名古屋 10R 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。

10R 名古屋競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 17:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フークフォルモサ逃げ	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 06/17 名古屋10R 6着/12頭 06/02 名古屋2R 1着/11頭 05/25 名古屋4R 6着/11頭+0.0秒 05/07 名古屋2R 3着/10頭+0.6秒 04/24 名古屋2R 4着/12頭+1.1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 14走で勝率 7% △ 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 4.9% ※ 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。
2	クインズツバキ逃げ	山田祥（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 04/22 名古屋5R 2着/12頭+0.9秒 04/10 名古屋9R 2着/11頭+0.2秒 03/24 名古屋1R 1着/11頭勝利 ― ―
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 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 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% ※ 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。
3	ロイヤルドリーム先行	今井貴（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2.7着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/17 名古屋3R 3着/11頭+1.0秒 05/20 名古屋6R 2着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋3R 3着/11頭+0.5秒 04/20 名古屋1R 1着/12頭勝利 03/23 名古屋3R 10着/11頭+4.5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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% ※ 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。
4	キャメロン自在	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20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 06/04 名古屋10R 9着/12頭+5.0秒 05/21 名古屋12R 6着/7頭+0.0秒 05/05 名古屋3R 3着/5頭+1.4秒 04/22 名古屋9R 4着/9頭+1.0秒 04/09 名古屋7R 6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 6.0着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -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。
5	ハッピーアシュレイ先行	木之葵（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7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 名古屋10R 4着/12頭+0.0秒 05/06 名古屋4R 1着/12頭勝利 04/23 名古屋5R 2着/11頭+0.3秒 03/26 名古屋7R 2着/10頭+0.4秒 03/13 名古屋2R 9着/11頭+2.0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 7走で勝率 29% (得意) ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% ※ 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	ホワイトジェイド差し	大畑慧（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8.0着と低調）
前5走 05/28 浦和8R 10着/11頭 05/12 川崎8R 8着/12頭+2.1秒 04/20 浦和3R 6着/12頭+1.2秒 01/21 船橋11R 11着/13頭+6.3秒 01/07 浦和7R 6着/9頭+4.0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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% ※ 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	フルールドゥリュン差し	丹羽克（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4走で勝ち無し）
前5走 06/04 名古屋10R 10着/12頭+0.0秒 05/21 名古屋9R 6着/10頭 05/06 名古屋8R 3着/10頭+0.8秒 04/22 名古屋9R 8着/9頭+2.2秒 04/09 名古屋7R 8着/12頭+1.3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 6.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 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 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 2.9% ※ 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。
8	シーズンシート自在	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／前走3着）
前5走 06/04 名古屋1R 3着/12頭 05/06 名古屋8R 6着/10頭+1.2秒 04/22 名古屋5R 4着/12頭+1.1秒 04/13 名古屋2R 1着/12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戦の調子平均 4.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3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) -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。
9	エコロラヴァー	加藤聡（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10R 10着/12頭 ― ― ― ―
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 10.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% ※ 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	エイシンピリオド先行	東川慎（笠松）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/17 名古屋10R 12着/12頭 04/22 名古屋9R 3着/9頭+0.7秒 04/09 名古屋7R 2着/12頭+0.6秒 03/11 名古屋10R 3着/10頭+1.1秒 02/27 名古屋8R 2着/12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 5.7着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% ※ 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。
11	イヌボウノツキ	望月洵（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／前走2着）
前5走 06/17 名古屋10R 2着/12頭+1.0秒 06/04 名古屋1R 2着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋4R 1着/11頭 05/08 名古屋7R 2着/11頭+0.2秒 04/20 名古屋2R 3着/11頭+1.1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 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% ※ 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。
12	ノーブルトレジャー	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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/17 名古屋2R 1着/11頭 06/03 名古屋4R 1着/12頭 05/19 名古屋4R 2着/11頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.4% ※ 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

ノーブルトレジャー

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

▲2クインズツバキ

—

EV —

▲8シーズンシート

—

EV —

▲5ハッピーアシュレイ

—

EV —

▲11イヌボウノツキ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×12

ノーブルトレジャー

塚本征（愛知）

—

›

▲2

クインズツバキ

山田祥（愛知）

—

›

▲8

シーズンシート

細川智（愛知）

—

›

▲5

ハッピーアシュレイ

木之葵（愛知）

—

›

▲11

イヌボウノツキ

望月洵（愛知）

—

›

△3

ロイヤルドリーム

今井貴（愛知）

—

›

△9

エコロラヴァー

加藤聡（愛知）

—

›

△6

ホワイトジェイド

大畑慧（愛知）

—

›

×10

エイシンピリオド

東川慎（笠松）

—

›

×4

キャメロン

友森翔（愛知）

—

›

×1

フークフォルモサ

小笠羚（愛知）

—

›

×7

フルールドゥリュン

丹羽克（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。