名古屋 5R 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。

5R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェイントライト	木之葵（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10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/17 名古屋5R 8着/11頭+0.0秒 06/03 名古屋12R 11着/12頭 05/20 名古屋7R 4着/11頭+0.0秒 05/05 名古屋6R 11着/12頭+3.7秒 04/08 名古屋12R 6着/12頭+1.9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% ※ 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。
2	サーストンユタ	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36走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/17 名古屋5R 11着/11頭 06/03 名古屋5R 10着/12頭 05/20 名古屋8R 9着/10頭+1.0秒 05/05 名古屋12R 7着/12頭+1.6秒 04/22 名古屋4R 10着/12頭+1.4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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36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) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% ※ 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	メイショウクレピス	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 06/17 名古屋4R 8着/11頭 06/03 名古屋12R 6着/12頭 05/20 名古屋5R 4着/11頭 04/20 名古屋8R 2着/12頭+0.1秒 04/08 名古屋3R 5着/11頭+1.6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 6.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% ※ 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。
4	ジーティーネージュ	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24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 06/17 名古屋4R 6着/11頭 06/03 名古屋12R 9着/12頭 05/20 名古屋7R 7着/11頭 05/05 名古屋4R 2着/10頭+0.5秒 04/20 名古屋7R 2着/12頭+1.2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% ※ 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。
5	ツキノメガミ	丸野勝（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47走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は42走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/17 名古屋1R 6着/11頭+0.0秒 05/20 名古屋1R 9着/10頭 05/05 名古屋4R 10着/10頭+2.4秒 04/20 名古屋9R 6着/11頭+0.9秒 04/08 名古屋6R 7着/11頭+1.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 47走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% ※ 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	キャルドカフェ	明星晴（笠松）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 名古屋1R 12着/12頭 05/20 名古屋7R 9着/11頭+1.0秒 05/04 名古屋5R 1着/11頭勝利 11/25 名古屋1R 6着/12頭+1.9秒 11/11 名古屋5R 11着/11頭+4.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% ※ 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。
7	ソーラーシステム	大畑慧（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
前5走 06/03 名古屋5R 7着/12頭 05/20 名古屋7R 5着/11頭+3.0秒 05/05 名古屋10R 8着/11頭+1.9秒 09/19 名古屋3R 7着/12頭+1.3秒 09/05 名古屋12R 12着/12頭+3.0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 6.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.1% ※ 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	エムズオルフェ	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／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 06/17 名古屋12R 11着/12頭+2.0秒 06/02 名古屋7R 5着/12頭 05/19 名古屋12R 2着/11頭+0.5秒 05/04 名古屋6R 2着/10頭+0.0秒 04/20 名古屋6R 9着/12頭+1.6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 6.0着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し △ 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 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 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。
9	クオレプリマドンナ	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19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 06/17 名古屋1R 8着/11頭 06/03 名古屋1R 5着/12頭 05/20 名古屋5R 7着/11頭 05/05 名古屋5R 6着/11頭+1.2秒 04/22 名古屋1R 6着/12頭+1.5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 6.7着 × 当競馬場適性 19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 4% (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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% ※ 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	ピーカンパイ	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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 06/02 名古屋7R 4着/12頭 05/20 名古屋1R 5着/10頭 05/05 名古屋2R 9着/11頭+1.4秒 03/13 船橋2R 10着/11頭+2.7秒 03/03 川崎7R 11着/12頭+2.3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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
11	クワイエットエニフ	加藤聡（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9走で勝ち無し／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4R 1着/9頭 06/02 名古屋4R 3着/11頭+1.0秒 05/04 名古屋2R 3着/11頭+0.2秒 04/20 名古屋4R 7着/12頭+2.3秒 04/07 名古屋4R 7着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% ※ 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。
12	メイショウパンゲア	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80走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は71走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/17 名古屋4R 11着/11頭 06/03 名古屋1R 8着/12頭+1.0秒 05/20 名古屋7R 11着/11頭+5.0秒 05/05 名古屋5R 3着/11頭+0.5秒 04/22 名古屋1R 11着/12頭+4.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 80走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 71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) ○ 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 4.6% ※ 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。

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

ソーラーシステム

騎手大畑慧（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

▲6キャルドカフェ

—

EV —

▲11クワイエットエニフ

—

EV —

▲3メイショウクレピス

—

EV —

▲1フェイントライト

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×7

ソーラーシステム

大畑慧（愛知）

—

›

▲6

キャルドカフェ

明星晴（笠松）

—

›

▲11

クワイエットエニフ

加藤聡（愛知）

—

›

▲3

メイショウクレピス

塚本征（愛知）

—

›

▲1

フェイントライト

木之葵（愛知）

—

›

△10

ピーカンパイ

小笠羚（愛知）

—

›

△9

クオレプリマドンナ

阪野学（愛知）

—

›

△5

ツキノメガミ

丸野勝（愛知）

—

›

×4

ジーティーネージュ

山田祥（愛知）

—

›

×2

サーストンユタ

近藤颯（愛知）

—

›

×8

エムズオルフェ

丹羽克（愛知）

—

›

×12

メイショウパンゲア

加藤誓（愛知）

—

›

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🌙 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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