名古屋 7R 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。

7R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミキノオーボエ自在	望月洵（愛知）	実6.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/05 名古屋7R 12着/12頭+4.0秒 05/25 名古屋7R 9着/10頭 05/08 名古屋9R 8着/12頭+2.4秒 04/10 名古屋6R 10着/10頭+5.3秒 03/25 名古屋6R 6着/12頭+1.9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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 30走で勝率 10% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ▽ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
2	サンライズプロミス自在	友森翔（愛知）	実82.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/05 名古屋7R 11着/12頭 05/25 名古屋7R 8着/10頭 05/08 名古屋9R 9着/12頭+2.5秒 04/24 名古屋9R 12着/12頭+2.9秒 04/13 名古屋4R 1着/10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戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
3	リンノパルピート	筒井勇（笠松）	実33.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場38走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/22 名古屋7R 8着/11頭 06/05 名古屋7R 10着/12頭 05/25 名古屋6R 9着/10頭 05/08 名古屋8R 10着/11頭+2.5秒 04/24 名古屋7R 5着/12頭+1.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
4	ソブリンルーラー	木之葵（愛知）	実61.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/22 名古屋6R 10着/10頭+1.0秒 06/05 名古屋6R 12着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋3R 7着/9頭+5.0秒 05/08 名古屋2R 8着/11頭+1.2秒 04/24 名古屋7R 12着/12頭+4.3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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	タベザカリ先行	大畑雅（愛知）	実2.7	🌟◎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 06/05 名古屋6R 5着/12頭 05/25 名古屋6R 6着/10頭 05/08 名古屋10R 2着/10頭+0.1秒 04/24 名古屋8R 6着/11頭+2.2秒 03/26 名古屋9R 3着/11頭+1.9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 4.3着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.9% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
6	インフォーマント追込	小笠羚（愛知）	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/05 名古屋8R 11着/12頭 05/25 名古屋9R 9着/10頭 05/07 名古屋8R 9着/10頭+1.9秒 04/24 名古屋12R 7着/12頭+1.6秒 04/10 名古屋7R 7着/11頭+2.2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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 79走で勝率 5% △ 距離適性同距離 47走で勝率 6% △ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	グラスチアー	今井貴（愛知）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場45走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/22 名古屋7R 4着/11頭 06/05 名古屋6R 7着/12頭 05/25 名古屋6R 7着/10頭 05/08 名古屋8R 7着/11頭+0.9秒 04/24 名古屋9R 11着/12頭+2.9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 6.0着 × 当競馬場適性 45走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	パリパリライズ自在	大原浩（笠松）	実48.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/22 名古屋7R 7着/11頭 06/05 名古屋6R 11着/12頭+1.0秒 05/25 名古屋6R 10着/10頭+5.0秒 05/08 名古屋8R 9着/11頭+2.4秒 04/13 名古屋10R 5着/11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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	コスモコロネット	丹羽克（愛知）	実12.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 06/22 名古屋7R 6着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋7R 6着/12頭 05/25 名古屋6R 8着/10頭 05/08 名古屋8R 6着/11頭+0.7秒 04/13 名古屋12R 9着/11頭+3.8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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 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。
10	オールオンフリーク追込	近藤颯（愛知）	実55.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/05 名古屋6R 10着/12頭 05/25 名古屋3R 8着/9頭 05/08 名古屋2R 11着/11頭+1.6秒 04/24 名古屋10R 5着/11頭+2.0秒 04/13 名古屋9R 8着/10頭+1.8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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ▽ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
11	メタルクラフト差し	山田祥（愛知）	実8.1	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 05/25 名古屋6R 5着/10頭 05/08 名古屋9R 7着/12頭+1.3秒 04/24 名古屋9R 9着/12頭+2.8秒 04/13 名古屋12R 8着/11頭+1.6秒 03/25 名古屋6R 7着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 38走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
12	ハイグッドエース差し	阪野学（愛知）	実18.7	△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7R 5着/11頭 06/05 名古屋6R 9着/12頭 05/08 名古屋8R 8着/11頭+2.0秒 04/24 名古屋10R 4着/11頭+1.9秒 04/13 名古屋10R 6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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 48走で勝率 6% △ 距離適性同距離 30走で勝率 10% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 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。

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

タベザカリ

騎手大畑雅（愛知）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ミキノオーボエ

6.6倍

EV +14%

○7グラスチアー

4.1倍

EV -38%

▲11メタルクラフト

8.1倍

EV -12%

▲9コスモコロネット

12.4倍

EV -17%

出走馬AI評価順・全12頭

◎5

タベザカリ

大畑雅（愛知）

2.7倍

-11%

›

○1

ミキノオーボエ

望月洵（愛知）

6.6倍

+14%

›

○7

グラスチアー

今井貴（愛知）

4.1倍

-38%

›

▲11

メタルクラフト

山田祥（愛知）

8.1倍

-12%

›

▲9

コスモコロネット

丹羽克（愛知）

12.4倍

-17%

›

△6

インフォーマント

小笠羚（愛知）

6.9倍

-56%

›

△12

ハイグッドエース

阪野学（愛知）

18.7倍

-44%

›

△3

リンノパルピート

筒井勇（笠松）

33.3倍

-16%

›

▽8

パリパリライズ

大原浩（笠松）

48.2倍

+2%

›

▽10

オールオンフリーク

近藤颯（愛知）

55.0倍

-27%

›

▽2

サンライズプロミス

友森翔（愛知）

82.9倍

-11%

›

▽4

ソブリンルーラー

木之葵（愛知）

61.8倍

-37%

›

💡 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

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）

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。