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Stride AI
南関東競馬AI予想

川崎 2R AIレースシミュレーション

発走 15:30　2026-06-18

AI展開予想

確率が高い決着パターン

AIモデルの予測勝率をもとにした20,000回のシミュレーションでは 3番パッツンドレス が勝率25.6%で中心。上位の勝率が拮抗しており、波乱含みの混戦です。 最も多く出現した決着は 馬単 3→6（8.1%）、3連単 3→6→9（1.88%）でした。

  • ◎3番 パッツンドレス逃げ勝率 25.6% / 連対 47.5% / 3着内 66.3%
  • ○6番 フエルテコラソン逃げ勝率 24.1% / 連対 45.6% / 3着内 63.3%
  • ▲9番 ドンクベットコール自在勝率 11.4% / 連対 24.0% / 3着内 37.9%
  • ★最有力決着: 馬単 3→6（8.1%）　3連単 3→6→9（1.88%）　3連複 3-6-9（9.00%）
  • 穴妙味は 10番 ヴァルヴァラ単勝15.0倍 × 勝率10.7% = 期待値 +60%

レース再生

AIの勝率で仮想レースを1回開催。再生するたびに展開が変わります
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シミュレーション集計

試行回数 20,000 回（公式事前計算）
馬番馬名脚質勝率連対率複勝率(3着内)単勝オッズ単勝期待値
3パッツンドレス逃げ25.6%47.5%66.3%2.6-33%
6フエルテコラソン逃げ24.1%45.6%63.3%2.9-30%
9ドンクベットコール自在11.4%24.0%37.9%11.3+28%
10ヴァルヴァラ先行10.7%22.1%34.7%15.0+60%
1ニャンモロー逃げ10.6%22.3%34.8%4.3-54%
5ブリットポップ逃げ6.6%14.2%23.2%18.0+18%
2クレイスアバンティ逃げ4.7%10.3%16.8%21.8+2%
8ドナソレイ差し3.7%8.0%13.0%31.5+17%
4フラワーガールエス逃げ1.4%3.4%5.8%128.4+85%
7キイチマイルス追込1.2%2.5%4.3%84.8+3%

馬単 出現率 TOP10

  1. 3-68.07%
  2. 6-37.80%
  3. 3-94.25%
  4. 6-93.69%
  5. 3-13.60%
  6. 3-103.52%
  7. 6-13.40%
  8. 6-103.32%
  9. 9-33.27%
  10. 9-63.21%

馬連 出現率 TOP10

  1. 3-615.88%
  2. 3-97.51%
  3. 6-96.91%
  4. 1-36.69%
  5. 3-106.56%
  6. 1-66.30%
  7. 6-106.21%
  8. 3-54.20%
  9. 5-63.82%
  10. 2-32.99%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 3-638.48%
  2. 3-921.33%
  3. 6-920.14%
  4. 3-1019.66%
  5. 1-319.49%
  6. 1-618.38%
  7. 6-1017.91%
  8. 3-512.62%
  9. 5-611.69%
  10. 9-109.25%

3連単 出現率 TOP10

  1. 3-6-91.88%
  2. 3-6-11.72%
  3. 6-3-91.70%
  4. 3-6-101.67%
  5. 6-3-101.64%
  6. 3-9-61.53%
  7. 6-3-11.44%
  8. 6-1-31.41%
  9. 6-9-31.39%
  10. 3-1-61.34%

3連複 出現率 TOP10

  1. 3-6-99.00%
  2. 1-3-68.15%
  3. 3-6-108.15%
  4. 3-5-65.00%
  5. 2-3-63.63%
  6. 3-9-103.43%
  7. 1-3-93.38%
  8. 1-3-103.28%
  9. 1-6-93.08%
  10. 6-9-103.06%
本シミュレーションは、AIモデル（LightGBM lambdarank + 較正）の予測勝率を Plackett-Luce モデルの強さとみなし、レースの着順を多数回サンプリングした結果です。2着以下の分布は勝率からの理論展開です。脚質は各馬の過去走の脚質傾向（上がり3Fのレース内順位）から判定した目安で、脚質が定まらない馬は「自在」、過去走が少ない馬は「―」と表示します。脚質はレース再生の道中の位置取りと表示にのみ用い、着順の確率には影響しません。オッズが「推定」の場合、期待値は実オッズと乖離することがあります。的中や利益を保証するものではありません。馬券の購入は自己責任で、余裕資金の範囲でお楽しみください。

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