名古屋 4R 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 |
キタカラキタマアヤ |
大畑慧（愛知） |
実52.3 |
B× A▽勝率2% EV-7% 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -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 |
ケイズシャーロット |
加藤聡（愛知） |
実15.0 |
B○ A△勝率3% EV-48% 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 期待値 -49% ※ 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 |
フィアマネラ |
丸野勝（愛知） |
実8.4 |
B× A▲勝率13% EV+11% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 11.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.3% / 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。 |
| 4 |
ミラクルスパート 推奨 |
塚本征（愛知） |
実5.1 |
B🌟◎ A△勝率11% EV-44% 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) +329% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 84.1% (オッズ暗示: 19.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.0% / 期待値 -44% ※ 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 |
サバイバルトゥルー |
丸山真（愛知） |
実74.1 |
B× A▽勝率1% EV-47% 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -48% ※ 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 |
ブルージェネシス |
近藤颯（愛知） |
実8.1 |
B△ A△勝率13% EV+3% 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 12.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.8% / 期待値 +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 |
エンドレスクライ 逃げ |
今井貴（愛知） |
実2.3 |
B△ A◎勝率28% EV-35% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 43.5%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.8% / 期待値 -36% ※ 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 |
ラブクラーセ 追込 |
小笠羚（愛知） |
実75.4 |
B× A▽勝率1% EV-48% 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) -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 0.7% / 期待値 -49% ※ 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 |
アイアンロッキー |
友森翔（愛知） |
実40.1 |
B▲ A▽勝率2% EV-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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 -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 |
アマビエ |
筒井勇（笠松） |
実57.0 |
B× A▽勝率1% EV-26% 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -27% ※ 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 |
アイオロステソーロ |
深澤杏（笠松） |
実41.2 |
B× A▽勝率3% EV+29% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 +30% ※ 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 |
ファビュラスベガス |
細川智（愛知） |
実4.6 |
B△ A○勝率22% EV+0% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 21.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.8% / 期待値 +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の推奨本命の次点
出走馬全12頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+329% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
84.1% (オッズ暗示: 19.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 11.0% / 期待値 -44%
×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
4.1% (オッズ暗示: 6.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.4% / 期待値 -49%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+62% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.1% (オッズ暗示: 2.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 -8%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-94% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 43.5%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 27.8% / 期待値 -36%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-81% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 12.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.8% / 期待値 +3%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-97% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 21.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 21.8% / 期待値 +0%
×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
0.7% (オッズ暗示: 1.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -7%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-60% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -27%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-96% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 11.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 13.3% / 期待値 +12%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-75% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 1.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -48%
×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 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 +30%
×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 0.7% / 期待値 -49%
💡 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
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
4
ミラクルスパート
実5.1倍
期待値 +329%
❌不的中8着単勝 5.1倍
-
3連複
2-4-9
実199.6倍
期待値 +999%
❌不的中2番(2着)-4番(8着)-9番(11着)
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
キタカラキタマアヤ |
大畑慧（愛知） |
実52.3 |
▽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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。 |
| 2 |
ケイズシャーロット |
加藤聡（愛知） |
実15.0 |
△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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。 |
| 3 |
フィアマネラ |
丸野勝（愛知） |
実8.4 |
▲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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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 |
ミラクルスパート 推奨 |
塚本征（愛知） |
実5.1 |
△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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (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。 |
| 5 |
サバイバルトゥルー |
丸山真（愛知） |
実74.1 |
▽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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。 |
| 6 |
ブルージェネシス |
近藤颯（愛知） |
実8.1 |
△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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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 |
エンドレスクライ 逃げ |
今井貴（愛知） |
実2.3 |
◎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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.8% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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 |
ラブクラーセ 追込 |
小笠羚（愛知） |
実75.4 |
▽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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。 |
| 9 |
アイアンロッキー |
友森翔（愛知） |
実40.1 |
▽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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (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。 |
| 10 |
アマビエ |
筒井勇（笠松） |
実57.0 |
▽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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。 |
| 11 |
アイオロステソーロ |
深澤杏（笠松） |
実41.2 |
▽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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。 |
| 12 |
ファビュラスベガス |
細川智（愛知） |
実4.6 |
○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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.8% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全12頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
27.8% (オッズ暗示: 43.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
21.8% (オッズ暗示: 21.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
13.3% (オッズ暗示: 11.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.8% (オッズ暗示: 12.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.0% (オッズ暗示: 19.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-49% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 6.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+29% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 2.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 2.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 1.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 1.8%)
×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
0.7% (オッズ暗示: 1.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-49% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.3%)
💡 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
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
4
ミラクルスパート
実5.1倍
期待値 +329%
❌不的中8着単勝 5.1倍
-
3連複
2-4-9
実199.6倍
期待値 +999%
❌不的中2番(2着)-4番(8着)-9番(11着)
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