィオラリク実28.2倍期待値 +162% 推奨 14.0〜30.0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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