名古屋 3R 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。

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 13:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モンサンケイティ	細川智（愛知）	実34.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 06/19 名古屋1R 6着/10頭 06/03 名古屋12R 2着/12頭+6.0秒 05/21 名古屋3R 7着/10頭 05/06 名古屋1R 5着/11頭+0.2秒 04/22 名古屋4R 3着/12頭+0.3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 5.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	チャコワールド	大畑慧（愛知）	実33.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／224日ぶりの実戦）
前5走 11/20 川崎10R 12着/12頭+3.5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 224日休養明け × 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 1.9% (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。
3	ローゼオ	柿原翔（愛知）	実213.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場80走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は73走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/18 名古屋7R 10着/11頭 06/04 名古屋2R 11着/11頭+3.0秒 05/21 名古屋4R 4着/10頭 05/06 名古屋2R 9着/10頭+2.1秒 04/23 名古屋1R 11着/11頭+2.2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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 80走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 73走で勝ち無し △ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	クールシェリー先行	大畑雅（愛知）	実44.5	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 06/17 名古屋1R 1着/11頭 06/02 名古屋6R 4着/12頭 05/19 名古屋12R 7着/11頭+1.0秒 05/05 名古屋2R 6着/11頭+1.0秒 04/20 名古屋8R 5着/12頭+1.2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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
5	サントロペ追込	友森翔（愛知）	実130.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場58走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は52走で勝ち無し）
前5走 06/04 名古屋3R 7着/12頭 05/21 名古屋4R 3着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋3R 9着/11頭+1.2秒 04/23 名古屋2R 10着/12頭+2.1秒 04/10 名古屋1R 10着/11頭+2.9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 6.3着 × 当競馬場適性 58走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 52走で勝ち無し ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
6	ウェイトノーモア差し	筒井勇（笠松）	実11.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/18 名古屋7R 4着/11頭+0.0秒 06/03 名古屋6R 2着/12頭+0.0秒 05/21 名古屋2R 9着/10頭+0.0秒 04/28 大井6R 4着/10頭+0.7秒 04/14 大井5R 11着/14頭+2.7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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
7	ミズイロ逃げ	加藤聡（愛知）	実1.9	🌟◎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5走で勝率40%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/18 名古屋6R 3着/10頭 06/02 名古屋6R 1着/12頭 12/18 名古屋6R 1着/12頭勝利 12/04 名古屋3R 2着/12頭+1.0秒 11/07 名古屋4R 4着/11頭+1.7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 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 5走で勝率 40% ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.7% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	アンファング	望月洵（愛知）	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/18 名古屋7R 5着/11頭 06/04 名古屋12R 10着/12頭 05/21 名古屋2R 2着/10頭 05/05 名古屋12R 3着/12頭+0.3秒 04/22 名古屋2R 4着/12頭+1.7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 5.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	ゴールドプラン逃げ	小笠羚（愛知）	実34.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 06/18 名古屋7R 8着/11頭+2.0秒 06/03 名古屋12R 3着/12頭+0.0秒 05/05 名古屋12R 2着/12頭+0.0秒 04/22 名古屋2R 3着/12頭+1.7秒 04/08 名古屋7R 3着/11頭+0.6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 4.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	キタノプレンティ先行	木之葵（愛知）	実22.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/19 名古屋1R 10着/10頭 06/04 名古屋3R 10着/12頭 03/27 名古屋1R 5着/10頭+0.7秒 03/13 名古屋3R 6着/10頭+0.8秒 03/02 名古屋2R 6着/12頭+1.2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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 5.9% (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。
11	ナムラフィクサー先行	今井貴（愛知）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/18 名古屋8R 7着/12頭+2.3秒 09/02 名古屋7R 1着/11頭勝利 08/20 名古屋6R 5着/12頭+2.3秒 07/21 名古屋4R 2着/11頭+0.8秒 07/08 名古屋1R 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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 287日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	リッククッキー差し	大原浩（笠松）	実77.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／83日ぶりの実戦）
前5走 04/10 名古屋1R 11着/11頭+2.9秒 03/26 名古屋4R 4着/12頭+0.9秒 03/12 名古屋2R 5着/11頭+1.7秒 03/02 名古屋2R 7着/12頭+1.2秒 02/12 名古屋1R 4着/12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 6.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。

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

ミズイロ

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ナムラフィクサー

3.5倍

EV -14%

▲8アンファング

5.0倍

EV -55%

▲6ウェイトノーモア

11.9倍

EV -12%

▲10キタノプレンティ

22.3倍

EV +31%

出走馬AI評価順・全12頭

◎7

ミズイロ

加藤聡（愛知）

1.9倍

-18%

›

○11

ナムラフィクサー

今井貴（愛知）

3.5倍

-14%

›

▲8

アンファング

望月洵（愛知）

5.0倍

-55%

›

▲6

ウェイトノーモア

筒井勇（笠松）

11.9倍

-12%

›

▲10

キタノプレンティ

木之葵（愛知）

22.3倍

+31%

›

△1

モンサンケイティ

細川智（愛知）

34.6倍

+33%

›

△9

ゴールドプラン

小笠羚（愛知）

34.4倍

-22%

›

△2

チャコワールド

大畑慧（愛知）

33.8倍

-34%

›

▽4

クールシェリー

大畑雅（愛知）

44.5倍

-43%

›

▽12

リッククッキー

大原浩（笠松）

77.8倍

-37%

›

▽5

サントロペ

友森翔（愛知）

130.8倍

-41%

›

×3

ローゼオ

柿原翔（愛知）

213.9倍

-58%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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