名古屋 6R 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。

6R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 14:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クインズモンブラン	加藤聡（愛知）	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/22 名古屋6R 6着/10頭+2.0秒 06/05 名古屋10R 3着/12頭 05/25 名古屋10R 5着/10頭 04/10 名古屋4R 3着/11頭+1.0秒 03/25 名古屋1R 1着/11頭勝利
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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	アミアン差し	大原浩（笠松）	実55.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/05 名古屋10R 8着/12頭 05/25 名古屋12R 6着/11頭+0.0秒 05/08 名古屋12R 8着/10頭+1.0秒 04/24 名古屋10R 7着/11頭+2.1秒 04/13 名古屋10R 10着/11頭+2.3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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
3	サトノスフィア逃げ	塚本征（愛知）	実2.5	🌟◎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（同馬場状態で勝率30%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/04 名古屋3R 1着/12頭 05/20 名古屋7R 1着/11頭 05/05 名古屋6R 6着/12頭+0.9秒 04/08 名古屋12R 5着/12頭+1.5秒 03/25 名古屋3R 5着/11頭+2.1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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.7% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
4	チャンスメーカー自在	細川智（愛知）	実54.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/22 名古屋6R 9着/10頭+2.0秒 05/25 名古屋3R 9着/9頭 05/05 船橋5R 7着/13頭+2.0秒 04/01 船橋6R 9着/13頭+0.8秒 03/12 船橋1R 8着/11頭+3.6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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
5	ヤモリアツマレ	丹羽克（愛知）	実30.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場74走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は56走で勝ち無し）
前5走 06/22 名古屋6R 8着/10頭 06/05 名古屋6R 8着/12頭 05/25 名古屋12R 4着/11頭 05/08 名古屋3R 2着/10頭+0.0秒 04/24 名古屋6R 9着/12頭+2.6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 6.7着 × 当競馬場適性 74走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
6	ラビオンアスール自在	近藤颯（愛知）	実7.6	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場57走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は39走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/05 名古屋9R 2着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋8R 6着/10頭+0.0秒 05/07 名古屋12R 2着/10頭+0.3秒 04/23 名古屋6R 3着/12頭+1.4秒 04/10 名古屋5R 4着/11頭+0.3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 3.3着 × 当競馬場適性 57走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 39走で勝ち無し ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
7	イブシギン追込	柿原翔（愛知）	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場80走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は57走で勝ち無し）
前5走 06/05 名古屋9R 5着/12頭 05/25 名古屋5R 6着/11頭 05/08 名古屋1R 3着/10頭+0.6秒 04/13 名古屋3R 3着/10頭+0.4秒 03/27 名古屋5R 7着/9頭+2.0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 4.7着 × 当競馬場適性 80走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 57走で勝ち無し △ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
8	セロリ差し	丸野勝（愛知）	実33.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/22 名古屋7R 10着/11頭 06/05 名古屋5R 1着/12頭 05/25 名古屋2R 9着/10頭 05/07 名古屋12R 5着/10頭+1.1秒 04/24 名古屋3R 12着/12頭+4.2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 31走で勝率 13% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
9	ウィッティングハム	木之葵（愛知）	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 06/22 名古屋6R 4着/10頭 06/05 名古屋12R 3着/11頭 05/25 名古屋5R 2着/11頭 05/08 名古屋3R 4着/10頭+0.2秒 04/24 名古屋5R 6着/11頭+1.5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 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
10	プレイアブルゲーム自在	友森翔（愛知）	実7.3	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/22 名古屋1R 1着/11頭 06/05 名古屋1R 4着/11頭+2.0秒 05/21 名古屋1R 1着/10頭 05/05 名古屋12R 4着/12頭+0.9秒 04/22 名古屋4R 11着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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	カスミヅキ	大畑雅（愛知）	実24.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/22 名古屋6R 5着/10頭 06/05 名古屋6R 6着/12頭 05/25 名古屋12R 3着/11頭 05/08 名古屋4R 3着/10頭+0.7秒 04/24 名古屋5R 4着/11頭+1.0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 4.7着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
12	ゴッドテソロ先行	望月洵（愛知）	実7.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/05 名古屋10R 10着/12頭+0.0秒 05/08 名古屋10R 7着/10頭+2.6秒 04/24 名古屋10R 9着/11頭+2.6秒 03/27 名古屋5R 9着/9頭+2.9秒 03/13 名古屋9R 5着/10頭+1.3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 8.7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 9走で勝ち無し ▽ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。

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

サトノスフィア

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ウィッティングハム

5.2倍

EV +3%

○12ゴッドテソロ

7.3倍

EV -2%

▲10プレイアブルゲーム

7.3倍

EV -29%

▲6ラビオンアスール

7.6倍

EV -36%

出走馬AI評価順・全12頭

◎3

サトノスフィア

塚本征（愛知）

2.5倍

-23%

›

○9

ウィッティングハム

木之葵（愛知）

5.2倍

+3%

›

○12

ゴッドテソロ

望月洵（愛知）

7.3倍

-2%

›

▲10

プレイアブルゲーム

友森翔（愛知）

7.3倍

-29%

›

▲6

ラビオンアスール

近藤颯（愛知）

7.6倍

-36%

›

△1

クインズモンブラン

加藤聡（愛知）

15.8倍

-21%

›

△7

イブシギン

柿原翔（愛知）

15.6倍

-25%

›

△11

カスミヅキ

大畑雅（愛知）

24.0倍

-10%

›

×8

セロリ

丸野勝（愛知）

33.8倍

-53%

›

×5

ヤモリアツマレ

丹羽克（愛知）

30.8倍

-58%

›

▽4

チャンスメーカー

細川智（愛知）

54.8倍

-44%

›

×2

アミアン

大原浩（笠松）

55.2倍

-55%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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