名古屋 3R 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。

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20.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (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。
2	チャコワールド	大畑慧（愛知）	実37.9	△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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ローゼオ	柿原翔（愛知）	実66.4	×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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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33.2	△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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
5	サントロペ追込	友森翔（愛知）	実44.2	▽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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
6	ウェイトノーモア差し	筒井勇（笠松）	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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.5% (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。
7	ミズイロ逃げ	加藤聡（愛知）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.0% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
8	アンファング	望月洵（愛知）	実17.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 14% ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
9	ゴールドプラン逃げ	小笠羚（愛知）	実37.9	×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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
10	キタノプレンティ先行	木之葵（愛知）	実2.1	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	ナムラフィクサー先行推奨	今井貴（愛知）	実10.2	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率32% × オッズ10.2倍で期待値+225%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率40%と得意）
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) +225% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 31.9% (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。
12	リッククッキー差し	大原浩（笠松）	実66.4	×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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。

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

A推奨

ナムラフィクサー

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

10.2倍

AI期待値

+225%

買い目

¥600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ミズイロ

2.8倍

EV -21%

▲10キタノプレンティ

2.1倍

EV -72%

▲6ウェイトノーモア

10.2倍

EV +7%

▲8アンファング

17.7倍

EV -17%

出走馬AI評価順・全12頭

◎11

ナムラフィクサー

今井貴（愛知）

10.2倍

+225%

›

○7

ミズイロ

加藤聡（愛知）

2.8倍

-21%

›

▲10

キタノプレンティ

木之葵（愛知）

2.1倍

-72%

›

▲6

ウェイトノーモア

筒井勇（笠松）

10.2倍

+7%

›

▲8

アンファング

望月洵（愛知）

17.7倍

-17%

›

△1

モンサンケイティ

細川智（愛知）

20.4倍

-39%

›

△2

チャコワールド

大畑慧（愛知）

37.9倍

+3%

›

△4

クールシェリー

大畑雅（愛知）

33.2倍

-14%

›

▽5

サントロペ

友森翔（愛知）

44.2倍

-35%

›

×9

ゴールドプラン

小笠羚（愛知）

37.9倍

-53%

›

×12

リッククッキー

大原浩（笠松）

66.4倍

-56%

›

×3

ローゼオ

柿原翔（愛知）

66.4倍

-81%

›

💡 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 11 ナムラフィクサー実10.2倍期待値 +225%

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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