名古屋4R AI予想

名古屋 4R 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。

4R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 16:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェスティヴニーサ先行	加藤聡（愛知）	実19.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/02 名古屋2R 6着/11頭 05/25 名古屋4R 3着/11頭 05/07 名古屋1R 2着/10頭+0.1秒 04/13 名古屋1R 5着/12頭+0.6秒 03/23 名古屋3R 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 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
2	グランヘラクレス	丸野勝（愛知）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/05 名古屋2R 1着/12頭 05/19 名古屋4R 7着/11頭+4.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	チョコレートケーキ逃げ	望月洵（愛知）	実2.1	◎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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/02 名古屋2R 3着/11頭 05/06 名古屋8R 8着/10頭+3.7秒 04/07 名古屋1R 1着/11頭勝利 03/23 名古屋1R 1着/10頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.2% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	アイオロステソーロ	東川慎（笠松）	実33.4	▽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／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/02 名古屋2R 10着/11頭+3.0秒 05/25 名古屋4R 11着/11頭+6.0秒 05/07 名古屋2R 9着/10頭+3.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 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) ▽ 前走実績前走 10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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 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。
5	ナンヨーリクエスト	渡邊竜（笠松）	実10.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/25 名古屋1R 2着/10頭+1.0秒 05/08 名古屋6R 2着/10頭+0.5秒 04/20 名古屋3R 5着/12頭+1.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 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) ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。
6	ノーチェ推奨	塚本征（愛知）	実9.3	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+74%の中穴候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/05 名古屋3R 1着/10頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.7% (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。
7	ヘヴンリースカイ	大畑雅（愛知）	実18.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/25 名古屋4R 5着/11頭 04/24 名古屋2R 2着/12頭+0.6秒 04/08 名古屋1R 2着/12頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 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 16% ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
8	マイネルラジェム	小笠羚（愛知）	実11.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 06/02 名古屋1R 2着/12頭+2.0秒 05/22 名古屋3R 3着/11頭+2.0秒 05/08 名古屋5R 3着/10頭+0.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) × 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) ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	オーヴイシャイン先行	阪野学（愛知）	実117.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋4R 7着/11頭 05/07 名古屋3R 6着/11頭+0.9秒 04/23 名古屋5R 4着/11頭+1.2秒 04/13 名古屋2R 3着/12頭+0.5秒 03/24 名古屋2R 3着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 7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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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	ビップレグルス	木之葵（愛知）	実14.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/02 名古屋2R 9着/11頭 05/20 名古屋3R 8着/10頭 05/06 名古屋4R 7着/12頭+1.7秒 04/20 名古屋2R 1着/11頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
11	マサノリリー逃げ	筒井勇（笠松）	実78.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/02 名古屋2R 7着/11頭+1.0秒 05/07 名古屋2R 2着/10頭+0.4秒 04/13 名古屋1R 4着/12頭+0.5秒 03/26 名古屋7R 7着/10頭+2.1秒 03/13 名古屋2R 8着/11頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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

チョコレートケーキ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

AIの推奨本命の次点

○2グランヘラクレス

3.7倍

EV -30%

○6ノーチェ

9.3倍

EV +74%

▲5ナンヨーリクエスト

10.6倍

EV +9%

▲8マイネルラジェム

11.7倍

EV +7%

出走馬AI評価順・全11頭

◎3

チョコレートケーキ

望月洵（愛知）

2.1倍

-38%

›

○2

グランヘラクレス

丸野勝（愛知）

3.7倍

-30%

›

○6

ノーチェ

塚本征（愛知）

9.3倍

+74%

›

▲5

ナンヨーリクエスト

渡邊竜（笠松）

10.6倍

+9%

›

▲8

マイネルラジェム

小笠羚（愛知）

11.7倍

+7%

›

△7

ヘヴンリースカイ

大畑雅（愛知）

18.0倍

-24%

›

△10

ビップレグルス

木之葵（愛知）

14.6倍

-48%

›

△1

フェスティヴニーサ

加藤聡（愛知）

19.5倍

-57%

›

▽4

アイオロステソーロ

東川慎（笠松）

33.4倍

-40%

›

▽11

マサノリリー

筒井勇（笠松）

78.1倍

+0%

›

▽9

オーヴイシャイン

阪野学（愛知）

117.2倍

-7%

›

💡 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 6 ノーチェ実9.3倍期待値 +74% 推奨 6.9〜12.5倍 200円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 ノーチェ実9.3倍期待値 +129% 推奨 5.3〜16.4倍 300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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