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35.2	▽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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
2	コパノモロッコ差し	近藤颯（愛知）	実15.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
3	フォールティア	大畑慧（愛知）	実35.2	▽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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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	マイネルモンブラン推奨	塚本征（愛知）	実8.1	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+58%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率25%と得意）
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 24% (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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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	トントンビョウシ逃げ	細川智（愛知）	実105.6	×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 06/17 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% ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	アレステソーロ推奨	加藤聡（愛知）	実17.6	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率50%と絶好調／前走勝利の勢い継続／騎手の手腕も後押し）
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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
7	カゲムシャ	今井貴（愛知）	実3.8	🌟◎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20%）
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 20% (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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 32.4% (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。
8	スターアライズ	小笠羚（愛知）	実42.2	×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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
9	ルージュノヴァ逃げ	望月洵（愛知）	実2.8	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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% ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (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。
10	ストライプブルー	丸野勝（愛知）	実9.1	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	ナムラライラック	木之葵（愛知）	実8.4	○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) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
12	スージーハルワ	柿原翔（愛知）	実13.2	△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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。

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

3.8倍

AI期待値

+23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4マイネルモンブラン

8.1倍

EV +58%

○11ナムラライラック

8.4倍

EV +53%

▲9ルージュノヴァ

2.8倍

EV -70%

▲10ストライプブルー

9.1倍

EV -50%

出走馬AI評価順・全12頭

◎7

カゲムシャ

今井貴（愛知）

3.8倍

+23%

›

○4

マイネルモンブラン

塚本征（愛知）

8.1倍

+58%

›

○11

ナムラライラック

木之葵（愛知）

8.4倍

+53%

›

▲9

ルージュノヴァ

望月洵（愛知）

2.8倍

-70%

›

▲10

ストライプブルー

丸野勝（愛知）

9.1倍

-50%

›

△12

スージーハルワ

柿原翔（愛知）

13.2倍

-42%

›

△6

アレステソーロ

加藤聡（愛知）

17.6倍

-47%

›

△2

コパノモロッコ

近藤颯（愛知）

15.0倍

-63%

›

▽3

フォールティア

大畑慧（愛知）

35.2倍

-36%

›

▽1

ツウカイミッキー

大畑雅（愛知）

35.2倍

-47%

›

×5

トントンビョウシ

細川智（愛知）

105.6倍

-55%

›

×8

スターアライズ

小笠羚（愛知）

42.2倍

-83%

›

💡 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 4 マイネルモンブラン実8.1倍期待値 +58%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 アレステソーロ実17.6倍期待値 +118%

※ 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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