名古屋 4R 詳細AI予想
本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アルコル |
望月洵（愛知） |
実3.1 |
B△ A○勝率20% EV-37% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 32.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.2% / 期待値 -37% ※ 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 |
ディルンウィン |
小笠羚（愛知） |
実119.4 |
B× A△勝率2% EV+169% 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.3% / 期待値 +170% ※ 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 |
ヘルツクライス |
加藤聡（愛知） |
実477.6 |
B△ A▽勝率2% EV+694% 詳細▼ |
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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) +346% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.7% / 期待値 +695% ※ 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 |
ゴールドマスター |
友森翔（愛知） |
実1.1 |
B▲ A🌟◎勝率47% EV-48% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 90.9%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.1% / 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。 |
| 5 |
ケイズヴェロシティ |
塚本征（愛知） |
実95.5 |
B◎ A△勝率7% EV+558% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 78.0% (オッズ暗示: 1.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 +559% ※ 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 |
エンジェルリング 推奨 |
今井貴（愛知） |
実26.5 |
B△ A△勝率10% EV+162% 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 期待値 +162% ※ 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 |
テルケンユミロマン |
大畑雅（愛知） |
実39.8 |
B○ A▲勝率12% EV+376% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +554% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 2.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.0% / 期待値 +377% ※ 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7頭
🌟◎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
78.0% (オッズ暗示: 1.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 +559%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+554% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
16.4% (オッズ暗示: 2.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.0% / 期待値 +377%
×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
2.6% (オッズ暗示: 90.9%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 47.1% / 期待値 -48%
×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
0.9% (オッズ暗示: 32.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.2% / 期待値 -37%
×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
0.9% (オッズ暗示: 3.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.9% / 期待値 +162%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+346% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 0.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 1.7% / 期待値 +695%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-78% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 0.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.3% / 期待値 +170%
💡 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
エンジェルリング
実26.5倍
期待値 -75%
B. 市場除外+キャリブ
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アルコル |
望月洵（愛知） |
実3.1 |
○詳細▼ |
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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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.2% (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。 |
| 2 |
ディルンウィン |
小笠羚（愛知） |
実119.4 |
△詳細▼ |
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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) +169% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。 |
| 3 |
ヘルツクライス |
加藤聡（愛知） |
実477.6 |
▽詳細▼ |
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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) +694% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (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。 |
| 4 |
ゴールドマスター |
友森翔（愛知） |
実1.1 |
🌟◎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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 47.1% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。 |
| 5 |
ケイズヴェロシティ |
塚本征（愛知） |
実95.5 |
△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) +558% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (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。 |
| 6 |
エンジェルリング 推奨 |
今井貴（愛知） |
実26.5 |
△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) +162% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。 |
| 7 |
テルケンユミロマン |
大畑雅（愛知） |
実39.8 |
▲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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +376% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.0% (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。 |
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7頭
×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
47.1% (オッズ暗示: 90.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
20.2% (オッズ暗示: 32.3%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+376% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.0% (オッズ暗示: 2.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+162% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 3.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+558% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 1.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+169% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 0.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+694% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 0.2%)
💡 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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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
エンジェルリング
実26.5倍
期待値 +162%
B. 市場除外+キャリブ
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
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