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1700m ダート1700m　発走 17:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エピックナイト	柿原翔（愛知）	実26.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/16 名古屋11R 4着/12頭+1.0秒 06/02 名古屋9R 3着/12頭+4.0秒 05/19 名古屋10R 6着/12頭+0.9秒 05/05 名古屋8R 2着/10頭+0.2秒 04/07 名古屋8R 9着/10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 4.3着 ○ 当競馬場適性 28走で勝率 21% (相性良) ▽ 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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
2	ゴラッソゴール	丹羽克（愛知）	実25.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/16 名古屋11R 6着/12頭 06/02 名古屋10R 6着/12頭+2.0秒 05/19 名古屋9R 5着/11頭+1.3秒 05/05 名古屋9R 6着/11頭+0.8秒 04/20 名古屋11R 3着/11頭+1.0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 5.7着 △ 当競馬場適性 82走で勝率 6% △ 距離適性同距離 37走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
3	ムーンスカイ	塚本征（愛知）	実1.2	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 06/16 名古屋11R 3着/12頭 04/30 園田11R 6着/10頭+1.1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 4.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.6% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	キングオブザナイル	木之葵（愛知）	実36.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/17 名古屋9R 7着/11頭+0.0秒 02/13 名古屋10R 10着/10頭+6.4秒 01/30 名古屋11R 10着/11頭+2.6秒 01/19 名古屋10R 8着/8頭+1.6秒 01/05 名古屋11R 7着/7頭+2.3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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
5	ピコブルーA推奨B推奨	今井貴（愛知）	実15.0	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率19% × オッズ15.0倍で期待値+192%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場5走で勝率40%と適性高／騎手の手腕も後押し）
前5走 06/17 名古屋9R 6着/11頭 05/04 名古屋10R 1着/8頭勝利 04/10 名古屋8R 1着/11頭勝利 03/09 名古屋10R 4着/9頭+0.9秒 02/26 名古屋8R 2着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +192% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
6	プロミシングギャル	小笠羚（愛知）	実23.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/17 名古屋9R 3着/11頭 06/02 名古屋10R 5着/12頭 05/20 名古屋12R 3着/11頭 05/04 名古屋10R 6着/8頭+1.2秒 04/07 名古屋9R 7着/12頭+1.0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 3.7着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 15% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
7	ケイアイカラキア	加藤聡（愛知）	実17.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率42%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 名古屋9R 4着/11頭 05/19 名古屋8R 2着/12頭+0.4秒 05/05 名古屋7R 1着/11頭勝利 04/22 名古屋6R 2着/12頭+0.7秒 04/09 名古屋5R 2着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	ピーチブロッサム	大畑慧（愛知）	実58.2	▽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5走で勝ち無し）
前5走 06/16 名古屋11R 5着/12頭 06/02 名古屋10R 9着/12頭+0.0秒 05/05 名古屋9R 7着/11頭+1.0秒 04/20 浦和10R 5着/12頭+1.3秒 04/08 川崎12R 10着/14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 7.0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 5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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ラジエル	丸野勝（愛知）	実63.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/16 名古屋11R 8着/12頭 05/20 名古屋11R 10着/11頭+1.0秒 05/05 名古屋9R 5着/11頭+0.4秒 04/22 名古屋11R 6着/12頭+1.2秒 03/17 浦和10R 9着/12頭+2.3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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
10	トーマステソーロ	東川慎（笠松）	実6.3	🌟◎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8走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／前走2着）
前5走 06/16 名古屋9R 2着/10頭+0.0秒 06/02 名古屋8R 5着/11頭 05/19 名古屋10R 4着/12頭+0.4秒 05/05 名古屋7R 2着/11頭+0.4秒 04/07 名古屋8R 7着/10頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 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) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 33.7% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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

ダ1700m

🎯 AIの本命

AI評価1位

トーマステソーロ

騎手東川慎（笠松）

単勝オッズ

6.3倍

AI期待値

+112%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲3ムーンスカイ

1.2倍

EV -70%

○5ピコブルー

15.0倍

EV +192%

▲7ケイアイカラキア

17.1倍

EV +48%

▲6プロミシングギャル

23.5倍

EV -3%

出走馬AI評価順・全10頭

◎10

トーマステソーロ

東川慎（笠松）

6.3倍

+112%

›

▲3

ムーンスカイ

塚本征（愛知）

1.2倍

-70%

›

○5

ピコブルー

今井貴（愛知）

15.0倍

+192%

›

▲7

ケイアイカラキア

加藤聡（愛知）

17.1倍

+48%

›

▲6

プロミシングギャル

小笠羚（愛知）

23.5倍

-3%

›

△1

エピックナイト

柿原翔（愛知）

26.8倍

›

△2

ゴラッソゴール

丹羽克（愛知）

25.2倍

-24%

›

△4

キングオブザナイル

木之葵（愛知）

36.2倍

-51%

›

▽8

ピーチブロッサム

大畑慧（愛知）

58.2倍

-48%

›

×9

ラジエル

丸野勝（愛知）

63.8倍

-65%

›

💡 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 5 ピコブルー実15.0倍期待値 +192%
馬連 3-10 実9.8倍期待値 +129%
3連複 3-5-10 実15.7倍期待値 +337%
3連単 10-3->5 実76.8倍期待値 +347%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 ピコブルー実15.0倍期待値 +174%

※ 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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