名古屋 7R 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 |
テルケンユミガール |
友森翔（愛知） |
実478.1 |
B× A▽勝率1% EV+200% 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.6% / 期待値 +200% ※ 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 |
アルーリングソレル |
丸山真（愛知） |
実98.3 |
B× A▽勝率1% EV+42% 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 +42% ※ 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 |
ギースバッハ |
近藤颯（愛知） |
実8.7 |
B△ A▲勝率12% EV+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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 11.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 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。 |
| 4 |
アオイアイ 自在 |
塚本征（愛知） |
実19.7 |
B▲ A△勝率8% EV+65% 詳細▼ |
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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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 +65% ※ 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 |
メイショウトサンコ 自在 |
今井貴（愛知） |
実69.5 |
B△ A△勝率3% EV+138% 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) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 1.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 期待値 +138% ※ 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 |
ラヴァーズブルー 逃げ |
加藤聡（愛知） |
実1.4 |
B🌟◎ A🌟◎勝率49% EV-31% 詳細▼ |
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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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 72.5% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 49.1% / 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。 |
| 7 |
ネオアリシア |
山田祥（愛知） |
実255.0 |
B× A▽勝率1% EV+52% 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.6% / 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。 |
| 8 |
カフジキームン |
加藤利（愛知） |
実683.0 |
B× A▽勝率0% EV+132% 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 +132% ※ 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 |
ノヴァエスペランサ |
渡邊竜（笠松） |
実69.0 |
B× A▽勝率2% EV+38% 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 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。 |
| 10 |
リケアキャンディ |
望月洵（愛知） |
実3.6 |
B○ A○勝率14% EV-48% 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 27.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.4% / 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。 |
| 11 |
セルリアンドロップ 先行 |
大畑雅（愛知） |
実37.1 |
B△ A△勝率4% EV+60% 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 +61% ※ 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 |
ユアマイスター |
小笠羚（愛知） |
実37.5 |
B× A▽勝率3% EV+10% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 +11% ※ 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)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
72.5% (オッズ暗示: 71.4%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 49.1% / 期待値 -31%
×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
14.5% (オッズ暗示: 27.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 14.4% / 期待値 -48%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+30% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 5.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 +65%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+132% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
3.3% (オッズ暗示: 1.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.4% / 期待値 +138%
×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
1.4% (オッズ暗示: 2.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 +61%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-91% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.0% (オッズ暗示: 11.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 +8%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-80% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 +39%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-72% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 +42%
×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
0.1% (オッズ暗示: 0.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.6% / 期待値 +200%
×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
0.1% (オッズ暗示: 0.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 +132%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-99% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 2.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 +11%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-91% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 0.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.6% / 期待値 +53%
💡 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
-
3連複
4-6-10
実10.2倍
期待値 +339%
❌不的中4番(4着)-6番(2着)-10番(1着)
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
テルケンユミガール |
友森翔（愛知） |
実478.1 |
▽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) +200% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。 |
| 2 |
アルーリングソレル |
丸山真（愛知） |
実98.3 |
▽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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。 |
| 3 |
ギースバッハ |
近藤颯（愛知） |
実8.7 |
▲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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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 |
アオイアイ 自在 |
塚本征（愛知） |
実19.7 |
△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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。 |
| 5 |
メイショウトサンコ 自在 |
今井貴（愛知） |
実69.5 |
△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) +138% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
| 6 |
ラヴァーズブルー 逃げ |
加藤聡（愛知） |
実1.4 |
🌟◎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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 49.1% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。 |
| 7 |
ネオアリシア |
山田祥（愛知） |
実255.0 |
▽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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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 |
カフジキームン |
加藤利（愛知） |
実683.0 |
▽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) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.1%) ※ 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 |
ノヴァエスペランサ |
渡邊竜（笠松） |
実69.0 |
▽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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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 |
リケアキャンディ |
望月洵（愛知） |
実3.6 |
○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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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 |
セルリアンドロップ 先行 |
大畑雅（愛知） |
実37.1 |
△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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。 |
| 12 |
ユアマイスター |
小笠羚（愛知） |
実37.5 |
▽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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
49.1% (オッズ暗示: 71.4%)
×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
14.4% (オッズ暗示: 27.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+7% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 11.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+65% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 5.1%)
🌟◎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
4.3% (オッズ暗示: 2.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+138% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 1.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 2.7%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 1.4%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+42% (妙味あり)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 1.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+200% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 0.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+52% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 0.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+132% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 0.1%)
💡 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
-
3連複
4-6-10
実10.2倍
期待値 +339%
❌不的中4番(4着)-6番(2着)-10番(1着)
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