名古屋 2R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

2R 名古屋競馬場ダ920m ダート920m　発走 13:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エストソール	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20走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 06/18 名古屋6R 4着/10頭+0.0秒 06/03 名古屋7R 10着/12頭+1.0秒 05/21 名古屋1R 3着/10頭+1.0秒 05/05 名古屋12R 6着/12頭+1.4秒 04/22 名古屋1R 2着/12頭+0.5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 5.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% ※ 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	ノーザンピーク	山田祥（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15走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/18 名古屋6R 10着/10頭 06/03 名古屋7R 11着/12頭+2.0秒 05/21 名古屋4R 10着/10頭 05/06 名古屋2R 8着/10頭+1.7秒 04/23 名古屋1R 10着/11頭+2.1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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 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。
3	アドバンスオーセン	望月洵（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8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/17 名古屋5R 6着/11頭 06/03 名古屋1R 3着/12頭+4.0秒 05/20 名古屋7R 6着/11頭 05/05 名古屋6R 3着/12頭+0.7秒 04/20 名古屋9R 2着/11頭+0.1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 5.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% ※ 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	フィロンドール	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29走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 06/18 名古屋6R 9着/10頭 06/03 名古屋7R 8着/12頭 05/21 名古屋4R 6着/10頭 05/06 名古屋3R 11着/11頭+2.3秒 04/09 名古屋12R 12着/12頭+3.5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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 6.8% ※ 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	シャンドネージュ	丹羽克（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19走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/02 名古屋6R 10着/12頭 05/20 名古屋1R 8着/10頭 04/20 名古屋8R 4着/12頭+1.0秒 04/08 名古屋4R 8着/11頭+0.9秒 03/09 名古屋8R 5着/12頭+2.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% ※ 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。
6	ワカメチャン	阪野学（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15走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/18 名古屋12R 10着/12頭 06/04 名古屋2R 9着/11頭 05/21 名古屋4R 8着/10頭 05/06 名古屋2R 3着/10頭+0.5秒 04/22 名古屋8R 10着/11頭+1.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% ※ 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。
7	アップモンスター	友森翔（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59走で勝率2%と苦戦傾向）
前5走 06/17 名古屋1R 5着/11頭+0.0秒 05/20 名古屋2R 7着/10頭+5.0秒 05/05 名古屋4R 9着/10頭+2.3秒 04/20 名古屋12R 6着/12頭+0.3秒 04/08 名古屋3R 2着/11頭+1.2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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 59走で勝率 2% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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 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。
8	タガノポストマン	小笠羚（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24走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 06/18 名古屋12R 6着/12頭 06/03 名古屋6R 4着/12頭 05/21 名古屋1R 6着/10頭 05/05 名古屋12R 5着/12頭+1.2秒 04/22 名古屋3R 4着/12頭+1.1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 5.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% ※ 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	シャンセレナーデ	木之葵（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/18 名古屋12R 12着/12頭 05/21 名古屋3R 8着/10頭 05/06 名古屋12R 8着/12頭+2.8秒 04/08 名古屋4R 1着/11頭勝利 03/23 名古屋6R 3着/11頭+1.4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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% ※ 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。
10	ニホンピログリット	大畑雅（愛知）	推定—	×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（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/16 名古屋7R 1着/10頭 06/02 名古屋6R 5着/12頭+0.0秒 05/19 名古屋7R 3着/11頭+1.0秒 05/04 名古屋7R 5着/11頭+0.6秒 04/20 名古屋5R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 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 24.6% ※ 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。
11	プロメッサ	近藤颯（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50走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/03 名古屋7R 6着/12頭 01/30 名古屋3R 11着/11頭+2.0秒 01/19 名古屋5R 9着/10頭+1.9秒 01/03 名古屋4R 11着/12頭+2.2秒 12/23 名古屋7R 8着/11頭+2.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% ※ 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	ジャスティラック	塚本征（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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/17 名古屋1R 10着/11頭 05/20 名古屋2R 9着/10頭 05/05 名古屋4R 7着/10頭+2.0秒 04/20 名古屋12R 12着/12頭+1.5秒 04/09 川崎3R 12着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% ※ 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。

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920m

🎯 AIの本命

AI評価1位

ニホンピログリット

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲3アドバンスオーセン

—

EV —

▲8タガノポストマン

—

EV —

▲9シャンセレナーデ

—

EV —

▲11プロメッサ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×10

ニホンピログリット

大畑雅（愛知）

—

›

▲3

アドバンスオーセン

望月洵（愛知）

—

›

▲8

タガノポストマン

小笠羚（愛知）

—

›

▲9

シャンセレナーデ

木之葵（愛知）

—

›

▲11

プロメッサ

近藤颯（愛知）

—

›

△4

フィロンドール

細川智（愛知）

—

›

△12

ジャスティラック

塚本征（愛知）

—

›

△5

シャンドネージュ

丹羽克（愛知）

—

›

×1

エストソール

加藤誓（愛知）

—

›

×7

アップモンスター

友森翔（愛知）

—

›

×6

ワカメチャン

阪野学（愛知）

—

›

×2

ノーザンピーク

山田祥（愛知）

—

›

💡 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。

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

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