名古屋 1R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

1R 名古屋競馬場ダ920m ダート920m　発走 12:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピンチ	近藤颯（愛知）	実33.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/22 名古屋3R 7着/10頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ルクスオリジン	塚本征（愛知）	実16.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
3	ディヴィナス	大畑慧（愛知）	実36.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/05 名古屋4R 4着/5頭+7.0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 4.0着 ○ ローテーション 27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 1.3% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ラルスチェイサー	加藤聡（愛知）	実30.6	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/22 名古屋3R 8着/10頭+0.0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 8.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% 🌟◎ 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 6.7% (オッズ暗示: 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。
5	エールエクスプレス推奨	細川智（愛知）	実11.6	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+86%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/22 名古屋3R 5着/10頭+1.0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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 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。
6	コママイス	木之葵（愛知）	実30.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/05 名古屋4R 5着/5頭 ― ― ― ―
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 5.0着 ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 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。
7	シルダリヤ	筒井勇（笠松）	実1.3	🌟◎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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/22 名古屋3R 2着/10頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 43.5% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
8	アイムマウイ	明星晴（笠松）	実87.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/22 名古屋3R 10着/10頭 ― ― ― ―
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 10.0着 (不振) △ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	セバスティアン	望月洵（愛知）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/22 名古屋3R 4着/10頭+1.0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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.3% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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

シルダリヤ

騎手筒井勇（笠松）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9セバスティアン

4.1倍

EV -12%

○5エールエクスプレス

11.6倍

EV +86%

▲4ラルスチェイサー

30.6倍

EV +105%

▲2ルクスオリジン

16.3倍

EV -4%

出走馬AI評価順・全9頭

◎7

シルダリヤ

筒井勇（笠松）

1.3倍

-43%

›

○9

セバスティアン

望月洵（愛知）

4.1倍

-12%

›

○5

エールエクスプレス

細川智（愛知）

11.6倍

+86%

›

▲4

ラルスチェイサー

加藤聡（愛知）

30.6倍

+105%

›

▲2

ルクスオリジン

塚本征（愛知）

16.3倍

-4%

›

△6

コママイス

木之葵（愛知）

30.2倍

-13%

›

△1

ピンチ

近藤颯（愛知）

33.2倍

-42%

›

△3

ディヴィナス

大畑慧（愛知）

36.1倍

-53%

›

▽8

アイムマウイ

明星晴（笠松）

87.5倍

-40%

›

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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 5 エールエクスプレス確定9.8倍期待値 +86% 🎯的中1着確定 9.8倍1,960円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 エールエクスプレス確定9.8倍期待値 +83% 🎯的中1着確定 9.8倍980円

※ 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。
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