名古屋 9R 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。

9R 名古屋競馬場ダ2100m ダート2100m　発走 16:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドラゴンラック	山田祥（愛知）	実23.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 06/18 名古屋8R 7着/10頭 06/04 名古屋9R 9着/12頭 05/21 名古屋7R 5着/10頭 05/06 名古屋6R 7着/11頭+1.7秒 04/23 名古屋8R 3着/12頭+1.2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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	ノボリユーミン	小笠羚（愛知）	実6.5	▲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11走で勝率36%と適性高／前走2着）
前5走 06/03 名古屋8R 2着/12頭+3.0秒 05/21 名古屋7R 2着/10頭 04/09 名古屋10R 7着/11頭+1.6秒 03/25 名古屋6R 4着/12頭+0.9秒 02/27 名古屋10R 3着/11頭+0.6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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) △ 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 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	リプリー	大畑雅（愛知）	実21.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率43%）
前5走 06/18 名古屋5R 4着/9頭 06/04 名古屋9R 3着/12頭 05/20 名古屋12R 7着/11頭 04/23 名古屋8R 8着/12頭+2.7秒 03/27 名古屋7R 1着/10頭勝利
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 4.7着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
4	アーベントゾンネ	丸野勝（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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (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。
5	スキューマパーラ	大原浩（笠松）	実25.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場63走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 06/17 名古屋8R 8着/11頭 06/02 名古屋8R 6着/11頭+3.0秒 05/20 名古屋4R 2着/11頭 05/05 名古屋7R 5着/11頭+1.5秒 04/22 名古屋7R 5着/12頭+1.3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 5.3着 × 当競馬場適性 63走で勝率 5% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
6	アフロビート	塚本征（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14走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 06/17 名古屋7R 3着/11頭+0.0秒 06/03 名古屋9R 4着/12頭 05/20 名古屋4R 5着/11頭 05/06 名古屋7R 3着/12頭+0.3秒 04/22 名古屋6R 11着/12頭+2.4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 4.0着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (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。
7	グロリアスヒーロー	加藤聡（愛知）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/17 名古屋7R 4着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋9R 2着/12頭+2.0秒 02/05 川崎10R 10着/11頭+1.5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 5.3着 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
8	バウブロッサム	細川智（愛知）	実26.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/17 名古屋8R 5着/11頭 06/02 名古屋8R 9着/11頭 05/20 名古屋12R 9着/11頭 05/05 名古屋8R 7着/10頭+1.5秒 04/20 名古屋10R 9着/12頭+2.3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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 55走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
9	タマモルピナス	近藤颯（愛知）	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率38%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/22 名古屋6R 1着/10頭 05/25 名古屋12R 2着/11頭 05/06 名古屋12R 1着/12頭勝利 04/23 名古屋1R 9着/11頭+1.7秒 04/09 名古屋4R 4着/11頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
10	グラスビジョン	大畑慧（愛知）	実4.5	🌟◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/18 名古屋8R 1着/10頭 06/05 名古屋10R 1着/12頭 06/17 川崎7R 1着/12頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 35.9% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
11	フークタオユエンB推奨	今井貴（愛知）	実28.9	×詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場8走で勝率25%と適性高／騎手の手腕も後押し）
前5走 06/17 園田12R 9着/12頭 06/04 園田8R 7着/10頭 05/20 園田6R 7着/12頭+0.0秒 05/05 園田7R 8着/10頭+2.1秒 04/21 園田3R 5着/9頭+0.8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 1.6% (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。
12	レースノワエ	木之葵（愛知）	実7.8	△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11走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/17 名古屋7R 7着/11頭 05/20 名古屋9R 8着/11頭 05/05 名古屋7R 4着/11頭+1.5秒 04/22 名古屋7R 10着/12頭+2.0秒 04/07 名古屋9R 8着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。

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

ダ2100m

🎯 AIの本命

AI評価1位

グラスビジョン

騎手大畑慧（愛知）

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

+61%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4アーベントゾンネ

4.7倍

EV -32%

○7グロリアスヒーロー

4.8倍

EV -33%

▲2ノボリユーミン

6.5倍

EV -35%

▲3リプリー

21.1倍

EV +37%

出走馬AI評価順・全12頭

◎10

グラスビジョン

大畑慧（愛知）

4.5倍

+61%

›

○4

アーベントゾンネ

丸野勝（愛知）

4.7倍

-32%

›

○7

グロリアスヒーロー

加藤聡（愛知）

4.8倍

-33%

›

▲2

ノボリユーミン

小笠羚（愛知）

6.5倍

-35%

›

▲3

リプリー

大畑雅（愛知）

21.1倍

+37%

›

△9

タマモルピナス

近藤颯（愛知）

12.0倍

-33%

›

△6

アフロビート

塚本征（愛知）

19.5倍

+1%

›

△12

レースノワエ

木之葵（愛知）

7.8倍

-75%

›

×5

スキューマパーラ

大原浩（笠松）

25.1倍

-56%

›

×11

フークタオユエン

今井貴（愛知）

28.9倍

-54%

›

×8

バウブロッサム

細川智（愛知）

26.9倍

-63%

›

×1

ドラゴンラック

山田祥（愛知）

23.6倍

-77%

›

💡 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 4-10 実26.7倍期待値 +274%
3連複 4-7-10 実23.2倍期待値 +133%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 フークタオユエン実28.9倍期待値 +132%

※ 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。
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