名古屋 6R 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

6R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バウアピアーズ自在	小笠羚（愛知）	実3.4	B△ A△勝率9% EV-69% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/05 名古屋5R 2着/12頭 05/06 名古屋3R 1着/11頭勝利 06/13 名古屋10R 6着/10頭+2.1秒 06/04 名古屋7R 7着/12頭+2.6秒 05/20 名古屋10R 10着/11頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 29.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.9% / 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。
2	ダックリン	筒井勇（笠松）	実12.5	B△ A▽勝率6% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 名古屋5R 1着/11頭 06/19 名古屋1R 3着/10頭+1.0秒 06/04 名古屋12R 9着/12頭 05/22 名古屋4R 7着/10頭+0.0秒 04/23 名古屋1R 2着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% △ 距離適性同距離 40走で勝率 8% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 8.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 -19% ※ 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	ミートザターゲット逃げ	丸野勝（愛知）	実3.7	B△ A◎勝率17% EV-36% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／74日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田1R 4着/7頭+1.2秒 04/21 園田2R 5着/9頭+1.2秒 03/26 園田6R 1着/10頭勝利 09/25 園田7R 2着/10頭+0.3秒 09/03 園田7R 2着/10頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し × 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 0.7% (オッズ暗示: 27.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.1% / 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。
4	ゴッドテソロ先行	塚本征（愛知）	実14.1	B▲ A△勝率9% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/03 名古屋6R 4着/12頭 06/05 名古屋10R 10着/12頭+0.0秒 05/08 名古屋10R 7着/10頭+2.6秒 04/24 名古屋10R 9着/11頭+2.6秒 03/27 名古屋5R 9着/9頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +137% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.8% / 期待値 +24% ※ 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	ドラゴンガール	今井貴（愛知）	実37.6	B○ A▽勝率5% EV+82% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 07/03 名古屋9R 3着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋12R 7着/12頭 05/22 名古屋8R 2着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋4R 9着/12頭+2.5秒 04/08 名古屋12R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 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 34.9% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.9% / 期待値 +83% ※ 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	エンジェルスノー自在	木之葵（愛知）	実56.4	B× A▽勝率5% EV+202% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/25 名古屋9R 3着/10頭 04/24 名古屋9R 8着/12頭+2.2秒 02/26 名古屋12R 11着/11頭+4.6秒 01/28 名古屋12R 10着/11頭+1.9秒 01/03 名古屋8R 4着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 期待値 +202% ※ 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	フローラビーナス	東川慎（笠松）	実56.4	B× A▽勝率3% EV+69% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 名古屋8R 10着/12頭 06/04 名古屋6R 9着/11頭 05/22 名古屋12R 8着/10頭+3.0秒 05/07 名古屋10R 6着/10頭+1.9秒 04/23 名古屋8R 10着/12頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 35% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 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 3.0% / 期待値 +69% ※ 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	ボスコヴェローチェ	丹羽克（愛知）	推定—	B× A△勝率9% EV-84% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/18 名古屋5R 6着/9頭+0.0秒 06/04 名古屋7R 9着/11頭 05/21 名古屋6R 7着/10頭+2.0秒 05/06 名古屋5R 9着/11頭+4.3秒 04/23 名古屋12R 9着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 11% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 -84% ※ 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	フォギーレーン	大畑慧（愛知）	実56.4	B× A▽勝率3% EV+78% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/03 名古屋12R 5着/12頭+1.0秒 06/05 名古屋5R 3着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋2R 5着/10頭 05/06 名古屋2R 1着/10頭勝利 04/09 名古屋6R 7着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 3.2% / 期待値 +78% ※ 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	アルゴフィリオ	大原浩（笠松）	実56.4	B× A▽勝率4% EV+111% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/03 名古屋10R 7着/12頭 06/19 名古屋2R 1着/11頭 05/20 名古屋8R 1着/10頭 05/06 船橋2R 5着/12頭+0.7秒 04/24 浦和5R 8着/9頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.7% / 期待値 +111% ※ 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	カゼノヨウニ逃げ	加藤誓（愛知）	実3.6	B× A▲勝率13% EV-53% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/05 名古屋10R 11着/12頭 05/25 名古屋12R 10着/11頭 05/07 名古屋6R 1着/11頭勝利 04/23 名古屋6R 8着/12頭+2.5秒 04/10 名古屋4R 7着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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: 27.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.9% / 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。
12	イザベルソレイユ逃げ推奨	近藤颯（愛知）	実5.9	B🌟◎ A○勝率17% EV-1% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率43% × オッズ5.9倍で期待値+154%の有力候補（直近3走平均2.3着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/03 名古屋10R 2着/12頭 03/13 名古屋6R 2着/9頭+0.1秒 01/16 名古屋5R 3着/9頭+0.3秒 11/21 名古屋7R 2着/12頭+0.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +154% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 43.2% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.8% / 期待値 -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。

