名古屋 7R 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。

7R 名古屋競馬場ダ920m ダート920m　発走 15:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハクサンミニョン	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21走で勝率29%と適性高）
前5走 06/16 名古屋9R 9着/10頭+0.0秒 06/04 名古屋8R 10着/11頭 01/02 名古屋12R 4着/9頭+1.5秒 11/26 名古屋10R 8着/12頭+1.9秒 11/11 名古屋11R 8着/11頭+1.3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 21走で勝率 29% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -88% (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。
2	オーセンティアン	丹羽克（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/25 名古屋9R 5着/10頭 05/05 名古屋1R 6着/11頭+1.0秒 04/22 名古屋12R 8着/12頭+2.8秒 04/08 名古屋10R 9着/11頭+1.7秒 03/24 名古屋11R 3着/12頭+0.3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 6.3着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 5.2% ※ 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。
3	タイセイフォルテ	今井貴（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4走で勝率25%／直近3走平均9.3着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/16 名古屋8R 11着/12頭 06/04 名古屋7R 7着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋12R 10着/10頭+6.0秒 05/05 名古屋1R 1着/11頭勝利 04/24 名古屋10R 8着/11頭+2.1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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -92% (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。
4	グランキューブ	友森翔（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3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7R 8着/11頭 06/03 名古屋8R 9着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋4R 9着/11頭+0.0秒 05/05 名古屋7R 11着/11頭+2.7秒 04/22 名古屋7R 12着/12頭+3.8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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 59走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
5	ワンハート	細川智（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/16 名古屋8R 7着/12頭 05/21 名古屋6R 2着/10頭 05/05 名古屋1R 3着/11頭+0.4秒 04/08 名古屋10R 3着/11頭+0.9秒 03/24 名古屋11R 5着/12頭+0.5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 4.0着 △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 9.1% ※ 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。
6	バイマイセルフ	阪野学（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3.0着と安定）
前5走 06/17 名古屋6R 4着/11頭 06/04 名古屋8R 2着/11頭+1.0秒 05/21 名古屋6R 3着/10頭 05/08 名古屋2R 1着/11頭勝利 04/24 名古屋3R 1着/12頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) △ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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。
7	ゴールデンリング	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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 04/22 名古屋5R 1着/12頭勝利 03/25 名古屋8R 2着/10頭+0.6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 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 32.8% ※ 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	サンマイメ	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7R 10着/11頭+1.0秒 05/21 名古屋10R 3着/9頭+0.0秒 05/06 名古屋7R 8着/12頭+1.7秒 04/22 名古屋6R 5着/12頭+1.4秒 03/26 名古屋12R 1着/11頭勝利
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 31走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% ※ 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。
9	テレヴァカ	望月洵（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3走で勝ち無し）
前5走 06/17 名古屋7R 6着/11頭+1.0秒 05/20 名古屋4R 11着/11頭 05/05 名古屋7R 6着/11頭+1.6秒 04/08 名古屋8R 5着/11頭+1.1秒 03/23 名古屋8R 3着/12頭+0.3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 34走で勝率 15% ▽ 距離適性同距離は 3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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% ※ 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。
10	ビップレジアス	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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯22走で勝率32%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/17 名古屋8R 9着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋8R 9着/11頭+0.0秒 05/21 名古屋7R 9着/10頭 05/05 名古屋1R 8着/11頭+1.2秒 04/22 名古屋12R 11着/12頭+3.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 32% △ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% ※ 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	ドルチェルナ	大原浩（笠松）	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6R 6着/11頭 06/03 名古屋8R 7着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋4R 8着/11頭+0.0秒 04/22 名古屋7R 6着/12頭+1.3秒 04/08 名古屋8R 9着/11頭+2.4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 17走で勝率 24% (相性良) ○ 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) -86% (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。
12	エイシンイーピン	丸野勝（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/18 名古屋9R 3着/10頭 06/04 名古屋11R 8着/12頭+0.0秒 05/21 名古屋8R 8着/10頭 04/09 名古屋7R 1着/12頭勝利 03/25 名古屋8R 1着/10頭勝利
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 6.3着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 12.0% ※ 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。

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

ゴールデンリング

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

▲12エイシンイーピン

—

EV —

▲5ワンハート

—

EV —

▲6バイマイセルフ

—

EV —

▲11ドルチェルナ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

◎7

ゴールデンリング

加藤聡（愛知）

—

›

▲12

エイシンイーピン

丸野勝（愛知）

—

›

▲5

ワンハート

細川智（愛知）

—

›

▲6

バイマイセルフ

阪野学（愛知）

—

›

▲11

ドルチェルナ

大原浩（笠松）

—

›

△1

ハクサンミニョン

近藤颯（愛知）

—

›

△9

テレヴァカ

望月洵（愛知）

—

›

△2

オーセンティアン

丹羽克（愛知）

—

›

×3

タイセイフォルテ

今井貴（愛知）

—

›

×4

グランキューブ

友森翔（愛知）

—

›

×8

サンマイメ

小笠羚（愛知）

—

›

×10

ビップレジアス

東川慎（笠松）

—

›

💡 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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