名古屋 6R 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。

6R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タクティカ	大畑慧（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39走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 06/17 名古屋12R 6着/12頭 06/03 名古屋6R 8着/12頭 05/20 名古屋7R 2着/11頭+2.0秒 05/05 名古屋6R 7着/12頭+1.6秒 04/22 名古屋2R 7着/12頭+2.8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 5.3着 × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33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 7.0% ※ 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。
2	グランリッジライン	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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/17 名古屋12R 2着/12頭 05/25 名古屋12R 7着/11頭 05/06 名古屋12R 6着/12頭+1.9秒 04/22 名古屋1R 3着/12頭+0.7秒 03/24 名古屋6R 8着/12頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% ※ 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。
3	ユメミ	尾崎章（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13走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/03 名古屋5R 5着/12頭 05/14 川崎3R 11着/14頭+2.0秒 04/09 川崎5R 11着/12頭+2.5秒 03/04 川崎12R 12着/14頭+4.1秒 02/05 川崎10R 7着/14頭+2.2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 9.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 13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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
4	ベルフォン	大原浩（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21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 06/17 名古屋12R 5着/12頭+1.0秒 06/03 名古屋6R 6着/12頭+3.0秒 05/20 名古屋8R 4着/10頭 05/05 名古屋5R 2着/11頭+0.3秒 04/20 名古屋12R 7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戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% ※ 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	サンコルテス	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79走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は67走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/17 名古屋5R 9着/11頭 06/03 名古屋5R 9着/12頭+2.0秒 05/21 名古屋1R 9着/10頭+5.0秒 05/05 名古屋12R 12着/12頭+3.1秒 04/09 名古屋3R 9着/11頭+1.8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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 79走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 67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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% ※ 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	ミステンザン	加藤誓（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/18 名古屋6R 8着/10頭 06/03 名古屋5R 4着/12頭 05/19 名古屋6R 1着/11頭勝利 05/04 名古屋5R 2着/11頭+0.1秒 04/20 名古屋4R 2着/12頭+0.6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 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 8.6% ※ 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	レイナティア	小笠羚（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/17 名古屋5R 5着/11頭 01/03 名古屋11R 7着/12頭+2.1秒 12/23 名古屋3R 2着/10頭+0.5秒 12/09 名古屋7R 3着/12頭+0.8秒 11/21 名古屋5R 2着/12頭+0.2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 4.7着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 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) -79% (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。
8	ミッシュマッシュ	明星晴（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20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/17 名古屋5R 3着/11頭 06/03 名古屋12R 10着/12頭 05/20 名古屋5R 3着/11頭 05/05 名古屋4R 4着/10頭+0.6秒 04/20 名古屋12R 9着/12頭+0.8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 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20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) ○ 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 6.1% ※ 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。
9	キャヴァリアルティ	大畑雅（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16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 06/18 名古屋12R 7着/12頭 06/03 名古屋5R 3着/12頭+4.0秒 05/20 名古屋8R 6着/10頭 05/05 名古屋12R 9着/12頭+1.9秒 04/22 名古屋4R 7着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 16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 18% × 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 12.6% ※ 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	オーブラボー	柿原翔（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68走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は63走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/17 名古屋5R 10着/11頭+4.0秒 06/03 名古屋5R 12着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋8R 10着/10頭 05/04 名古屋6R 1着/10頭勝利 04/20 名古屋5R 3着/12頭+1.4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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 68走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 63走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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 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。
11	シャンパンゴールド	近藤颯（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/02 名古屋5R 1着/11頭 05/19 名古屋7R 6着/11頭+1.9秒 05/04 名古屋12R 6着/11頭+1.6秒 10/30 名古屋2R 4着/12頭+1.7秒 10/16 名古屋1R 3着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 10.8% ※ 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。
12	ウンザーシャイネン	丸野勝（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（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6R 1着/10頭 11/11 名古屋3R 2着/10頭+0.1秒 02/14 名古屋3R 3着/10頭+0.4秒 01/30 名古屋6R 2着/11頭+0.4秒 01/20 名古屋11R 4着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.4% ※ 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。

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

ウンザーシャイネン

騎手丸野勝（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

▲9キャヴァリアルティ

—

EV —

▲11シャンパンゴールド

—

EV —

▲7レイナティア

—

EV —

▲2グランリッジライン

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×12

ウンザーシャイネン

丸野勝（愛知）

—

›

▲9

キャヴァリアルティ

大畑雅（愛知）

—

›

▲11

シャンパンゴールド

近藤颯（愛知）

—

›

▲7

レイナティア

小笠羚（愛知）

—

›

▲2

グランリッジライン

望月洵（愛知）

—

›

△6

ミステンザン

加藤誓（愛知）

—

›

△4

ベルフォン

大原浩（笠松）

—

›

△1

タクティカ

大畑慧（愛知）

—

›

×8

ミッシュマッシュ

明星晴（笠松）

—

›

×10

オーブラボー

柿原翔（愛知）

—

›

×3

ユメミ

尾崎章（愛知）

—

›

×5

サンコルテス

木之葵（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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