名古屋 4R 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。

4R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ツウカイミッキー先行	大畑雅（愛知）	実30.8	△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10走で勝ち無し）
前5走 06/04 名古屋1R 8着/12頭 05/20 名古屋10R 9着/11頭 05/06 名古屋8R 5着/10頭+1.0秒 04/22 名古屋5R 5着/12頭+1.4秒 03/25 名古屋8R 6着/10頭+3.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
2	コパノモロッコ差し	近藤颯（愛知）	実337.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/17 名古屋3R 7着/11頭 05/20 園田4R 10着/12頭 04/22 園田10R 6着/12頭+0.7秒 04/15 園田5R 12着/12頭+2.6秒 01/15 園田8R 9着/9頭+2.9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 7.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 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) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
3	フォールティア	大畑慧（愛知）	実100.2	▽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2R 4着/11頭 06/02 名古屋3R 10着/11頭 05/20 名古屋6R 4着/10頭+2.0秒 05/07 名古屋3R 5着/11頭+0.7秒 04/10 名古屋9R 11着/11頭+5.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	マイネルモンブラン	塚本征（愛知）	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 名古屋2R 3着/11頭 06/02 名古屋3R 3着/11頭 05/22 名古屋2R 1着/10頭 05/08 名古屋5R 4着/10頭+0.9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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
5	トントンビョウシ逃げ	細川智（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10.0着と低調）
前5走 06/17 名古屋3R 9着/11頭+0.0秒 05/21 名古屋9R 9着/10頭+1.0秒 05/06 名古屋4R 12着/12頭+3.9秒 04/13 名古屋1R 1着/12頭勝利 03/13 名古屋1R 3着/10頭+0.8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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
6	アレステソーロ	加藤聡（愛知）	実7.1	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/22 名古屋2R 1着/11頭 06/03 名古屋4R 3着/12頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	カゲムシャ	今井貴（愛知）	実2.1	🌟◎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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/18 名古屋3R 1着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 47.8% (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。
8	スターアライズ	小笠羚（愛知）	実98.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 名古屋3R 10着/11頭+3.0秒 06/04 名古屋1R 11着/12頭+2.0秒 05/07 名古屋1R 1着/10頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 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 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ルージュノヴァ逃げ	望月洵（愛知）	実18.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 名古屋3R 6着/11頭 06/04 名古屋1R 10着/12頭+3.0秒 05/25 名古屋1R 1着/10頭 05/07 名古屋1R 4着/10頭+0.2秒 04/20 名古屋3R 2着/12頭+0.1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 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
10	ストライプブルー	丸野勝（愛知）	実52.5	▽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3R 11着/11頭 06/02 名古屋3R 4着/11頭 05/20 名古屋3R 5着/10頭 05/07 名古屋3R 4着/11頭+0.5秒 04/10 名古屋9R 8着/11頭+2.9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 6.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
11	ナムラライラック	木之葵（愛知）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/18 名古屋4R 1着/12頭 06/03 名古屋2R 2着/12頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
12	スージーハルワ	柿原翔（愛知）	実39.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/22 名古屋5R 3着/12頭+1.0秒 06/03 名古屋3R 1着/12頭 05/22 名古屋1R 4着/11頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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

AI評価1位

カゲムシャ

騎手今井貴（愛知）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ナムラライラック

3.8倍

EV -43%

▲4マイネルモンブラン

4.4倍

EV -62%

▲5トントンビョウシ

—

EV —

▲6アレステソーロ

7.1倍

EV -51%

出走馬AI評価順・全12頭

◎7

カゲムシャ

今井貴（愛知）

2.1倍

+0%

›

○11

ナムラライラック

木之葵（愛知）

3.8倍

-43%

›

▲4

マイネルモンブラン

塚本征（愛知）

4.4倍

-62%

›

▲5

トントンビョウシ

細川智（愛知）

—

›

▲6

アレステソーロ

加藤聡（愛知）

7.1倍

-51%

›

△9

ルージュノヴァ

望月洵（愛知）

18.1倍

-38%

›

△1

ツウカイミッキー

大畑雅（愛知）

30.8倍

-10%

›

△12

スージーハルワ

柿原翔（愛知）

39.8倍

+2%

›

▽10

ストライプブルー

丸野勝（愛知）

52.5倍

-7%

›

▽3

フォールティア

大畑慧（愛知）

100.2倍

+17%

›

▽8

スターアライズ

小笠羚（愛知）

98.8倍

-1%

›

▽2

コパノモロッコ

近藤颯（愛知）

337.9倍

+165%

›

💡 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。

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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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