名古屋 3R 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。

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 13:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エンドレスクライ	今井貴（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／前走2着）
前5走 06/18 名古屋4R 2着/12頭+1.0秒 05/22 名古屋3R 8着/11頭+1.0秒 05/07 名古屋1R 9着/10頭+2.0秒 04/20 名古屋2R 2着/11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 6.3着 × 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 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.2% ※ 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	ツトムユニバース	塚本征（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率20%）
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 20% (好調) × 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 17.5% ※ 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。
3	シンクシビリティ	丸野勝（愛知）	推定—	▲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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% ※ 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。
4	ルナヴィーナス	加藤聡（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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/18 名古屋2R 2着/11頭+2.0秒 05/19 名古屋1R 1着/10頭勝利 04/20 名古屋1R 2着/12頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.6% ※ 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	ロマンズロック	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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/22 名古屋2R 8着/11頭 05/22 名古屋2R 2着/10頭+4.0秒 05/08 名古屋6R 5着/10頭+1.2秒 04/20 名古屋2R 5着/11頭+2.1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 5.0着 × 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 2% (やや苦戦) × 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 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	ミヤムーブメント	渡邊竜（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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/18 名古屋3R 3着/12頭 05/22 名古屋3R 6着/11頭+1.0秒 05/07 名古屋1R 8着/10頭+1.9秒 04/24 名古屋1R 3着/12頭+1.1秒 04/08 名古屋2R 7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 5.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.6% ※ 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。
7	アンファール	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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/22 名古屋2R 6着/11頭 06/02 名古屋1R 5着/12頭 05/25 名古屋1R 5着/10頭+0.0秒 05/08 名古屋7R 5着/11頭+2.2秒 01/22 船橋7R 4着/12頭+0.9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 × 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 4% (やや苦戦) × 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 5.0% ※ 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	ラブクラーセ	小笠羚（愛知）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/22 名古屋2R 10着/11頭 02/12 名古屋9R 10着/11頭+3.7秒 01/29 名古屋7R 11着/11頭+3.3秒 01/14 名古屋10R 11着/11頭+6.5秒 12/23 名古屋9R 11着/11頭+9.6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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% ※ 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。
9	クロムハーツガール	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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/22 名古屋2R 11着/11頭 06/02 名古屋1R 11着/12頭+2.0秒 05/25 名古屋4R 10着/11頭+4.0秒 05/07 名古屋2R 8着/10頭+3.1秒 04/24 名古屋2R 3着/12頭+0.8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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% ※ 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。
10	ブルーアンバー	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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 06/22 名古屋2R 7着/11頭 06/02 名古屋1R 3着/12頭 05/22 名古屋1R 2着/11頭+3.0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 4.0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 14% × 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 7.7% ※ 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。
11	カイトアザリー	尾崎章（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12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 06/18 名古屋4R 4着/12頭 05/25 名古屋1R 7着/10頭 05/07 名古屋2R 10着/10頭+3.6秒 04/24 名古屋2R 8着/12頭+2.5秒 04/13 名古屋2R 10着/12頭+1.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し × 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 3.9% ※ 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。
12	ソンブレロ	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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 06/22 名古屋2R 9着/11頭+4.0秒 02/12 名古屋9R 5着/11頭+1.5秒 01/29 名古屋7R 6着/11頭+1.5秒 01/14 名古屋10R 8着/11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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% ※ 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。

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1500m

🎯 AIの本命

AI評価1位

ルナヴィーナス

騎手加藤聡（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

▲2ツトムユニバース

—

EV —

▲3シンクシビリティ

—

EV —

▲12ソンブレロ

—

EV —

▲1エンドレスクライ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×4

ルナヴィーナス

加藤聡（愛知）

—

›

▲2

ツトムユニバース

塚本征（愛知）

—

›

▲3

シンクシビリティ

丸野勝（愛知）

—

›

▲12

ソンブレロ

近藤颯（愛知）

—

›

▲1

エンドレスクライ

今井貴（愛知）

—

›

△10

ブルーアンバー

望月洵（愛知）

—

›

△6

ミヤムーブメント

渡邊竜（笠松）

—

›

△5

ロマンズロック

丹羽克（愛知）

—

›

×7

アンファール

阪野学（愛知）

—

›

×11

カイトアザリー

尾崎章（愛知）

—

›

×9

クロムハーツガール

東川慎（笠松）

—

›

×8

ラブクラーセ

小笠羚（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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