名古屋 9R 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。

9R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リトルリリイ逃げ	小笠羚（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 06/04 名古屋11R 11着/12頭 02/11 名古屋8R 1着/11頭勝利 01/28 名古屋11R 6着/11頭+0.9秒 01/04 名古屋10R 1着/11頭勝利 12/23 名古屋6R 2着/10頭+0.1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 16走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% ※ 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。
2	ワタシイノッテマス追込	丸野勝（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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／71日ぶりの実戦）
前5走 04/22 名古屋5R 9着/12頭+2.1秒 04/10 名古屋11R 6着/10頭+3.0秒 01/29 名古屋10R 3着/12頭+0.6秒 01/15 名古屋11R 5着/8頭+2.8秒 01/04 名古屋8R 7着/11頭+2.2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 6.0着 × 当競馬場適性 10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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% ※ 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。
3	ソルテソーロ	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5走で勝率40%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 名古屋10R 9着/12頭 06/04 名古屋10R 5着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋6R 1着/10頭 05/08 名古屋7R 1着/11頭勝利 04/20 名古屋3R 3着/12頭+1.0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 5走で勝率 40% (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) ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.5% ※ 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	ゴールドレーン逃げ	友森翔（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8走で勝率25%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 名古屋9R 1着/10頭 05/06 名古屋8R 2着/10頭+0.8秒 03/26 名古屋11R 3着/8頭+0.6秒 02/26 名古屋10R 8着/8頭+2.6秒 10/30 名古屋9R 1着/10頭勝利
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 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% ※ 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。
5	スマイルフレイヤ差し	阪野学（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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/04 名古屋10R 12着/12頭+3.0秒 05/21 名古屋9R 8着/10頭 05/05 名古屋11R 8着/11頭+7.8秒 04/22 名古屋9R 9着/9頭+3.8秒 03/25 名古屋8R 8着/10頭+4.3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% ※ 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。
6	マンデーロウリュウ自在	細川智（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25%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 02/26 名古屋11R 8着/12頭+3.4秒 10/30 名古屋11R 3着/12頭+1.1秒 09/18 名古屋5R 1着/10頭勝利 09/04 名古屋10R 2着/11頭+1.5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 3走で勝率 33% △ ローテーション 126日休養明け × 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 11.8% ※ 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	サリー	丹羽克（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8.3着と低調）
前5走 06/17 名古屋3R 5着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋1R 12着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋10R 8着/11頭+0.0秒 05/07 名古屋2R 1着/10頭勝利 04/13 名古屋1R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 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% △ 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) -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	ビアリッツ逃げ	近藤颯（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 名古屋10R 7着/12頭 05/21 名古屋9R 2着/10頭 05/06 名古屋8R 1着/10頭勝利 04/22 名古屋9R 5着/9頭+1.2秒 04/09 名古屋7R 4着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% ※ 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。
9	ハチハチローズ追込	筒井勇（笠松）	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9.0着と低調）
前5走 06/04 名古屋11R 12着/12頭+1.0秒 05/21 名古屋12R 4着/7頭 05/05 名古屋11R 11着/11頭+12.0秒 04/09 名古屋11R 10着/10頭+4.9秒 03/25 名古屋8R 5着/10頭+2.4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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ▽ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% ※ 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。
10	コスモグロボーサ自在	大畑慧（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 05/05 名古屋3R 2着/5頭+0.8秒 04/22 名古屋5R 7着/12頭+1.9秒 03/25 名古屋9R 2着/7頭+0.4秒 03/13 名古屋2R 1着/11頭勝利 03/02 名古屋6R 2着/11頭+0.3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 3.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% ※ 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。
11	ナラティヴハーピー逃げ	今井貴（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/04 名古屋10R 11着/12頭+0.0秒 05/21 名古屋9R 5着/10頭+0.0秒 04/22 名古屋5R 3着/12頭+1.0秒 04/09 名古屋7R 5着/12頭+1.0秒 03/12 名古屋9R 5着/10頭+0.6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 6.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 11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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% ※ 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。
12	ヨッシーリオ	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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/04 名古屋10R 2着/12頭 05/21 名古屋12R 5着/7頭 04/23 名古屋5R 1着/11頭勝利 ― ―
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) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% ※ 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。

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

ソルテソーロ

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

▲10コスモグロボーサ

—

EV —

▲6マンデーロウリュウ

—

EV —

▲4ゴールドレーン

—

EV —

▲12ヨッシーリオ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×3

ソルテソーロ

塚本征（愛知）

—

›

▲10

コスモグロボーサ

大畑慧（愛知）

—

›

▲6

マンデーロウリュウ

細川智（愛知）

—

›

▲4

ゴールドレーン

友森翔（愛知）

—

›

▲12

ヨッシーリオ

望月洵（愛知）

—

›

△8

ビアリッツ

近藤颯（愛知）

—

›

△2

ワタシイノッテマス

丸野勝（愛知）

—

›

△11

ナラティヴハーピー

今井貴（愛知）

—

›

×1

リトルリリイ

小笠羚（愛知）

—

›

×7

サリー

丹羽克（愛知）

—

›

×9

ハチハチローズ

筒井勇（笠松）

—

›

×5

スマイルフレイヤ

阪野学（愛知）

—

›

💡 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。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。