名古屋 11R 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。

11R 名古屋競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 17:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナムラマイケル自在	大畑慧（愛知）	実155.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/03 名古屋11R 10着/10頭+3.0秒 05/22 名古屋11R 7着/11頭+6.0秒 05/07 名古屋11R 6着/10頭+0.6秒 04/24 名古屋11R 7着/10頭+1.5秒 04/13 名古屋11R 7着/10頭+2.0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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
2	エイシンガウディ逃げ	望月洵（愛知）	実3.3	◎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11走で勝率45%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 04/22 名古屋11R 1着/12頭勝利 04/10 名古屋10R 2着/9頭+0.1秒 03/10 名古屋12R 1着/11頭勝利 02/09 名古屋11R 2着/9頭+0.7秒 01/28 名古屋12R 1着/11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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 45% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
3	ザイツィンガー	大畑雅（愛知）	実1.7	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/18 名古屋11R 3着/12頭 06/03 名古屋10R 3着/12頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
4	キャッシュブリッツ先行	筒井勇（笠松）	実36.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/05 名古屋11R 5着/11頭 01/29 名古屋11R 8着/12頭+1.0秒 09/19 名古屋11R 2着/12頭+0.3秒 05/29 名古屋11R 2着/12頭+0.2秒 05/03 名古屋11R 3着/12頭+2.0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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 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) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ファーストリッキー自在	今井貴（愛知）	実108.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/18 名古屋10R 5着/8頭+5.0秒 05/21 名古屋11R 8着/10頭 05/07 名古屋11R 10着/10頭+2.2秒 08/27 園田12R 8着/12頭+1.8秒 07/30 園田9R 2着/9頭+0.2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 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
6	ソーラレイ逃げ	友森翔（愛知）	実16.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/22 名古屋11R 6着/11頭 05/08 名古屋11R 3着/10頭+1.1秒 04/13 名古屋11R 2着/10頭+0.5秒 03/11 名古屋11R 2着/11頭+0.4秒 02/27 名古屋11R 2着/12頭+0.1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 3.7着 ○ 当競馬場適性 41走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	フレスコバルディ自在	丹羽克（愛知）	実77.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯14走で勝率36%）
前5走 06/05 名古屋11R 7着/11頭 05/25 名古屋11R 6着/12頭+1.0秒 05/04 名古屋8R 7着/9頭+3.1秒 04/07 名古屋7R 3着/5頭+1.8秒 02/27 名古屋11R 1着/12頭勝利
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 6.7着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 36% ○ 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) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
8	ララエフォール逃げ推奨	近藤颯（愛知）	実17.1	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ17.1倍で期待値+102%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場14走で勝率29%と適性高／前走3着で力を示す）
前5走 05/25 名古屋11R 3着/12頭 05/08 名古屋11R 4着/10頭+1.5秒 04/24 名古屋11R 1着/10頭勝利 04/09 名古屋9R 1着/11頭勝利 03/25 名古屋7R 2着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 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。
9	フリッパー差し	小笠羚（愛知）	実54.2	△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／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/25 名古屋11R 9着/12頭 05/08 名古屋11R 9着/10頭+2.8秒 04/10 名古屋10R 1着/9頭勝利 03/27 名古屋8R 5着/12頭+0.9秒 03/11 名古屋9R 4着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
10	パピタ逃げ	大原浩（笠松）	実155.7	▽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5走 05/22 名古屋11R 8着/11頭+1.0秒 04/07 名古屋10R 11着/11頭+11.1秒 03/27 名古屋10R 3着/9頭+0.2秒 03/13 名古屋11R 3着/8頭+0.3秒 02/23 名古屋11R 7着/9頭+3.9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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 41走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
11	ボックスオフィス逃げ	塚本征（愛知）	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/19 名古屋11R 5着/11頭+0.7秒 03/11 名古屋9R 2着/11頭+0.3秒 02/26 名古屋9R 1着/12頭勝利 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。

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

エイシンガウディ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ボックスオフィス

5.0倍

EV -4%

▲3ザイツィンガー

1.7倍

EV -72%

▲8ララエフォール

17.1倍

EV +102%

▲6ソーラレイ

16.8倍

EV +92%

出走馬AI評価順・全11頭

◎2

エイシンガウディ

望月洵（愛知）

3.3倍

-12%

›

○11

ボックスオフィス

塚本征（愛知）

5.0倍

-4%

›

▲3

ザイツィンガー

大畑雅（愛知）

1.7倍

-72%

›

▲8

ララエフォール

近藤颯（愛知）

17.1倍

+102%

›

▲6

ソーラレイ

友森翔（愛知）

16.8倍

+92%

›

△4

キャッシュブリッツ

筒井勇（笠松）

36.2倍

+118%

›

△9

フリッパー

小笠羚（愛知）

54.2倍

+95%

›

△7

フレスコバルディ

丹羽克（愛知）

77.8倍

+64%

›

▽5

ファーストリッキー

今井貴（愛知）

108.8倍

+79%

›

▽1

ナムラマイケル

大畑慧（愛知）

155.7倍

+85%

›

▽10

パピタ

大原浩（笠松）

155.7倍

-15%

›

💡 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

単勝 8 ララエフォール実17.1倍期待値 +102% ❌不的中7着単勝 17.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 ララエフォール実17.1倍期待値 +82% ❌不的中7着単勝 17.1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

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