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1500m　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ペプチドプラタ	友森翔（愛知）	実3.2	◎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5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.4% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	シルヴァークラウン	山田祥（愛知）	実14.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
3	コスモアマデウス	塚本征（愛知）	実14.1	▲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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
4	シャンティフレーズ	加藤聡（愛知）	実62.1	△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 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +147% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
5	アルメーリスB推奨	丸野勝（愛知）	実29.6	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	サンクスアミリオン	大畑雅（愛知）	実56.5	△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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +162% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ウインアイルグロウ	大畑慧（愛知）	実103.6	▽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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	フォーアライター	大原浩（笠松）	実77.7	▽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 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 1.8% (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。
9	ワルキューレクイン	小笠羚（愛知）	実2.1	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (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。
10	フライデイゼーン	今井貴（愛知）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.8% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
11	ブルースプレイヤー	近藤颯（愛知）	実38.8	△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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
12	ビーチェ	阪野学（愛知）	実77.7	▽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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (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

🎯 AIの本命

AI評価1位

ペプチドプラタ

騎手友森翔（愛知）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10フライデイゼーン

4.7倍

EV -2%

▲9ワルキューレクイン

2.1倍

EV -77%

▲2シルヴァークラウン

14.1倍

EV +20%

▲3コスモアマデウス

14.1倍

EV +9%

出走馬AI評価順・全12頭

◎1

ペプチドプラタ

友森翔（愛知）

3.2倍

-5%

›

○10

フライデイゼーン

今井貴（愛知）

4.7倍

-2%

›

▲9

ワルキューレクイン

小笠羚（愛知）

2.1倍

-77%

›

▲2

シルヴァークラウン

山田祥（愛知）

14.1倍

+20%

›

▲3

コスモアマデウス

塚本征（愛知）

14.1倍

+9%

›

△11

ブルースプレイヤー

近藤颯（愛知）

38.8倍

+113%

›

△6

サンクスアミリオン

大畑雅（愛知）

56.5倍

+162%

›

△4

シャンティフレーズ

加藤聡（愛知）

62.1倍

+147%

›

▽5

アルメーリス

丸野勝（愛知）

29.6倍

+13%

›

▽8

フォーアライター

大原浩（笠松）

77.7倍

+37%

›

▽7

ウインアイルグロウ

大畑慧（愛知）

103.6倍

+75%

›

▽12

ビーチェ

阪野学（愛知）

77.7倍

+1%

›

💡 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

馬連 1-10 実14.8倍期待値 +143%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 アルメーリス実29.6倍期待値 +122%

※ 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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