名古屋 6R 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。

6R 名古屋競馬場ダート1500m　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タマモサウルス	大原浩（笠松）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場50走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/16 名古屋6R 8着/10頭+0.0秒 06/02 名古屋6R 7着/12頭 05/19 名古屋12R 11着/11頭+2.7秒 05/04 名古屋12R 11着/11頭+3.8秒 04/20 名古屋8R 10着/12頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% ※ 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。
2	メトゥザレムA推奨	塚本征（愛知）	実8.8	◎詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+87%の中穴候補（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 06/02 名古屋5R 3着/11頭 05/19 名古屋6R 7着/11頭+1.2秒 04/20 名古屋6R 3着/12頭+0.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3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 20% (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) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 21.3% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	ケノファニース	大畑慧（愛知）	実8.8	×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17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/16 名古屋4R 3着/9頭+2.0秒 06/02 名古屋5R 11着/11頭+0.0秒 05/19 名古屋5R 9着/11頭+1.4秒 05/04 名古屋5R 11着/11頭+2.9秒 04/20 名古屋5R 10着/12頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
4	ウタカタ	明星晴（笠松）	実4.4	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/02 名古屋6R 11着/12頭 05/19 名古屋6R 3着/11頭+0.3秒 05/04 名古屋6R 5着/10頭+2.2秒 04/20 名古屋5R 8着/12頭+2.0秒 04/07 名古屋6R 7着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
5	ウインフルゴラ	加藤誓（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14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 06/02 名古屋6R 12着/12頭+5.0秒 05/19 名古屋7R 5着/11頭+1.9秒 05/04 名古屋7R 4着/11頭+0.5秒 04/20 名古屋6R 7着/12頭+1.4秒 04/07 名古屋6R 4着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% ※ 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。
6	クールマーロウ	丹羽克（愛知）	実8.8	△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18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し）
前5走 06/16 名古屋7R 10着/10頭+4.0秒 06/02 名古屋5R 2着/11頭+3.0秒 05/19 名古屋6R 5着/11頭+0.9秒 05/04 名古屋6R 4着/10頭+1.9秒 04/20 名古屋5R 5着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し △ 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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
7	サイコロチャン	木之葵（愛知）	実2.9	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/16 名古屋7R 3着/10頭+1.0秒 05/19 名古屋7R 10着/11頭+3.4秒 12/09 名古屋8R 9着/12頭+2.1秒 11/25 名古屋4R 10着/12頭+5.4秒 11/12 名古屋5R 7着/11頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 42走で勝率 7% △ 距離適性同距離 37走で勝率 5% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	ストレンジャー	小笠羚（愛知）	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/19 名古屋7R 9着/11頭+3.1秒 05/04 名古屋12R 7着/11頭+1.8秒 04/20 名古屋8R 12着/12頭+4.7秒 10/16 名古屋7R 4着/12頭+3.2秒 09/18 名古屋2R 6着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
9	コズミックコール	細川智（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69走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は64走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/17 名古屋12R 12着/12頭 06/02 名古屋6R 3着/12頭+1.0秒 05/19 名古屋12R 9着/11頭+1.7秒 05/04 名古屋12R 3着/11頭+0.8秒 04/20 名古屋7R 5着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 69走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 64走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% ※ 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	エコログロスB推奨	大畑雅（愛知）	実8.8	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+59%の中穴候補（騎手の手腕も後押し）
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 14% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
11	ベッラフロー	東川慎（笠松）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場57走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は52走で勝ち無し）
前5走 06/02 名古屋5R 9着/11頭 05/19 名古屋5R 5着/11頭+1.1秒 05/04 名古屋5R 4着/11頭+0.6秒 04/20 名古屋5R 6着/12頭+1.7秒 04/07 名古屋5R 10着/11頭+4.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 57走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 52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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
12	ブリッツシャッテン	近藤颯（愛知）	実8.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/16 名古屋6R 2着/10頭+6.0秒 05/19 名古屋5R 2着/11頭+0.4秒 05/04 名古屋2R 1着/11頭勝利 04/07 川崎1R 11着/12頭+3.1秒 03/03 川崎1R 10着/10頭+4.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。

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

A推奨

メトゥザレム

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

8.8倍

AI期待値

+87%

買い目

¥200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10エコログロス

8.8倍

EV +59%

○12ブリッツシャッテン

8.8倍

EV -18%

▲7サイコロチャン

2.9倍

EV -73%

▲9コズミックコール

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

◎2

メトゥザレム

塚本征（愛知）

8.8倍

+87%

›

○10

エコログロス

大畑雅（愛知）

8.8倍

+59%

›

○12

ブリッツシャッテン

近藤颯（愛知）

8.8倍

-18%

›

▲7

サイコロチャン

木之葵（愛知）

2.9倍

-73%

›

▲9

コズミックコール

細川智（愛知）

—

›

△6

クールマーロウ

丹羽克（愛知）

8.8倍

-44%

›

△8

ストレンジャー

小笠羚（愛知）

8.8倍

-44%

›

△5

ウインフルゴラ

加藤誓（愛知）

—

›

×4

ウタカタ

明星晴（笠松）

4.4倍

-77%

›

×11

ベッラフロー

東川慎（笠松）

—

›

×3

ケノファニース

大畑慧（愛知）

8.8倍

-65%

›

×1

タマモサウルス

大原浩（笠松）

—

›

💡 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

単勝 2 メトゥザレム実8.8倍期待値 +87%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 エコログロス実8.8倍期待値 +50%

※ 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

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。