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の本命

B推奨Aモデル ○

イザベルソレイユ

騎手近藤颯（愛知）

単勝オッズ

5.9倍

AI期待値

+154%

買い目

¥700

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽5ドラゴンガール

37.6倍

EV +999%

▲A:△4ゴッドテソロ

14.1倍

EV +137%

出走馬全12頭

◎A:○12

イザベルソレイユ

近藤颯（愛知）

5.9倍

+154%

›

○A:▽5

ドラゴンガール

今井貴（愛知）

37.6倍

+999%

›

▲A:△4

ゴッドテソロ

塚本征（愛知）

14.1倍

+137%

›

△A:△1

バウアピアーズ

小笠羚（愛知）

3.4倍

-91%

›

△A:◎3

ミートザターゲット

丸野勝（愛知）

3.7倍

-97%

›

△A:▽2

ダックリン

筒井勇（笠松）

12.5倍

-91%

›

×A:▽6

エンジェルスノー

木之葵（愛知）

56.4倍

-73%

›

×A:▽9

フォギーレーン

大畑慧（愛知）

56.4倍

-73%

›

×A:▲11

カゼノヨウニ

加藤誓（愛知）

3.6倍

-99%

›

×A:▽10

アルゴフィリオ

大原浩（笠松）

56.4倍

-92%

›

×A:△8

ボスコヴェローチェ

丹羽克（愛知）

—

›

×A:▽7

フローラビーナス

東川慎（笠松）

56.4倍

-99%

›

💡 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。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら 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 12 イザベルソレイユ実5.9倍期待値 +155%

