名古屋 9R 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。

9R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カミルレ追込	山田祥（愛知）	実22.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/17 名古屋11R 11着/12頭 06/02 名古屋10R 10着/12頭+0.0秒 05/19 名古屋11R 10着/11頭+2.2秒 05/06 名古屋9R 9着/9頭+2.6秒 04/22 名古屋10R 12着/12頭+4.2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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 26走で勝率 15% △ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
2	ジェイエルバルカー逃げ	細川智（愛知）	実40.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/17 名古屋9R 10着/11頭+2.0秒 05/21 名古屋11R 3着/10頭 04/23 名古屋11R 9着/10頭+2.3秒 04/08 名古屋10R 1着/11頭勝利 03/25 名古屋10R 7着/12頭+1.1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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	キャルベイクルーズ先行	望月洵（愛知）	実49.1	×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2着）
前5走 06/17 名古屋11R 2着/12頭 06/02 名古屋10R 1着/12頭 05/06 名古屋9R 3着/9頭+0.3秒 04/20 名古屋10R 2着/12頭+0.1秒 04/07 名古屋9R 9着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
4	セットクルール逃げ	加藤聡（愛知）	実4.7	◎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15走で勝率53%と適性高／同距離帯9走で勝率67%／同馬場状態で勝率58%）
前5走 06/17 名古屋9R 1着/11頭 05/20 名古屋12R 2着/11頭+0.0秒 02/10 名古屋12R 2着/11頭+1.2秒 01/14 名古屋11R 1着/10頭勝利 12/24 名古屋7R 1着/9頭勝利
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 15走で勝率 53% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 58% ○ 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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.9% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	アフロプリンス逃げ推奨	丸野勝（愛知）	実20.4	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ20.4倍で期待値+105%の有力候補（直近3走勝率100%と絶好調／当競馬場3走で勝率100%と適性高／同距離帯で勝率22%）
前5走 04/08 名古屋11R 1着/10頭勝利 03/24 名古屋11R 1着/12頭勝利 03/13 名古屋12R 1着/10頭勝利 09/04 大井9R 12着/12頭+3.3秒 08/14 大井10R 12着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
6	ユズノキ自在	渡邊竜（笠松）	実16.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯21走で勝率29%／同馬場状態で勝率36%／前走3着）
前5走 06/17 名古屋11R 3着/12頭+0.0秒 06/03 名古屋10R 7着/12頭 05/20 名古屋11R 3着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋11R 5着/10頭+0.9秒 04/08 名古屋11R 3着/10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戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 30走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 21走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 36% ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 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。
7	ブライテン先行	塚本征（愛知）	実1.8	▲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25%と適性高／同距離帯19走で勝率32%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 06/17 名古屋11R 5着/12頭 06/02 名古屋10R 4着/12頭 05/20 名古屋11R 8着/11頭 04/09 名古屋9R 2着/11頭+0.4秒 03/23 名古屋9R 3着/12頭+0.5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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ◎ 馬場適性同馬場 15走で勝率 40% ◎ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
8	クインタレッリ先行	小笠羚（愛知）	実49.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/02 名古屋11R 10着/12頭 05/06 名古屋9R 8着/9頭+2.0秒 04/22 名古屋11R 11着/12頭+2.0秒 04/08 名古屋11R 6着/10頭+1.3秒 03/25 名古屋7R 5着/10頭+1.1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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 35走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 22走で勝率 23% △ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	オウケンボス逃げ	明星晴（笠松）	実8.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場35走で勝率26%と適性高／同距離帯19走で勝率32%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/09 名古屋9R 6着/11頭+1.1秒 03/27 名古屋8R 12着/12頭+2.7秒 03/10 名古屋11R 1着/12頭勝利 02/25 名古屋11R 8着/12頭+0.9秒 02/09 名古屋9R 2着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 35走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ○ 馬場適性同馬場 21走で勝率 24% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (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	バレアリックシー先行	今井貴（愛知）	実10.2	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率28%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 06/17 名古屋11R 4着/12頭 05/20 名古屋11R 5着/11頭 05/05 名古屋9R 3着/11頭+0.4秒 04/22 名古屋10R 7着/12頭+0.9秒 04/08 名古屋11R 7着/10頭+1.3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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ◎ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	ミニマルデザイン逃げ推奨	大畑雅（愛知）	実22.3	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／同距離帯で勝率67%と得意／同馬場状態で勝率75%）
前5走 06/16 名古屋9R 1着/10頭 05/21 名古屋7R 1着/10頭 12/25 園田9R 1着/12頭勝利 12/10 園田12R 4着/12頭+0.4秒 11/21 園田12R 1着/12頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
12	フォルツァエフ逃げ	木之葵（愛知）	実40.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 05/21 名古屋11R 4着/10頭 05/07 名古屋11R 9着/10頭+1.0秒 04/23 名古屋11R 10着/10頭+2.5秒 03/25 名古屋10R 4着/12頭+0.9秒 02/27 名古屋12R 5着/9頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 29走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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／ 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

セットクルール

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

4.7倍

AI期待値

+16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲7ブライテン

1.8倍

EV -61%

○9オウケンボス

8.4倍

EV +22%

▲10バレアリックシー

10.2倍

EV +21%

▲5アフロプリンス

20.4倍

EV +105%

出走馬AI評価順・全12頭

◎4

セットクルール

加藤聡（愛知）

4.7倍

+16%

›

▲7

ブライテン

塚本征（愛知）

1.8倍

-61%

›

○9

オウケンボス

明星晴（笠松）

8.4倍

+22%

›

▲10

バレアリックシー

今井貴（愛知）

10.2倍

+21%

›

▲5

アフロプリンス

丸野勝（愛知）

20.4倍

+105%

›

△6

ユズノキ

渡邊竜（笠松）

16.3倍

+23%

›

△11

ミニマルデザイン

大畑雅（愛知）

22.3倍

-20%

›

△1

カミルレ

山田祥（愛知）

22.3倍

-60%

›

▽12

フォルツァエフ

木之葵（愛知）

40.9倍

-33%

›

▽2

ジェイエルバルカー

細川智（愛知）

40.9倍

-42%

›

×3

キャルベイクルーズ

望月洵（愛知）

49.1倍

-51%

›

×8

クインタレッリ

小笠羚（愛知）

49.1倍

-74%

›

💡 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。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

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 5 アフロプリンス実20.4倍期待値 +105%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 ミニマルデザイン実22.3倍期待値 +273%

※ 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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