名古屋 12R 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。

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブラックビート自在	柿原翔（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7R 7着/11頭+3.0秒 05/05 名古屋5R 1着/11頭勝利 04/22 名古屋1R 9着/12頭+2.2秒 04/08 名古屋4R 2着/11頭+0.0秒 03/24 名古屋8R 12着/12頭+3.1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 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -82% (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。
2	カミーチェ	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39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は39走で勝ち無し）
前5走 06/19 名古屋1R 7着/10頭 06/04 名古屋12R 5着/12頭 05/21 名古屋3R 2着/10頭+0.0秒 05/06 名古屋1R 4着/11頭+0.2秒 04/09 名古屋4R 10着/11頭+1.5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 4.7着 × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 39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	トラストユー追込	塚本征（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22走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/22 名古屋1R 6着/11頭 06/05 名古屋1R 5着/11頭 05/22 名古屋7R 10着/11頭 05/07 名古屋6R 3着/11頭+0.5秒 04/23 名古屋6R 7着/12頭+2.2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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 8.6% ※ 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。
4	スイングボーイ	大畑慧（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33走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は32走で勝ち無し）
前5走 06/19 名古屋1R 5着/10頭 06/04 名古屋3R 8着/12頭 05/22 名古屋5R 8着/10頭 05/07 名古屋5R 9着/10頭+1.0秒 04/23 名古屋4R 7着/12頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% ※ 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	ジャストハンマー	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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 06/19 名古屋1R 4着/10頭+0.0秒 06/04 名古屋3R 9着/12頭 05/22 名古屋4R 10着/10頭+4.0秒 05/07 名古屋4R 9着/9頭+2.9秒 04/10 名古屋3R 10着/11頭+3.4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 7.7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 9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) -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。
6	メイショウイッシン	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17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 06/19 名古屋2R 6着/11頭+2.0秒 06/04 名古屋4R 8着/12頭+1.0秒 05/22 名古屋6R 7着/9頭 05/07 名古屋6R 7着/11頭+1.5秒 04/23 名古屋6R 11着/12頭+3.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33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) -82% (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。
7	テルケンユミガール自在	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9.0着と低調）
前5走 06/04 名古屋4R 12着/12頭+2.0秒 05/22 名古屋7R 8着/11頭+1.0秒 05/07 名古屋7R 7着/11頭+1.0秒 04/23 名古屋4R 4着/12頭+0.7秒 04/10 名古屋4R 6着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 30走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% ※ 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。
8	トークダウン	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40走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 06/19 名古屋2R 7着/11頭+1.0秒 06/04 名古屋3R 5着/12頭+0.0秒 05/22 名古屋6R 8着/9頭+2.0秒 05/06 名古屋3R 2着/11頭+0.3秒 04/23 名古屋2R 6着/12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 6.7着 × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 36走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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。
9	ブリリアントギフト自在	望月洵（愛知）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/19 名古屋2R 9着/11頭+1.0秒 05/22 名古屋5R 4着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋5R 7着/10頭+0.8秒 04/10 名古屋3R 7着/11頭+2.6秒 03/26 名古屋9R 10着/11頭+4.3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 6.7着 △ 当競馬場適性 73走で勝率 5% △ 距離適性同距離 62走で勝率 6% × 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 6.5% ※ 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。
10	フランキンローズ	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14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/19 名古屋1R 9着/10頭 06/04 名古屋3R 11着/12頭+0.0秒 05/22 名古屋4R 5着/10頭+2.0秒 05/07 名古屋4R 8着/9頭+2.0秒 04/23 名古屋3R 8着/12頭+1.4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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し × 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。
11	ウォーターリッシュ自在	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40走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/19 名古屋2R 2着/11頭+2.0秒 05/22 名古屋6R 6着/9頭 05/07 名古屋6R 8着/11頭+1.7秒 04/23 名古屋6R 9着/12頭+2.7秒 04/10 名古屋5R 10着/11頭+2.6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 5.3着 × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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 9.7% ※ 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。
12	ピークブルーム	細川智（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/19 名古屋3R 8着/11頭 06/04 名古屋12R 6着/12頭 05/22 名古屋7R 5着/11頭 05/06 名古屋10R 2着/11頭+0.1秒 04/23 名古屋3R 6着/12頭+0.6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 6.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% × 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 8.8% ※ 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。

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

スイングボーイ

騎手大畑慧（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

▲7テルケンユミガール

—

EV —

▲11ウォーターリッシュ

—

EV —

▲6メイショウイッシン

—

EV —

▲1ブラックビート

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×4

スイングボーイ

大畑慧（愛知）

—

›

▲7

テルケンユミガール

加藤聡（愛知）

—

›

▲11

ウォーターリッシュ

近藤颯（愛知）

—

›

▲6

メイショウイッシン

丹羽克（愛知）

—

›

▲1

ブラックビート

柿原翔（愛知）

—

›

△12

ピークブルーム

細川智（愛知）

—

›

△3

トラストユー

塚本征（愛知）

—

›

△2

カミーチェ

木之葵（愛知）

—

›

×8

トークダウン

友森翔（愛知）

—

›

×9

ブリリアントギフト

望月洵（愛知）

—

›

×5

ジャストハンマー

小笠羚（愛知）

—

›

×10

フランキンローズ

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。

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