名古屋 11R 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。

11R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダブルアタック差し	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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/18 名古屋10R 4着/8頭 06/02 名古屋11R 3着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋11R 6着/11頭 05/07 名古屋11R 4着/10頭+0.3秒 04/23 名古屋11R 5着/10頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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 14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 5.1% ※ 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。
2	マンノライトニング逃げ	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19走で勝率32%と適性高／同距離帯16走で勝率31%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/03 名古屋11R 3着/10頭+0.0秒 05/04 名古屋8R 3着/9頭+1.6秒 02/23 名古屋11R 3着/9頭+0.8秒 01/29 名古屋11R 4着/12頭+0.5秒 01/05 名古屋7R 4着/12頭+2.1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 3.0着 (安定) ◎ 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 31% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 10.5% ※ 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。
3	ジュンフィレンツェ逃げ	望月洵（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27走で勝率26%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/03 名古屋11R 5着/10頭 05/22 名古屋11R 3着/11頭 05/04 名古屋8R 5着/9頭+2.0秒 04/23 名古屋9R 3着/10頭+0.7秒 03/27 名古屋8R 7着/12頭+1.2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 4.3着 ○ 当競馬場適性 32走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 26% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% ※ 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。
4	スティールアクター逃げ	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28走で勝率29%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/18 名古屋11R 8着/12頭 05/21 名古屋11R 1着/10頭 04/23 名古屋11R 2着/10頭+0.8秒 03/25 名古屋10R 1着/12頭勝利 02/27 名古屋12R 1着/9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 28走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% ※ 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。
5	ミスティライラック逃げ	大畑雅（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場10走で勝率30%と適性高／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 06/18 名古屋10R 2着/8頭 04/23 名古屋9R 2着/10頭+0.3秒 04/13 名古屋11R 3着/10頭+1.1秒 03/11 名古屋11R 4着/11頭+0.9秒 02/11 名古屋11R 1着/12頭勝利
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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ○ 距離適性同距離 28走で勝率 18% ○ 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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% ※ 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	ラブミーテキーラ先行	友森翔（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4走で勝率25%／168日ぶりの実戦）
前5走 01/15 園田10R 7着/10頭+0.8秒 12/16 園田10R 5着/12頭+0.4秒 11/26 園田11R 4着/12頭+0.5秒 11/05 園田10R 3着/10頭+0.5秒 10/17 園田10R 5着/12頭+1.4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 5.3着 ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 168日休養明け × 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 8.0% ※ 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	ヴェッツラー追込	山田祥（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/03 名古屋11R 6着/10頭 05/22 名古屋11R 5着/11頭+0.0秒 05/08 名古屋11R 8着/10頭+2.0秒 01/05 名古屋7R 11着/12頭+3.3秒 12/24 名古屋11R 6着/8頭+1.4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 43走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 26走で勝率 15% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 6.9% ※ 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	メルト先行	今井貴（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯20走で勝率30%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/18 名古屋11R 7着/12頭+0.0秒 04/07 名古屋10R 7着/11頭+1.5秒 03/27 名古屋8R 1着/12頭勝利 02/23 名古屋7R 11着/12頭+2.1秒 01/29 名古屋11R 2着/12頭+0.2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 32走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 30% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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 8.1% ※ 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	ジャスパーノワール	細川智（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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 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 13.4% ※ 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	アルサーフィ先行	明星晴（笠松）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（539日ぶりの実戦）
前5走 01/09 浦和8R 9着/12頭+2.3秒 12/25 浦和9R 6着/12頭+1.1秒 09/19 浦和11R 6着/12頭+0.7秒 08/20 浦和7R 3着/12頭+1.5秒 07/26 川崎10R 3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 7.0着 (不振) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 539日休養明け × 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 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。
11	ノリノリブリランテ逃げ	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 06/18 名古屋10R 3着/8頭 05/22 名古屋11R 4着/11頭+0.0秒 02/27 名古屋11R 3着/12頭+0.4秒 02/12 名古屋11R 3着/12頭+0.9秒 01/05 名古屋11R 1着/7頭勝利
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 3.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% ※ 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。

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

ジャスパーノワール

騎手細川智（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

▲4スティールアクター

—

EV —

▲3ジュンフィレンツェ

—

EV —

▲5ミスティライラック

—

EV —

▲2マンノライトニング

—

EV —

出走馬AI評価順・全11頭

×9

ジャスパーノワール

細川智（愛知）

—

›

▲4

スティールアクター

加藤聡（愛知）

—

›

▲3

ジュンフィレンツェ

望月洵（愛知）

—

›

▲5

ミスティライラック

大畑雅（愛知）

—

›

▲2

マンノライトニング

丸野勝（愛知）

—

›

△8

メルト

今井貴（愛知）

—

›

△6

ラブミーテキーラ

友森翔（愛知）

—

›

△7

ヴェッツラー

山田祥（愛知）

—

›

×10

アルサーフィ

明星晴（笠松）

—

›

×11

ノリノリブリランテ

筒井勇（笠松）

—

›

×1

ダブルアタック

近藤颯（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。

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