名古屋 12R 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。

12R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カズナリ逃げ	丹羽克（愛知）	実10.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/05 名古屋10R 6着/12頭 05/25 名古屋8R 3着/10頭+0.0秒 04/24 名古屋6R 4着/12頭+0.9秒 04/13 名古屋6R 7着/10頭+1.3秒 03/26 名古屋3R 1着/12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 4.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	マサユメ先行	塚本征（愛知）	実6.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯8走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 05/25 名古屋8R 9着/10頭+6.0秒 05/08 名古屋4R 6着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋4R 2着/12頭+0.4秒 03/27 名古屋4R 6着/12頭+2.1秒 03/11 名古屋6R 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戦の調子平均 5.7着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
3	フォギーレーン自在	近藤颯（愛知）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/05 名古屋5R 3着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋2R 5着/10頭 05/06 名古屋2R 1着/10頭勝利 04/09 名古屋6R 7着/11頭+1.1秒 03/27 名古屋2R 11着/12頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (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。
4	サンタマルティナ追込	細川智（愛知）	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 06/05 名古屋10R 4着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋10R 6着/10頭 05/07 名古屋7R 3着/11頭+0.7秒 04/23 名古屋3R 2着/12頭+0.1秒 04/13 名古屋7R 8着/10頭+2.1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 4.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
5	オイチノカタ追込	小笠羚（愛知）	実10.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/05 名古屋9R 4着/12頭 05/21 名古屋5R 1着/10頭 05/06 名古屋10R 7着/11頭+1.9秒 04/09 名古屋12R 4着/12頭+1.4秒 03/27 名古屋4R 8着/12頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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	ジオパークコハク自在	木之葵（愛知）	実40.7	×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／前走勝利の勢い）
前5走 06/04 名古屋2R 1着/11頭 05/21 名古屋5R 5着/10頭+1.0秒 05/06 名古屋12R 10着/12頭+3.2秒 04/20 名古屋12R 1着/12頭勝利 04/08 名古屋7R 6着/11頭+1.8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 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.0% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ロッキーブレイヴ追込	今井貴（愛知）	実6.3	▲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28走で勝率4%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/05 名古屋9R 8着/12頭 05/25 名古屋10R 7着/10頭 05/08 名古屋1R 2着/10頭+0.4秒 04/24 名古屋5R 8着/11頭+1.5秒 12/04 名古屋10R 10着/12頭+2.4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 5.7着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
8	カフジアッサム推奨	加藤聡（愛知）	実6.2	◎詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+40%の妙味（騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 06/22 名古屋1R 9着/11頭+3.0秒 06/04 名古屋4R 2着/12頭+2.0秒 05/22 名古屋6R 4着/9頭 05/07 名古屋4R 3着/9頭+0.7秒 04/23 名古屋3R 5着/12頭+0.5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 5.0着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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	サスペンスクィーン逃げ	大畑雅（愛知）	実48.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/05 名古屋9R 10着/12頭 05/22 名古屋4R 1着/10頭 05/06 名古屋10R 6着/11頭+0.7秒 04/22 名古屋8R 2着/11頭+0.2秒 03/26 園田3R 8着/10頭+2.0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 4走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 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 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
10	ゴーゴーゴウト逃げ	望月洵（愛知）	実18.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/05 名古屋10R 12着/12頭+3.0秒 05/25 名古屋10R 8着/10頭 05/08 名古屋4R 2着/10頭+0.3秒 04/24 名古屋6R 8着/12頭+2.2秒 04/10 名古屋3R 1着/11頭勝利
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 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ▽ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
11	サーフギャラクシー先行	加藤誓（愛知）	実6.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/22 名古屋1R 5着/11頭 06/05 名古屋5R 6着/12頭 05/21 名古屋2R 1着/10頭 05/04 名古屋12R 1着/11頭勝利 11/21 名古屋2R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
12	セラヴィーナス逃げ	丸野勝（愛知）	実6.8	▲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23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/05 名古屋9R 6着/12頭+2.0秒 05/25 名古屋5R 3着/11頭+0.0秒 05/06 名古屋10R 1着/11頭勝利 04/23 名古屋2R 8着/12頭+1.1秒 04/09 名古屋4R 2着/11頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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

A推奨

カフジアッサム

騎手加藤聡（愛知）

単勝オッズ

6.2倍

AI期待値

+40%

買い目

¥100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11サーフギャラクシー

6.2倍

EV +39%

○2マサユメ

6.2倍

EV +9%

▲7ロッキーブレイヴ

6.3倍

EV -32%

▲12セラヴィーナス

6.8倍

EV -41%

出走馬AI評価順・全12頭

◎8

カフジアッサム

加藤聡（愛知）

6.2倍

+40%

›

○11

サーフギャラクシー

加藤誓（愛知）

6.2倍

+39%

›

○2

マサユメ

塚本征（愛知）

6.2倍

+9%

›

▲7

ロッキーブレイヴ

今井貴（愛知）

6.3倍

-32%

›

▲12

セラヴィーナス

丸野勝（愛知）

6.8倍

-41%

›

△4

サンタマルティナ

細川智（愛知）

10.5倍

-50%

›

△3

フォギーレーン

近藤颯（愛知）

12.4倍

-57%

›

△5

オイチノカタ

小笠羚（愛知）

10.0倍

-66%

›

×1

カズナリ

丹羽克（愛知）

10.7倍

-66%

›

×10

ゴーゴーゴウト

望月洵（愛知）

18.5倍

-73%

›

×6

ジオパークコハク

木之葵（愛知）

40.7倍

-58%

›

×9

サスペンスクィーン

大畑雅（愛知）

48.7倍

-60%

›

💡 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 カフジアッサム実6.2倍期待値 +40% ❌不的中9着単勝 6.2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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