名古屋 10R 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。

10R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 19:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マサユメ先行	塚本征（愛知）	実9.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯8走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 05/25 名古屋8R 9着/10頭+6.0秒 05/08 名古屋4R 6着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋4R 2着/12頭+0.4秒 03/27 名古屋4R 6着/12頭+2.1秒 03/11 名古屋6R 1着/11頭勝利
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 11走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	ダイユウハミルトン推奨	渡邊竜（笠松）	実7.7	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（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 2 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	ヴァスキアン自在	小笠羚（愛知）	実30.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（132日ぶりの実戦）
前5走 02/10 名古屋10R 10着/11頭+2.0秒 01/30 名古屋12R 5着/12頭+0.9秒 01/16 名古屋10R 8着/12頭+1.5秒 01/04 名古屋7R 8着/10頭+2.6秒 12/23 名古屋7R 6着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け × 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 1.7% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
4	ドランクマン	近藤颯（愛知）	実18.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／209日ぶりの実戦）
前5走 11/25 名古屋11R 8着/8頭+1.9秒 10/28 名古屋11R 9着/12頭+2.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 209日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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。
5	スムースオペレター逃げ	細川智（愛知）	実20.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯11走で勝率27%）
前5走 06/05 名古屋12R 10着/11頭+4.0秒 05/25 名古屋5R 9着/11頭+1.0秒 05/07 名古屋7R 2着/11頭+0.5秒 04/23 名古屋4R 2着/12頭+0.1秒 04/13 名古屋7R 5着/10頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
6	クィーンミツコ先行	加藤聡（愛知）	実10.4	△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 05/21 名古屋4R 1着/10頭 05/06 名古屋1R 3着/11頭+0.0秒 04/22 名古屋3R 2着/12頭+0.1秒 04/09 名古屋2R 11着/11頭+3.5秒 03/26 名古屋2R 7着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 5.7% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	コスモナッシュビル逃げ	今井貴（愛知）	実2.2	🌟◎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（前走2着）
前5走 06/05 名古屋1R 2着/11頭 01/30 名古屋8R 3着/10頭+0.4秒 01/16 名古屋12R 5着/12頭+1.0秒 01/03 名古屋11R 6着/12頭+2.1秒 12/10 名古屋1R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.0% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	ノイアーターク追込	加藤誓（愛知）	実30.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 06/05 名古屋5R 4着/12頭 05/25 名古屋5R 8着/11頭 05/08 名古屋3R 7着/10頭+1.7秒 04/24 名古屋5R 10着/11頭+1.8秒 04/13 名古屋5R 8着/9頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
9	ゴーゴーゴウト逃げ	望月洵（愛知）	実13.5	△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10R 12着/12頭+3.0秒 05/25 名古屋10R 8着/10頭 05/08 名古屋4R 2着/10頭+0.3秒 04/24 名古屋6R 8着/12頭+2.2秒 04/10 名古屋3R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 3.8% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
10	イブシギン追込	大畑慧（愛知）	実9.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場80走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は57走で勝ち無し）
前5走 06/05 名古屋9R 5着/12頭 05/25 名古屋5R 6着/11頭 05/08 名古屋1R 3着/10頭+0.6秒 04/13 名古屋3R 3着/10頭+0.4秒 03/27 名古屋5R 7着/9頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 80走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 57走で勝ち無し ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
11	ベアショット逃げ	木之葵（愛知）	実8.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場33走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し）
前5走 06/05 名古屋5R 5着/12頭 05/08 名古屋1R 7着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋4R 5着/12頭+1.0秒 04/13 名古屋4R 8着/10頭+1.6秒 03/26 名古屋10R 9着/11頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 33走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29走で勝ち無し ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。

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

コスモナッシュビル

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

AIの推奨本命の次点

○2ダイユウハミルトン

7.7倍

EV +52%

○11ベアショット

8.4倍

EV -5%

▲1マサユメ

9.0倍

EV +0%

▲10イブシギン

9.0倍

EV -46%

出走馬AI評価順・全11頭

◎7

コスモナッシュビル

今井貴（愛知）

2.2倍

-23%

›

○2

ダイユウハミルトン

渡邊竜（笠松）

7.7倍

+52%

›

○11

ベアショット

木之葵（愛知）

8.4倍

-5%

›

▲1

マサユメ

塚本征（愛知）

9.0倍

+0%

›

▲10

イブシギン

大畑慧（愛知）

9.0倍

-46%

›

△6

クィーンミツコ

加藤聡（愛知）

10.4倍

-40%

›

△9

ゴーゴーゴウト

望月洵（愛知）

13.5倍

-48%

›

△4

ドランクマン

近藤颯（愛知）

18.0倍

-57%

›

×5

スムースオペレター

細川智（愛知）

20.8倍

-55%

›

▽3

ヴァスキアン

小笠羚（愛知）

30.0倍

-48%

›

×8

ノイアーターク

加藤誓（愛知）

30.0倍

-69%

›

💡 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 2 ダイユウハミルトン実7.7倍期待値 +52% 推奨 6.6〜9.1倍 100円
馬連 2-7 実7.9倍期待値 +52% 100円
3連複 2-7-11 実35.3倍期待値 +304% 200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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