名古屋 1R 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 |
ウインプライム |
小笠羚（愛知） |
実36.0 |
B× A×勝率1% EV-70% 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) -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 0.8% / 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。 |
| 2 |
ペプチドプラタ |
加藤聡（愛知） |
実4.5 |
B○ A○勝率20% EV-9% 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 22.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.1% / 期待値 -10% ※ 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 |
ニシキエバー |
丹羽克（愛知） |
実46.7 |
B× A×勝率1% EV-68% 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) -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 0.7% / 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。 |
| 4 |
スケダチムヨウ |
加藤誓（愛知） |
実50.4 |
B× A×勝率1% EV-69% 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) -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 0.6% / 期待値 -70% ※ 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 |
ラブミーアゲイン |
望月洵（愛知） |
実2.5 |
B△ A▲勝率17% EV-58% 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) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 40.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.6% / 期待値 -58% ※ 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 |
ゴッドシュアウイン |
塚本征（愛知） |
実14.5 |
B△ A△勝率6% EV-10% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 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。 |
| 7 |
マイネルカイザー 推奨 |
丸野勝（愛知） |
実10.3 |
B▲ A△勝率14% EV+43% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 9.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.9% / 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。 |
| 8 |
テイスティング 推奨 |
今井貴（愛知） |
実6.3 |
B🌟◎ A◎勝率23% EV+43% 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) +393% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 78.4% (オッズ暗示: 15.9%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.8% / 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。 |
| 9 |
ブロンディ |
大畑慧（愛知） |
実18.0 |
B× A▽勝率3% EV-46% 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) -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 3.0% / 期待値 -47% ※ 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 |
サンクスアミリオン |
大畑雅（愛知） |
実10.4 |
B△ A△勝率11% EV+11% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 9.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.8% / 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。 |
| 11 |
ファフロツキーズ |
筒井勇（笠松） |
実22.1 |
B× A×勝率2% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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 |
ウシワカマル |
木之葵（愛知） |
実19.4 |
B× A×勝率2% EV-53% 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: 5.2%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 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。 |
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)
+393% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
78.4% (オッズ暗示: 15.9%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 22.8% / 期待値 +44%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-5% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
21.1% (オッズ暗示: 22.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.1% / 期待値 -10%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 9.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 13.9% / 期待値 +44%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 40.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 16.6% / 期待値 -58%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 6.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 -11%
×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
0.1% (オッズ暗示: 9.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.8% / 期待値 +12%
×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: 5.2%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 -53%
×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: 4.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 -47%
×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 0.8% / 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 0.7% / 期待値 -68%
×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 0.6% / 期待値 -70%
💡 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
7
マイネルカイザー
実10.3倍
期待値 -98%
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
8
テイスティング
実6.3倍
期待値 +394%
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ウインプライム |
小笠羚（愛知） |
実36.0 |
×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 0.8% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。 |
| 2 |
ペプチドプラタ |
加藤聡（愛知） |
実4.5 |
○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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。 |
| 3 |
ニシキエバー |
丹羽克（愛知） |
実46.7 |
×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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。 |
| 4 |
スケダチムヨウ |
加藤誓（愛知） |
実50.4 |
×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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。 |
| 5 |
ラブミーアゲイン |
望月洵（愛知） |
実2.5 |
▲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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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 |
ゴッドシュアウイン |
塚本征（愛知） |
実14.5 |
△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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。 |
| 7 |
マイネルカイザー 推奨 |
丸野勝（愛知） |
実10.3 |
△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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。 |
| 8 |
テイスティング 推奨 |
今井貴（愛知） |
実6.3 |
◎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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 22.8% (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。 |
| 9 |
ブロンディ |
大畑慧（愛知） |
実18.0 |
▽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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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 |
サンクスアミリオン |
大畑雅（愛知） |
実10.4 |
△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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。 |
| 11 |
ファフロツキーズ |
筒井勇（笠松） |
実22.1 |
×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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。 |
| 12 |
ウシワカマル |
木之葵（愛知） |
実19.4 |
×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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。 |
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)
+43% (妙味あり)
AI 予想勝率
22.8% (オッズ暗示: 15.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
20.1% (オッズ暗示: 22.2%)
×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
16.6% (オッズ暗示: 40.0%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+43% (妙味あり)
AI 予想勝率
13.9% (オッズ暗示: 9.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.8% (オッズ暗示: 9.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 6.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 5.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-53% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 5.2%)
×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
2.2% (オッズ暗示: 4.5%)
×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
0.8% (オッズ暗示: 2.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-68% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 2.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-70% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 2.0%)
💡 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
7
マイネルカイザー
実10.3倍
期待値 +44%
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
8
テイスティング
実6.3倍
期待値 +44%
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