名古屋 11R 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

11R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュンフィレンツェ	筒井勇（笠松）	実4.0	B△ A△勝率17% EV-33% 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28走で勝率25%／前走2着）
前5走 07/02 名古屋11R 2着/11頭+4.0秒 06/03 名古屋11R 5着/10頭 05/22 名古屋11R 3着/11頭 05/04 名古屋8R 5着/9頭+2.0秒 04/23 名古屋9R 3着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 25.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 16.5% / 期待値 -34% ※ 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	フリッパー差し	近藤颯（愛知）	実20.6	B△ A△勝率4% EV-19% 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 07/03 名古屋11R 6着/11頭 05/25 名古屋11R 9着/12頭 05/08 名古屋11R 9着/10頭+2.8秒 04/10 名古屋10R 1着/9頭勝利 03/27 名古屋8R 5着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.9% / 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	エバーシンス逃げ	細川智（愛知）	実3.7	B○ A🌟◎勝率31% EV+13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 06/05 名古屋11R 2着/11頭 05/21 名古屋11R 5着/10頭 05/08 名古屋11R 2着/10頭+0.9秒 04/24 名古屋11R 2着/10頭+0.8秒 04/08 名古屋11R 2着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 27.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.6% / 期待値 +13% ※ 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	キャルベイクルーズ先行	望月洵（愛知）	実4.8	B🌟◎ A▲勝率17% EV-19% 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（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 名古屋9R 1着/12頭 06/17 名古屋11R 2着/12頭 06/02 名古屋10R 1着/12頭 05/06 名古屋9R 3着/9頭+0.3秒 04/20 名古屋10R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +259% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 74.9% (オッズ暗示: 20.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.7% / 期待値 -20% ※ 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	キャッシュブリッツ追込	渡邊竜（笠松）	実2.3	B▲ A○勝率29% EV-33% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/03 名古屋11R 5着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋11R 5着/11頭 01/29 名古屋11R 8着/12頭+1.0秒 09/19 名古屋11R 2着/12頭+0.3秒 05/29 名古屋11R 2着/12頭+0.2秒
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 6.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 3.6% (オッズ暗示: 43.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 28.9% / 期待値 -33% ※ 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	パピタ逃げ	大畑慧（愛知）	実20.6	B△ A△勝率3% EV-31% 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 07/03 名古屋11R 10着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋11R 8着/11頭+1.0秒 04/07 名古屋10R 11着/11頭+11.1秒 03/27 名古屋10R 3着/9頭+0.2秒 03/13 名古屋11R 3着/8頭+0.3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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 42走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 30% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.3% / 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。

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

AI評価1位Aモデル ▲

キャルベイクルーズ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

+259%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎3エバーシンス

3.7倍

EV -26%

▲A:○5キャッシュブリッツ

2.3倍

EV -91%

出走馬全6頭

◎A:▲4

キャルベイクルーズ

望月洵（愛知）

4.8倍

+259%

›

○A:◎3

エバーシンス

細川智（愛知）

3.7倍

-26%

›

▲A:○5

キャッシュブリッツ

渡邊竜（笠松）

2.3倍

-91%

›

△A:△1

ジュンフィレンツェ

筒井勇（笠松）

4.0倍

-92%

›

△A:△2

フリッパー

近藤颯（愛知）

20.6倍

-99%

›

△A:△6

パピタ

大畑慧（愛知）

20.6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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

11R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュンフィレンツェ	筒井勇（笠松）	実4.0	△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28走で勝率25%／前走2着）
前5走 07/02 名古屋11R 2着/11頭+4.0秒 06/03 名古屋11R 5着/10頭 05/22 名古屋11R 3着/11頭 05/04 名古屋8R 5着/9頭+2.0秒 04/23 名古屋9R 3着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
2	フリッパー差し	近藤颯（愛知）	実20.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/03 名古屋11R 6着/11頭 05/25 名古屋11R 9着/12頭 05/08 名古屋11R 9着/10頭+2.8秒 04/10 名古屋10R 1着/9頭勝利 03/27 名古屋8R 5着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
3	エバーシンス逃げ	細川智（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（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 06/05 名古屋11R 2着/11頭 05/21 名古屋11R 5着/10頭 05/08 名古屋11R 2着/10頭+0.9秒 04/24 名古屋11R 2着/10頭+0.8秒 04/08 名古屋11R 2着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 30.6% (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	キャルベイクルーズ先行	望月洵（愛知）	実4.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 名古屋9R 1着/12頭 06/17 名古屋11R 2着/12頭 06/02 名古屋10R 1着/12頭 05/06 名古屋9R 3着/9頭+0.3秒 04/20 名古屋10R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
5	キャッシュブリッツ追込	渡邊竜（笠松）	実2.3	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/03 名古屋11R 5着/11頭+0.0秒 06/05 名古屋11R 5着/11頭 01/29 名古屋11R 8着/12頭+1.0秒 09/19 名古屋11R 2着/12頭+0.3秒 05/29 名古屋11R 2着/12頭+0.2秒
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 6.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.9% (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。
6	パピタ逃げ	大畑慧（愛知）	実20.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯23走で勝率30%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/03 名古屋11R 10着/11頭+0.0秒 05/22 名古屋11R 8着/11頭+1.0秒 04/07 名古屋10R 11着/11頭+11.1秒 03/27 名古屋10R 3着/9頭+0.2秒 03/13 名古屋11R 3着/8頭+0.3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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 42走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 30% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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

エバーシンス

騎手細川智（愛知）

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

+13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5キャッシュブリッツ

2.3倍

EV -33%

▲4キャルベイクルーズ

4.8倍

EV -19%

出走馬全6頭

◎3

エバーシンス

細川智（愛知）

3.7倍

+13%

›

○5

キャッシュブリッツ

渡邊竜（笠松）

2.3倍

-33%

›

▲4

キャルベイクルーズ

望月洵（愛知）

4.8倍

-19%

›

△1

ジュンフィレンツェ

筒井勇（笠松）

4.0倍

-33%

›

△2

フリッパー

近藤颯（愛知）

20.6倍

-19%

›

△6

パピタ

大畑慧（愛知）

20.6倍

-31%

›

💡 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。

▶ 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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