名古屋 8R 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。

8R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オッシレイション逃げ	塚本征（愛知）	推定—	×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4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 12/05 名古屋12R 1着/12頭勝利 10/15 名古屋7R 2着/12頭+0.2秒 09/18 名古屋4R 1着/12頭勝利 08/22 名古屋3R 3着/12頭+0.7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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 209日休養明け × 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 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。
2	サノノロンドン追込	加藤聡（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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/04 名古屋5R 2着/12頭 05/22 名古屋10R 6着/10頭 05/07 名古屋9R 8着/10頭+2.2秒 04/23 名古屋7R 8着/12頭+2.7秒 04/10 名古屋7R 8着/11頭+3.1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 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% ※ 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。
3	エイシンナザレ差し	望月洵（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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯8走で勝率25%／前走2着）
前5走 06/05 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋7R 6着/10頭 04/24 名古屋12R 10着/12頭+2.3秒 04/10 名古屋6R 6着/10頭+3.3秒 03/19 園田8R 8着/9頭+2.3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 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% ※ 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	イナズマライン差し	深澤杏（笠松）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/20 名古屋9R 7着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋5R 10着/11頭+4.3秒 04/09 名古屋5R 6着/11頭+1.3秒 03/25 名古屋11R 12着/12頭+4.1秒 03/09 名古屋10R 8着/9頭+1.4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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% ※ 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。
5	アイスノート自在	丸野勝（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/18 名古屋5R 7着/9頭+2.0秒 06/04 名古屋6R 3着/11頭 05/25 名古屋10R 1着/10頭 02/12 名古屋5R 5着/11頭+1.1秒 01/30 名古屋12R 8着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 14走で勝率 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% ※ 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。
6	ヤマカツライコウ逃げ	大畑慧（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9走で勝率44%と適性高／同距離帯8走で勝率50%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 06/05 名古屋9R 1着/12頭 05/22 名古屋5R 1着/10頭 05/05 名古屋6R 1着/12頭勝利 01/04 名古屋5R 4着/12頭+0.9秒 12/19 名古屋2R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% ※ 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。
7	バイアンドホールド逃げ	大畑雅（愛知）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/04 名古屋7R 6着/11頭+3.0秒 05/22 名古屋12R 6着/10頭 05/07 名古屋10R 4着/10頭+1.2秒 04/22 名古屋12R 7着/12頭+2.7秒 04/13 名古屋9R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% ※ 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	ミツカネリブラ	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9.5着と低調）
前5走 06/18 名古屋5R 9着/9頭 05/21 名古屋6R 10着/10頭+1.0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 9.5着 (不振) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% ※ 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。
9	ハルノウミ逃げ	木之葵（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3.0着と安定）
前5走 06/04 名古屋5R 4着/12頭 05/25 名古屋7R 2着/10頭 05/08 名古屋12R 3着/10頭+0.2秒 04/24 名古屋6R 2着/12頭+0.0秒 04/13 名古屋6R 10着/10頭+1.9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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% ※ 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。
10	ショウナンラフィネ差し	近藤颯（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9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 06/05 名古屋7R 4着/12頭+1.0秒 05/25 名古屋9R 10着/10頭+0.0秒 05/08 名古屋9R 11着/12頭+2.9秒 04/24 名古屋12R 9着/12頭+1.9秒 04/08 名古屋10R 8着/11頭+1.7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 8.3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 4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 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% ※ 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	フローラビーナス追込	丹羽克（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19走で勝率32%と適性高／同距離帯16走で勝率38%）
前5走 06/04 名古屋6R 9着/11頭 05/22 名古屋12R 8着/10頭+3.0秒 05/07 名古屋10R 6着/10頭+1.9秒 04/23 名古屋8R 10着/12頭+3.3秒 04/10 名古屋8R 10着/11頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 38% △ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% ※ 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	ルミナスピラー先行	筒井勇（笠松）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 05/22 名古屋9R 3着/10頭+3.0秒 05/07 名古屋9R 6着/10頭+0.9秒 04/23 名古屋7R 6着/12頭+2.6秒 04/10 名古屋7R 6着/11頭+2.0秒 03/27 名古屋11R 3着/9頭+0.8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 5.0着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.6% ※ 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

オッシレイション

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲6ヤマカツライコウ

—

EV —

▲9ハルノウミ

—

EV —

▲12ルミナスピラー

—

EV —

▲3エイシンナザレ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×1

オッシレイション

塚本征（愛知）

—

›

▲6

ヤマカツライコウ

大畑慧（愛知）

—

›

▲9

ハルノウミ

木之葵（愛知）

—

›

▲12

ルミナスピラー

筒井勇（笠松）

—

›

▲3

エイシンナザレ

望月洵（愛知）

—

›

△5

アイスノート

丸野勝（愛知）

—

›

△2

サノノロンドン

加藤聡（愛知）

—

›

△11

フローラビーナス

丹羽克（愛知）

—

›

×7

バイアンドホールド

大畑雅（愛知）

—

›

×10

ショウナンラフィネ

近藤颯（愛知）

—

›

×8

ミツカネリブラ

細川智（愛知）

—

›

×4

イナズマライン

深澤杏（笠松）

—

›

💡 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

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

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