名古屋 9R 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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ハヤブサアポチャン 逃げ |
塚本征（愛知） |
実5.1 |
B× A△勝率12% EV-38% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 6.6% (オッズ暗示: 19.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.0% / 期待値 -39% ※ 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 |
サブリュウシン 逃げ |
友森翔（愛知） |
実94.7 |
B▽ A▽勝率1% EV+12% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +527% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 +12% ※ 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 |
エブライト |
望月洵（愛知） |
実4.7 |
B○ A🌟◎勝率33% EV+53% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 21.3%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.6% / 期待値 +53% ※ 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 |
ロードリレーション |
大畑慧（愛知） |
実155.9 |
B▽ A▽勝率1% EV+23% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 +24% ※ 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 |
ダイチラポール |
渡邊竜（笠松） |
実5.2 |
B△ A△勝率11% EV-42% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 9.7% (オッズ暗示: 19.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.0% / 期待値 -43% ※ 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 |
イストロス 逃げ 推奨 |
大畑雅（愛知） |
実13.7 |
B◎ A▲勝率12% EV+68% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎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 11.7% (オッズ暗示: 7.3%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 期待値 +68% ※ 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 |
ペップセ 逃げ |
山田祥（愛知） |
実3.4 |
B× A○勝率13% EV-56% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7.6% (オッズ暗示: 29.4%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.9% / 期待値 -56% ※ 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 |
ロングトーン 逃げ |
木之葵（愛知） |
実30.2 |
B△ A▽勝率2% EV-30% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +192% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 3.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 期待値 -31% ※ 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 |
ケイアイカラキア 逃げ 推奨 |
筒井勇（笠松） |
実21.8 |
B△ A▽勝率3% EV-30% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 4.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 -31% ※ 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 |
プロミシングギャル |
小笠羚（愛知） |
実20.8 |
B▽ A▽勝率3% EV-38% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 期待値 -38% ※ 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 |
デスティニーホープ 逃げ |
加藤聡（愛知） |
実6.7 |
B▲ A△勝率9% EV-40% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 14.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.9% / 期待値 -41% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全11頭
🌟◎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
11.7% (オッズ暗示: 7.3%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.3% / 期待値 +68%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.0% (オッズ暗示: 21.3%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 32.6% / 期待値 +53%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.0% (オッズ暗示: 14.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.9% / 期待値 -41%
×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
9.7% (オッズ暗示: 19.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 11.0% / 期待値 -43%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+111% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 4.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 -31%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+192% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 3.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.3% / 期待値 -31%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 +24%
×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
7.6% (オッズ暗示: 29.4%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 12.9% / 期待値 -56%
×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
6.6% (オッズ暗示: 19.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.0% / 期待値 -39%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 4.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 3.0% / 期待値 -38%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+527% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 +12%
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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
6
イストロス
実13.7倍
期待値 +68%
❌不的中10着単勝 13.7倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
9
ケイアイカラキア
実21.8倍
期待値 +111%
❌不的中9着単勝 21.8倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ハヤブサアポチャン 逃げ |
塚本征（愛知） |
実5.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 12.0% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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 |
サブリュウシン 逃げ |
友森翔（愛知） |
実94.7 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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 |
エブライト |
望月洵（愛知） |
実4.7 |
🌟◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 32.6% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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 |
ロードリレーション |
大畑慧（愛知） |
実155.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (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。 |
| 5 |
ダイチラポール |
渡邊竜（笠松） |
実5.2 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (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。 |
| 6 |
イストロス 逃げ 推奨 |
大畑雅（愛知） |
実13.7 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。 |
| 7 |
ペップセ 逃げ |
山田祥（愛知） |
実3.4 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 12.9% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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 |
ロングトーン 逃げ |
木之葵（愛知） |
実30.2 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 2.3% (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。 |
| 9 |
ケイアイカラキア 逃げ 推奨 |
筒井勇（笠松） |
実21.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 3.2% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。 |
| 10 |
プロミシングギャル |
小笠羚（愛知） |
実20.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 3.0% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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 |
デスティニーホープ 逃げ |
加藤聡（愛知） |
実6.7 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 8.9% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全11頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+53% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
32.6% (オッズ暗示: 21.3%)
×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
12.9% (オッズ暗示: 29.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+68% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.3% (オッズ暗示: 7.3%)
×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
12.0% (オッズ暗示: 19.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-43% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.0% (オッズ暗示: 19.2%)
×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
8.9% (オッズ暗示: 14.9%)
×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
3.2% (オッズ暗示: 4.6%)
×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
3.0% (オッズ暗示: 4.8%)
×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
2.3% (オッズ暗示: 3.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+12% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 1.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+23% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 0.6%)
💡 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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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
6
イストロス
実13.7倍
期待値 +68%
❌不的中10着単勝 13.7倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
9
ケイアイカラキア
実21.8倍
期待値 +111%
❌不的中9着単勝 21.8倍
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