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

6R 名古屋競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バウアピアーズ自在	小笠羚（愛知）	実3.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/05 名古屋5R 2着/12頭 05/06 名古屋3R 1着/11頭勝利 06/13 名古屋10R 6着/10頭+2.1秒 06/04 名古屋7R 7着/12頭+2.6秒 05/20 名古屋10R 10着/11頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.9% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
2	ダックリン	筒井勇（笠松）	実12.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 名古屋5R 1着/11頭 06/19 名古屋1R 3着/10頭+1.0秒 06/04 名古屋12R 9着/12頭 05/22 名古屋4R 7着/10頭+0.0秒 04/23 名古屋1R 2着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% △ 距離適性同距離 40走で勝率 8% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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	ミートザターゲット逃げ	丸野勝（愛知）	実3.7	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／74日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田1R 4着/7頭+1.2秒 04/21 園田2R 5着/9頭+1.2秒 03/26 園田6R 1着/10頭勝利 09/25 園田7R 2着/10頭+0.3秒 09/03 園田7R 2着/10頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し × 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 17.1% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
4	ゴッドテソロ先行	塚本征（愛知）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/03 名古屋6R 4着/12頭 06/05 名古屋10R 10着/12頭+0.0秒 05/08 名古屋10R 7着/10頭+2.6秒 04/24 名古屋10R 9着/11頭+2.6秒 03/27 名古屋5R 9着/9頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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	ドラゴンガール	今井貴（愛知）	実37.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 07/03 名古屋9R 3着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋12R 7着/12頭 05/22 名古屋8R 2着/11頭+2.0秒 04/23 名古屋4R 9着/12頭+2.5秒 04/08 名古屋12R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
6	エンジェルスノー自在	木之葵（愛知）	実56.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/25 名古屋9R 3着/10頭 04/24 名古屋9R 8着/12頭+2.2秒 02/26 名古屋12R 11着/11頭+4.6秒 01/28 名古屋12R 10着/11頭+1.9秒 01/03 名古屋8R 4着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +202% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
7	フローラビーナス	東川慎（笠松）	実56.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率30%と適性高／同距離帯17走で勝率35%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/02 名古屋8R 10着/12頭 06/04 名古屋6R 9着/11頭 05/22 名古屋12R 8着/10頭+3.0秒 05/07 名古屋10R 6着/10頭+1.9秒 04/23 名古屋8R 10着/12頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 35% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
8	ボスコヴェローチェ	丹羽克（愛知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/18 名古屋5R 6着/9頭+0.0秒 06/04 名古屋7R 9着/11頭 05/21 名古屋6R 7着/10頭+2.0秒 05/06 名古屋5R 9着/11頭+4.3秒 04/23 名古屋12R 9着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 11% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% ※ 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。
9	フォギーレーン	大畑慧（愛知）	実56.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/03 名古屋12R 5着/12頭+1.0秒 06/05 名古屋5R 3着/12頭+0.0秒 05/25 名古屋2R 5着/10頭 05/06 名古屋2R 1着/10頭勝利 04/09 名古屋6R 7着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.2% (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。
10	アルゴフィリオ	大原浩（笠松）	実56.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/03 名古屋10R 7着/12頭 06/19 名古屋2R 1着/11頭 05/20 名古屋8R 1着/10頭 05/06 船橋2R 5着/12頭+0.7秒 04/24 浦和5R 8着/9頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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	カゼノヨウニ逃げ	加藤誓（愛知）	実3.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/05 名古屋10R 11着/12頭 05/25 名古屋12R 10着/11頭 05/07 名古屋6R 1着/11頭勝利 04/23 名古屋6R 8着/12頭+2.5秒 04/10 名古屋4R 7着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 12.9% (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。
12	イザベルソレイユ逃げ推奨	近藤颯（愛知）	実5.9	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均2.3着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/03 名古屋10R 2着/12頭 03/13 名古屋6R 2着/9頭+0.1秒 01/16 名古屋5R 3着/9頭+0.3秒 11/21 名古屋7R 2着/12頭+0.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミートザターゲット

騎手丸野勝（愛知）

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12イザベルソレイユ

5.9倍

EV -1%

▲11カゼノヨウニ

3.6倍

EV -53%

出走馬全12頭

◎3

ミートザターゲット

丸野勝（愛知）

3.7倍

-36%

›

○12

イザベルソレイユ

近藤颯（愛知）

5.9倍

-1%

›

▲11

カゼノヨウニ

加藤誓（愛知）

3.6倍

-53%

›

△8

ボスコヴェローチェ

丹羽克（愛知）

—

›

△1

バウアピアーズ

小笠羚（愛知）

3.4倍

-69%

›

△4

ゴッドテソロ

塚本征（愛知）

14.1倍

+23%

›

▽2

ダックリン

筒井勇（笠松）

12.5倍

-19%

›

▽6

エンジェルスノー

木之葵（愛知）

56.4倍

+202%

›

▽5

ドラゴンガール

今井貴（愛知）

37.6倍

+82%

›

▽10

アルゴフィリオ

大原浩（笠松）

56.4倍

+111%

›

▽9

フォギーレーン

大畑慧（愛知）

56.4倍

+78%

›

▽7

フローラビーナス

東川慎（笠松）

56.4倍

+69%

›

💡 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

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 12 イザベルソレイユ実5.9倍期待値 -1%

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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