名古屋 10R 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。

10R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールドレター逃げ	友森翔（愛知）	実27.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 04/09 名古屋7R 7着/12頭+1.2秒 03/12 名古屋10R 7着/10頭+1.0秒 02/11 名古屋8R 3着/11頭+0.7秒 01/28 名古屋11R 10着/11頭+3.0秒 01/04 名古屋10R 5着/11頭+0.8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 5.7着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
2	ローズドゥレッシュ差し	丸野勝（愛知）	実97.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し）
前5走 06/05 名古屋12R 7着/11頭 05/25 名古屋2R 3着/10頭+0.0秒 05/08 名古屋3R 6着/10頭+1.1秒 04/24 名古屋4R 3着/12頭+0.8秒 04/13 名古屋3R 5着/10頭+0.5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 5.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し ○ 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) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	シャイニングウェイ追込	阪野学（愛知）	実116.5	▽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9R 7着/12頭 05/25 名古屋10R 10着/10頭 05/08 名古屋4R 4着/10頭+0.9秒 04/24 名古屋6R 6着/12頭+1.7秒 04/13 名古屋6R 8着/10頭+1.6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 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
4	ブルロッソ	筒井勇（笠松）	実42.8	△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33%／前走2着）
前5走 06/22 名古屋1R 2着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋1R 3着/11頭+2.0秒 05/22 名古屋8R 6着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋1R 1着/11頭勝利 04/22 名古屋8R 7着/11頭+1.1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 3.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
5	ラブバイオレット逃げ	丹羽克（愛知）	実25.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 05/22 名古屋7R 7着/11頭 05/07 名古屋6R 4着/11頭+0.8秒 04/10 名古屋1R 2着/11頭+0.1秒 03/27 名古屋4R 7着/12頭+2.7秒 03/13 名古屋3R 5着/10頭+0.6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 4.3着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
6	ブルースバローズ	加藤聡（愛知）	実1.0	🌟◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/19 名古屋1R 1着/10頭 06/03 名古屋1R 1着/12頭 ― ― ―
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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 66.0% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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	アルゴフィリオ追込	塚本征（愛知）	実11.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/19 名古屋2R 1着/11頭 05/20 名古屋8R 1着/10頭 05/06 船橋2R 5着/12頭+0.7秒 04/24 浦和5R 8着/9頭+2.1秒 04/03 船橋4R 6着/12頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
8	ザボドフスキー追込	加藤誓（愛知）	実192.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/05 船橋7R 6着/12頭 05/07 船橋3R 11着/12頭+3.5秒 04/02 船橋3R 10着/12頭+4.1秒 03/13 船橋2R 8着/11頭+2.5秒 02/28 浦和7R 10着/13頭+2.6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 9.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 9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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
9	イザベルソレイユ逃げ推奨	近藤颯（愛知）	実24.6	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+75%の中穴候補（直近3走平均2.3着と安定／前走2着で力を示す／112日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/13 名古屋6R 2着/9頭+0.1秒 01/16 名古屋5R 3着/9頭+0.3秒 11/21 名古屋7R 2着/12頭+0.1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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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	マルクパージュ追込	小笠羚（愛知）	実192.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/05 名古屋10R 9着/12頭+1.0秒 05/25 名古屋12R 11着/11頭+3.0秒 05/08 名古屋12R 10着/10頭+2.5秒 04/13 名古屋10R 11着/11頭+2.7秒 03/25 名古屋6R 11着/12頭+4.8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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	フォードスピリット逃げ	大原浩（笠松）	実64.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.0秒 12/16 園田3R 1着/10頭勝利 11/20 園田1R 1着/10頭勝利 10/29 園田4R 5着/10頭+1.5秒 10/10 園田1R 4着/12頭+0.7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 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (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。
12	パーソナルレコード逃げ	大畑慧（愛知）	実19.4	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 名古屋12R 1着/12頭 05/21 名古屋5R 2着/10頭 05/06 名古屋2R 4着/10頭+0.6秒 04/22 名古屋8R 5着/11頭+1.0秒 03/25 園田3R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。

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

ブルースバローズ

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12パーソナルレコード

19.4倍

EV +61%

○9イザベルソレイユ

24.6倍

EV +75%

▲7アルゴフィリオ

11.7倍

EV -30%

▲5ラブバイオレット

25.9倍

EV -19%

出走馬AI評価順・全12頭

◎6

ブルースバローズ

加藤聡（愛知）

1.0倍

-33%

›

○12

パーソナルレコード

大畑慧（愛知）

19.4倍

+61%

›

○9

イザベルソレイユ

近藤颯（愛知）

24.6倍

+75%

›

▲7

アルゴフィリオ

塚本征（愛知）

11.7倍

-30%

›

▲5

ラブバイオレット

丹羽克（愛知）

25.9倍

-19%

›

△1

ゴールドレター

友森翔（愛知）

27.3倍

-33%

›

△4

ブルロッソ

筒井勇（笠松）

42.8倍

›

△11

フォードスピリット

大原浩（笠松）

64.2倍

+19%

›

▽2

ローズドゥレッシュ

丸野勝（愛知）

97.3倍

+50%

›

▽3

シャイニングウェイ

阪野学（愛知）

116.5倍

-32%

›

▽8

ザボドフスキー

加藤誓（愛知）

192.7倍

-19%

›

▽10

マルクパージュ

小笠羚（愛知）

192.7倍

-34%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 イザベルソレイユ実24.6倍期待値 +112% ❌不的中2着単勝 24.6倍

※ 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

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。