名古屋 5R 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。

5R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デルマガニメデ逃げ	木之葵（愛知）	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/18 名古屋12R 2着/12頭 06/03 名古屋7R 5着/12頭 03/10 名古屋5R 1着/11頭勝利 02/25 名古屋4R 4着/11頭+1.7秒 02/10 名古屋3R 5着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 2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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	フェリスナビダ	加藤聡（愛知）	実17.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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5R 1着/11頭 06/03 名古屋12R 4着/12頭 05/20 名古屋1R 2着/10頭+0.0秒 05/04 名古屋7R 2着/11頭+0.1秒 04/07 名古屋5R 2着/11頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (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。
3	ルージュパラディ追込推奨	大畑雅（愛知）	実15.7	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+75%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/17 名古屋4R 1着/11頭 06/03 名古屋1R 11着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋7R 8着/11頭+2.0秒 05/05 名古屋10R 11着/11頭+2.4秒 04/22 名古屋2R 8着/12頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
4	ノーブルカグラ推奨	大畑慧（愛知）	実25.1	×詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/19 名古屋2R 5着/11頭 06/04 名古屋12R 4着/12頭+2.0秒 05/21 名古屋5R 8着/10頭 05/06 名古屋10R 5着/11頭+0.3秒 04/23 名古屋2R 7着/12頭+1.1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 5.7着 × 当競馬場適性 38走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	ダックリン	筒井勇（笠松）	実20.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場43走で勝率5%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/19 名古屋1R 3着/10頭+1.0秒 06/04 名古屋12R 9着/12頭 05/22 名古屋4R 7着/10頭+0.0秒 04/23 名古屋1R 2着/11頭+0.5秒 04/09 名古屋2R 2着/11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 6.3着 × 当競馬場適性 43走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	ラッシュグリーン追込	塚本征（愛知）	実2.6	◎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11.0着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 06/04 名古屋3R 12着/12頭 05/22 名古屋5R 9着/10頭+3.0秒 04/23 名古屋4R 12着/12頭+5.4秒 04/10 名古屋4R 9着/11頭+4.0秒 03/26 名古屋5R 11着/12頭+3.5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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 22.8% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
7	エイシンハトホル追込	近藤颯（愛知）	実25.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 名古屋4R 6着/12頭+2.0秒 05/05 名古屋10R 1着/11頭勝利 04/22 名古屋1R 4着/12頭+0.7秒 04/08 名古屋7R 5着/11頭+1.7秒 03/25 名古屋3R 6着/11頭+2.5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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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 28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 1.6% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
8	キラークラウン	尾崎章（愛知）	実3.9	○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0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/19 名古屋2R 8着/11頭+1.0秒 06/04 名古屋4R 10着/12頭+3.0秒 05/22 名古屋6R 9着/9頭+0.0秒 05/07 名古屋6R 10着/11頭+1.7秒 04/07 川崎3R 8着/12頭+1.5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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	ストラティファイド追込	加藤誓（愛知）	実20.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/19 名古屋2R 11着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋3R 4着/12頭 05/22 名古屋5R 10着/10頭+3.0秒 05/07 名古屋5R 10着/10頭+1.1秒 04/10 名古屋4R 11着/11頭+5.8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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 2.7% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
10	ロジスクリーン	小笠羚（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場43走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は43走で勝ち無し）
前5走 06/19 名古屋2R 4着/11頭 06/04 名古屋12R 11着/12頭+2.0秒 05/21 名古屋5R 3着/10頭 04/23 名古屋1R 4着/11頭+0.8秒 04/09 名古屋6R 5着/11頭+0.7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 6.0着 × 当競馬場適性 43走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% ※ 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。
11	マルクドクール先行	細川智（愛知）	実15.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/18 名古屋7R 2着/11頭+7.0秒 05/21 名古屋5R 10着/10頭+0.0秒 04/22 名古屋1R 1着/12頭勝利 04/08 名古屋7R 8着/11頭+2.6秒 03/25 名古屋2R 6着/11頭+0.7秒
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 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 前走実績前走 2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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
12	メイショウキタダケ自在	柿原翔（愛知）	実15.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/04 名古屋4R 7着/12頭 05/22 名古屋7R 9着/11頭+0.0秒 05/07 名古屋7R 9着/11頭+1.3秒 04/23 名古屋4R 3着/12頭+0.1秒 04/10 名古屋3R 5着/11頭+1.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21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 28日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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

ラッシュグリーン

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1デルマガニメデ

5.2倍

EV -23%

○8キラークラウン

3.9倍

EV -49%

▲3ルージュパラディ

15.7倍

EV +75%

▲11マルクドクール

15.7倍

EV +49%

出走馬AI評価順・全12頭

◎6

ラッシュグリーン

塚本征（愛知）

2.6倍

-40%

›

○1

デルマガニメデ

木之葵（愛知）

5.2倍

-23%

›

○8

キラークラウン

尾崎章（愛知）

3.9倍

-49%

›

▲3

ルージュパラディ

大畑雅（愛知）

15.7倍

+75%

›

▲11

マルクドクール

細川智（愛知）

15.7倍

+49%

›

△12

メイショウキタダケ

柿原翔（愛知）

15.7倍

+44%

›

△10

ロジスクリーン

小笠羚（愛知）

—

›

△2

フェリスナビダ

加藤聡（愛知）

17.9倍

-37%

›

▽9

ストラティファイド

加藤誓（愛知）

20.9倍

-44%

›

▽5

ダックリン

筒井勇（笠松）

20.9倍

-49%

›

×7

エイシンハトホル

近藤颯（愛知）

25.1倍

-58%

›

×4

ノーブルカグラ

大畑慧（愛知）

25.1倍

-62%

›

💡 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 3 ルージュパラディ実15.7倍期待値 +75%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 ノーブルカグラ実25.1倍期待値 +126%

※ 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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