名古屋 8R 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。

8R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バイバイダーリン差し	望月洵（愛知）	実8.4	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場8走で勝率50%と適性高／同距離帯8走で勝率50%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/17 名古屋7R 2着/11頭 05/22 名古屋12R 1着/10頭 05/07 名古屋9R 3着/10頭+0.2秒 04/13 名古屋6R 1着/10頭勝利 03/12 名古屋2R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
2	アドゥールグロー逃げ	山田祥（愛知）	実54.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/03 名古屋9R 8着/12頭+1.0秒 05/21 名古屋10R 2着/9頭 05/06 名古屋6R 3着/11頭+1.2秒 04/22 名古屋6R 9着/12頭+2.3秒 04/09 名古屋5R 3着/11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 4.3着 △ 当競馬場適性 30走で勝率 10% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
3	メイショウマクジキ自在	阪野学（愛知）	実21.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/17 名古屋7R 11着/11頭 05/20 名古屋4R 3着/11頭 05/05 名古屋7R 9着/11頭+2.1秒 04/22 名古屋7R 4着/12頭+1.1秒 04/08 名古屋8R 10着/11頭+2.7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 7.7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 7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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 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。
4	ボル逃げ推奨	丸野勝（愛知）	実6.4	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（直近3走勝率100%と絶好調／当競馬場7走で勝率57%と適性高／同距離帯で勝率38%と得意）
前5走 06/03 名古屋8R 1着/12頭 05/07 名古屋9R 1着/10頭勝利 04/13 名古屋7R 1着/10頭勝利 03/13 名古屋4R 2着/10頭+0.2秒 03/02 名古屋1R 3着/11頭+0.6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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	アールオブケント逃げ	今井貴（愛知）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率67%と適性高／同距離帯12走で勝率67%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 06/17 名古屋7R 1着/11頭 06/03 名古屋8R 10着/12頭+3.0秒 05/22 名古屋10R 1着/10頭 05/07 名古屋9R 4着/10頭+0.3秒 12/22 名古屋8R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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	スターインパクト	加藤聡（愛知）	実36.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/17 名古屋8R 3着/11頭 06/03 名古屋9R 5着/12頭+3.0秒 05/21 名古屋6R 1着/10頭 05/06 名古屋5R 11着/11頭+4.3秒 04/23 名古屋8R 5着/12頭+2.0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 76走で勝率 5% △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
7	ワウワウワウ先行	渡邊竜（笠松）	実4.3	◎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13走で勝率38%と適性高／同距離帯7走で勝率57%）
前5走 06/16 名古屋10R 7着/11頭 05/19 名古屋8R 10着/12頭+3.0秒 05/04 名古屋9R 6着/7頭+1.3秒 04/20 名古屋11R 4着/11頭+1.0秒 02/26 名古屋12R 1着/11頭勝利
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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 28.6% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
8	テーオーエメラルド先行	小笠羚（愛知）	実15.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 06/17 名古屋7R 5着/11頭 05/21 名古屋8R 2着/10頭+2.0秒 05/04 名古屋10R 7着/8頭+1.2秒 04/24 名古屋12R 1着/12頭勝利 04/10 名古屋6R 4着/10頭+1.3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 4.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 9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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 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。
9	リョウライライ差し	大畑慧（愛知）	実8.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/16 名古屋8R 8着/12頭+0.0秒 06/02 名古屋9R 10着/12頭+4.0秒 05/19 名古屋10R 8着/12頭+1.0秒 05/05 名古屋8R 6着/10頭+1.4秒 04/20 名古屋10R 6着/12頭+1.7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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 69走で勝率 9% △ 距離適性同距離 38走で勝率 13% ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
10	アキヨシパワー先行	近藤颯（愛知）	実6.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場16走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／同馬場状態で勝率38%）
前5走 06/03 名古屋9R 2着/12頭 04/08 名古屋9R 5着/11頭+1.6秒 03/11 名古屋9R 7着/11頭+2.3秒 01/27 名古屋10R 4着/11頭+0.8秒 01/03 名古屋10R 12着/12頭+1.5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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	マッティーナ差し	塚本征（愛知）	実7.8	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/16 名古屋9R 10着/10頭+3.0秒 06/02 名古屋8R 10着/11頭 05/21 名古屋10R 1着/9頭 05/06 名古屋7R 9着/12頭+1.9秒 04/09 名古屋10R 8着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	アルデスト逃げ	木之葵（愛知）	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯10走で勝率30%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/03 名古屋8R 3着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋4R 10着/11頭 05/07 名古屋10R 1着/10頭勝利 04/24 名古屋12R 3着/12頭+0.4秒 04/10 名古屋6R 5着/10頭+1.5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 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。

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／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

🎯 AIの本命

AI評価1位

ワウワウワウ

騎手渡邊竜（笠松）

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

+23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ボル

6.4倍

EV +41%

○10アキヨシパワー

6.4倍

EV +10%

▲1バイバイダーリン

8.4倍

EV -29%

▲11マッティーナ

7.8倍

EV -51%

出走馬AI評価順・全12頭

◎7

ワウワウワウ

渡邊竜（笠松）

4.3倍

+23%

›

○4

ボル

丸野勝（愛知）

6.4倍

+41%

›

○10

アキヨシパワー

近藤颯（愛知）

6.4倍

+10%

›

▲1

バイバイダーリン

望月洵（愛知）

8.4倍

-29%

›

▲11

マッティーナ

塚本征（愛知）

7.8倍

-51%

›

△9

リョウライライ

大畑慧（愛知）

8.4倍

-52%

›

△12

アルデスト

木之葵（愛知）

9.9倍

-54%

›

△5

アールオブケント

今井貴（愛知）

10.9倍

-63%

›

×8

テーオーエメラルド

小笠羚（愛知）

15.6倍

-73%

›

×6

スターインパクト

加藤聡（愛知）

36.5倍

-62%

›

×3

メイショウマクジキ

阪野学（愛知）

21.9倍

-85%

›

×2

アドゥールグロー

山田祥（愛知）

54.8倍

-71%

›

💡 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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 4 ボル実6.4倍期待値 +41%

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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