名古屋 8R 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。

8R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェリアフローレス自在	大畑雅（愛知）	実66.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/16 名古屋8R 10着/12頭 05/25 名古屋8R 2着/10頭 05/05 名古屋1R 4着/11頭+0.4秒 04/24 名古屋6R 11着/12頭+3.4秒 03/27 名古屋1R 2着/10頭+0.0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 5.3着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
2	カフジジャワ自在	加藤聡（愛知）	実49.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率40%／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/22 名古屋9R 10着/10頭+2.0秒 05/07 名古屋9R 10着/10頭+4.6秒 04/23 名古屋7R 11着/12頭+4.0秒 04/10 名古屋7R 9着/11頭+3.3秒 03/26 名古屋12R 3着/11頭+0.1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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
3	サンライズテソロ追込	阪野学（愛知）	実338.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/05 名古屋8R 12着/12頭+3.0秒 05/22 名古屋9R 9着/10頭+7.0秒 05/07 名古屋8R 10着/10頭+2.2秒 04/24 名古屋12R 12着/12頭+4.2秒 04/10 名古屋7R 11着/11頭+4.0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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 44走で勝率 7% ▽ 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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
4	サヤヒメ差し	望月洵（愛知）	実3.7	▲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9走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/22 名古屋6R 2着/10頭 05/27 浦和6R 9着/12頭+1.0秒 04/20 浦和7R 4着/12頭+1.2秒 03/16 浦和8R 4着/12頭+1.4秒 01/07 浦和2R 4着/12頭+1.8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 5.0着 ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	ショウリュウアサヒ逃げ推奨	山田祥（愛知）	実12.1	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+60%の中穴候補（前走3着で力を示す）
前5走 05/25 名古屋6R 3着/10頭+0.0秒 04/13 名古屋6R 6着/10頭+1.2秒 02/11 名古屋4R 2着/12頭+0.5秒 01/28 名古屋6R 3着/12頭+0.1秒 01/03 名古屋12R 3着/9頭+0.9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 3.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
6	ウォーオブサウンド先行	筒井勇（笠松）	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/05 名古屋8R 6着/12頭 05/08 名古屋3R 1着/10頭勝利 04/24 名古屋3R 2着/12頭+0.6秒 04/13 名古屋3R 7着/10頭+0.8秒 03/27 名古屋2R 6着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.5% (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。
7	アーキハッカー自在	近藤颯（愛知）	実15.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/04 名古屋5R 7着/12頭 05/25 名古屋6R 2着/10頭+5.0秒 05/08 名古屋2R 4着/11頭+0.2秒 04/24 名古屋7R 6着/12頭+1.9秒 04/13 名古屋8R 7着/11頭+1.8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 4.3着 △ 当競馬場適性 41走で勝率 7% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
8	ヴィオレンツァ差し	塚本征（愛知）	実4.0	◎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（同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 06/05 名古屋7R 5着/12頭 05/07 船橋9R 8着/12頭+1.7秒 03/12 船橋5R 7着/12頭+1.1秒 02/13 船橋5R 9着/12頭+2.5秒 11/28 浦和9R 4着/12頭+1.6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 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.4% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	ブリージョドラード差し	細川智（愛知）	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 06/05 名古屋7R 3着/12頭 05/25 名古屋3R 3着/9頭+1.0秒 05/08 名古屋2R 6着/11頭+0.9秒 04/24 名古屋7R 7着/12頭+1.9秒 04/13 名古屋8R 8着/11頭+2.2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 4.0着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 35走で勝率 6% ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	ハーピークオーレ	丸野勝（愛知）	実15.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場40走で勝率5%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/22 名古屋6R 3着/10頭+0.0秒 06/05 名古屋9R 3着/12頭 05/25 名古屋8R 4着/10頭+1.0秒 05/08 名古屋4R 10着/10頭+3.2秒 04/24 名古屋6R 12着/12頭+3.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 30走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 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。
11	ジュライファースト先行	大畑慧（愛知）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／288日ぶりの実戦）
前5走 09/18 名古屋8R 5着/12頭+1.6秒 08/19 名古屋10R 1着/12頭勝利 07/18 名古屋11R 4着/12頭+1.9秒 07/07 名古屋10R 3着/11頭+1.0秒 06/24 名古屋10R 5着/12頭+1.2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 16走で勝率 19% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 288日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
12	エドノバイオレット先行	木之葵（愛知）	実30.1	△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8R 9着/12頭 05/25 名古屋3R 2着/9頭 05/08 名古屋2R 9着/11頭+1.5秒 04/24 名古屋8R 4着/11頭+1.7秒 04/13 名古屋9R 3着/10頭+0.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 66走で勝率 8% △ 距離適性同距離 50走で勝率 8% ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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

ヴィオレンツァ

騎手塚本征（愛知）

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

-18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ジュライファースト

5.3倍

EV +4%

○6ウォーオブサウンド

5.2倍

EV -3%

▲4サヤヒメ

3.7倍

EV -49%

▲5ショウリュウアサヒ

12.1倍

EV +60%

出走馬AI評価順・全12頭

◎8

ヴィオレンツァ

塚本征（愛知）

4.0倍

-18%

›

○11

ジュライファースト

大畑慧（愛知）

5.3倍

+4%

›

○6

ウォーオブサウンド

筒井勇（笠松）

5.2倍

-3%

›

▲4

サヤヒメ

望月洵（愛知）

3.7倍

-49%

›

▲5

ショウリュウアサヒ

山田祥（愛知）

12.1倍

+60%

›

△10

ハーピークオーレ

丸野勝（愛知）

15.5倍

-24%

›

△9

ブリージョドラード

細川智（愛知）

13.4倍

-57%

›

△12

エドノバイオレット

木之葵（愛知）

30.1倍

-38%

›

×7

アーキハッカー

近藤颯（愛知）

15.1倍

-74%

›

▽1

フェリアフローレス

大畑雅（愛知）

66.7倍

-14%

›

▽2

カフジジャワ

加藤聡（愛知）

49.6倍

-37%

›

▽3

サンライズテソロ

阪野学（愛知）

338.8倍

+27%

›

💡 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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 5 ショウリュウアサヒ実12.1倍期待値 +60% ❌不的中7着単勝 12.1倍

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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