名古屋 2R 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 |
ベイビーメイビー |
塚本征（愛知） |
実3.3 |
B🌟◎ A🌟◎勝率46% EV+51% 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 45.4% (オッズ暗示: 30.3%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 45.9% / 期待値 +52% ※ 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 |
モメンタムシフト |
阪野学（愛知） |
実8.6 |
B△ A△勝率8% EV-33% 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 11.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 -34% ※ 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 |
クモンリュウ 先行 |
渡邊竜（笠松） |
実13.4 |
B× A×勝率2% EV-76% 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 7.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -76% ※ 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 |
ユイバイハウス |
大畑慧（愛知） |
実3.1 |
B△ A○勝率17% EV-45% 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 32.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.5% / 期待値 -46% ※ 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 |
ビップレグルス |
友森翔（愛知） |
実164.8 |
B× A▽勝率0% EV-23% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.5% / 期待値 -23% ※ 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 |
ヘヴンリースカイ |
大畑雅（愛知） |
実18.2 |
B△ A×勝率2% EV-63% 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 5.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.0% / 期待値 -64% ※ 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 |
カイトアザリー |
尾崎章（愛知） |
実44.4 |
B× A×勝率1% EV-70% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -71% ※ 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 |
ベラケンタウロス 推奨 |
望月洵（愛知） |
実6.5 |
B○ A▲勝率13% EV-12% 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) +180% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 43.1% (オッズ暗示: 15.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.4% / 期待値 -13% ※ 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 |
キーサーバー |
小笠羚（愛知） |
実11.9 |
B▲ A△勝率5% EV-41% 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 8.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.9% / 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。 |
| 10 |
アンファール |
今井貴（愛知） |
実59.0 |
B× A×勝率1% EV-66% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.6% / 期待値 -67% ※ 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 |
ハクノセブン |
木之葵（愛知） |
実33.8 |
B× A×勝率1% EV-52% 詳細▼ |
|
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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.0%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -52% ※ 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 |
ブルーアンバー |
筒井勇（笠松） |
実12.8 |
B× A△勝率4% EV-54% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 7.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 -54% ※ 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12頭
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+49% (妙味あり)
AI 予想勝率
45.4% (オッズ暗示: 30.3%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 45.9% / 期待値 +52%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+180% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
43.1% (オッズ暗示: 15.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 13.4% / 期待値 -13%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 8.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 4.9% / 期待値 -41%
×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
1.9% (オッズ暗示: 5.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.0% / 期待値 -64%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-95% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 32.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 17.5% / 期待値 -46%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-85% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 11.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 -34%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-76% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 7.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -76%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-89% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 7.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 -54%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-85% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 3.0%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -52%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -71%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.6% / 期待値 -67%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 0.5% / 期待値 -23%
💡 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
-
馬連
1-4
実6.5倍
期待値 +59%
❌不的中1番(-)-4番(-)
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
8
ベラケンタウロス
確定2.9倍
期待値 +180%
🎯的中1着確定 2.9倍2,320円
-
馬連
1-8
実7.6倍
期待値 +434%
❌不的中1番(-)-8番(1着)
-
3連複
1-8-9
実27.9倍
期待値 +582%
❌不的中1番(-)-8番(1着)-9番(-)
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ベイビーメイビー |
塚本征（愛知） |
実3.3 |
🌟◎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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 45.9% (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。 |
| 2 |
モメンタムシフト |
阪野学（愛知） |
実8.6 |
△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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。 |
| 3 |
クモンリュウ 先行 |
渡邊竜（笠松） |
実13.4 |
×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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。 |
| 4 |
ユイバイハウス |
大畑慧（愛知） |
実3.1 |
○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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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 |
ビップレグルス |
友森翔（愛知） |
実164.8 |
▽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) -23% (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。 |
| 6 |
ヘヴンリースカイ |
大畑雅（愛知） |
実18.2 |
×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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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 |
カイトアザリー |
尾崎章（愛知） |
実44.4 |
×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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。 |
| 8 |
ベラケンタウロス 推奨 |
望月洵（愛知） |
実6.5 |
▲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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。 |
| 9 |
キーサーバー |
小笠羚（愛知） |
実11.9 |
△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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。 |
| 10 |
アンファール |
今井貴（愛知） |
実59.0 |
×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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。 |
| 11 |
ハクノセブン |
木之葵（愛知） |
実33.8 |
×詳細▼ |
|
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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。 |
| 12 |
ブルーアンバー |
筒井勇（笠松） |
実12.8 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。 |
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12頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+51% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
45.9% (オッズ暗示: 30.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-46% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
17.5% (オッズ暗示: 32.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
13.4% (オッズ暗示: 15.4%)
×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
7.7% (オッズ暗示: 11.6%)
×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
4.9% (オッズ暗示: 8.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.6% (オッズ暗示: 7.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-64% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 5.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-76% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 7.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 3.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-71% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 2.3%)
×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
0.6% (オッズ暗示: 1.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.5% (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
-
馬連
1-4
実6.5倍
期待値 +59%
❌不的中1番(-)-4番(-)
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
8
ベラケンタウロス
確定2.9倍
期待値 +180%
🎯的中1着確定 2.9倍2,320円
-
馬連
1-8
実7.6倍
期待値 +434%
❌不的中1番(-)-8番(1着)
-
3連複
1-8-9
実27.9倍
期待値 +582%
❌不的中1番(-)-8番(1着)-9番(-)
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