名古屋 10R 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。

10R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クルベリ	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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 06/16 名古屋9R 4着/10頭+0.0秒 06/02 名古屋9R 7着/12頭 05/19 名古屋10R 7着/12頭+1.0秒 11/03 船橋8R 8着/13頭+1.7秒 10/03 船橋12R 8着/13頭+1.0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 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 6走で勝ち無し ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% ※ 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	プレミアシップ	大畑慧（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12.0着と低調）
前5走 06/16 名古屋11R 12着/12頭+0.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -91% (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。
3	クリノナイスガイ	細川智（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4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/16 名古屋11R 9着/12頭+0.0秒 05/19 名古屋9R 9着/11頭+2.5秒 05/05 名古屋9R 11着/11頭+4.0秒 04/22 名古屋10R 10着/12頭+2.9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% ※ 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。
4	ソルアマゾン	友森翔（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.4% ※ 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。
5	サブリュウシン	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 06/16 名古屋9R 5着/10頭+0.0秒 06/02 名古屋9R 5着/12頭 05/19 名古屋8R 8着/12頭+2.8秒 05/05 名古屋8R 3着/10頭+0.4秒 04/20 名古屋10R 11着/12頭+3.6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 6.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 33走で勝率 6% △ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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	アオカミ	大畑雅（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 13.8% ※ 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。
7	ロードリレーション	渡邊竜（笠松）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/16 名古屋9R 6着/10頭 06/02 名古屋9R 9着/12頭 05/20 名古屋11R 9着/11頭 04/20 名古屋10R 3着/12頭+0.4秒 04/08 名古屋8R 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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -84% (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。
8	コパノデーヴィド	木之葵（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11R 11着/12頭+1.0秒 05/19 名古屋11R 9着/11頭+1.9秒 05/04 名古屋10R 3着/8頭+0.6秒 04/22 名古屋11R 12着/12頭+3.2秒 04/13 名古屋11R 9着/10頭+3.4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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 25走で勝率 20% ▽ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
9	デスティニーホープ	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（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/03 名古屋9R 1着/12頭 05/20 名古屋9R 10着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋8R 1着/12頭勝利 04/10 名古屋8R 5着/11頭+0.9秒 03/25 名古屋11R 2着/12頭+0.4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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.9% ※ 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	ラブリーサイン	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9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/16 名古屋9R 7着/10頭 05/20 名古屋12R 8着/11頭 04/20 名古屋11R 9着/11頭+2.2秒 04/07 名古屋9R 12着/12頭+2.6秒 01/13 名古屋11R 2着/12頭+0.1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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% ※ 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。
11	ソリスルクス	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 06/16 名古屋11R 7着/12頭 05/14 園田12R 9着/12頭+2.0秒 04/23 園田10R 7着/11頭+1.5秒 03/18 園田12R 10着/12頭+1.9秒 12/31 園田8R 4着/10頭+2.3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 7.7着 (不振) △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% △ 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) -92% (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。
12	ポジティビティ	塚本征（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4走で勝率25%と適性高／前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/16 名古屋9R 3着/10頭 06/02 名古屋8R 3着/11頭+0.0秒 05/19 名古屋10R 10着/12頭+1.3秒 05/06 名古屋7R 1着/12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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% ※ 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

デスティニーホープ

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

▲6アオカミ

—

EV —

▲12ポジティビティ

—

EV —

▲4ソルアマゾン

—

EV —

▲7ロードリレーション

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×9

デスティニーホープ

加藤聡（愛知）

—

›

▲6

アオカミ

大畑雅（愛知）

—

›

▲12

ポジティビティ

塚本征（愛知）

—

›

▲4

ソルアマゾン

友森翔（愛知）

—

›

▲7

ロードリレーション

渡邊竜（笠松）

—

›

△10

ラブリーサイン

望月洵（愛知）

—

›

△1

クルベリ

丸野勝（愛知）

—

›

△8

コパノデーヴィド

木之葵（愛知）

—

›

×5

サブリュウシン

小笠羚（愛知）

—

›

×11

ソリスルクス

丹羽克（愛知）

—

›

×2

プレミアシップ

大畑慧（愛知）

—

›

×3

クリノナイスガイ

細川智（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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