船橋 12R AIレースシミュレーション
発走 20:50 2026-08-02モデル切替:
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 8番ブライトビギニング が勝率93.7%で中心。軸としての信頼度は高く、堅めの決着が見込めます。 最も多く出現した決着は 馬単 8→9(57.4%)、3連単 8→9→7(22.68%)でした。
- ◎8番 ブライトビギニング逃げ勝率 93.7% / 連対 99.7% / 3着内 100.0%
- ○9番 ゴールドブリーダー先行勝率 3.8% / 連対 61.3% / 3着内 88.2%
- ▲7番 ドナソール勝率 1.0% / 連対 15.2% / 3着内 43.3%
- ★最有力決着: 馬単 8→9(57.4%) 3連単 8→9→7(22.68%) 3連複 7-8-9(34.93%)
- 穴妙味は 8番 ブライトビギニング単勝1.8倍 × 勝率93.7% = 期待値 +69%
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
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8 | ブライトビギニング | 逃げ | 93.7% | 99.7% | 100.0% | 1.8 | +69% |
| 9 | ゴールドブリーダー | 先行 | 3.8% | 61.3% | 88.2% | 1.8 | -93% |
| 7 | ドナソール | ― | 1.0% | 15.2% | 43.3% | 2.0 | -98% |
| 6 | レジーナチェリ | 自在 | 0.9% | 14.6% | 41.4% | 1.6 | -99% |
| 3 | ラゴディアイ | ― | 0.5% | 7.9% | 22.9% | 1.8 | -99% |
| 4 | マルターズヴェロス | 逃げ | 0.0% | 0.5% | 1.7% | 2.0 | -100% |
| 1 | エクメディノキセキ | 先行 | 0.0% | 0.6% | 1.9% | 1.8 | -100% |
| 2 | マッドネスカズ | 先行 | 0.0% | 0.2% | 0.5% | 1.8 | -100% |
| 5 | チンプンカンプン | ― | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 1.8 | -100% |
馬単 出現率 TOP10
- 8-957.40%
- 8-714.16%
- 8-613.62%
- 8-37.32%
- 9-83.67%
- 7-80.97%
- 6-80.86%
- 8-10.54%
- 8-40.48%
- 3-80.47%
馬連 出現率 TOP10
- 8-961.07%
- 7-815.13%
- 6-814.49%
- 3-87.79%
- 1-80.58%
- 4-80.52%
- 2-80.17%
- 7-90.10%
- 6-90.07%
- 3-90.06%
ワイド 出現率 TOP10
- 8-988.23%
- 7-843.33%
- 6-841.37%
- 7-934.94%
- 6-932.95%
- 3-822.85%
- 3-917.39%
- 6-75.28%
- 3-62.66%
- 3-72.60%
3連単 出現率 TOP10
- 8-9-722.68%
- 8-9-621.20%
- 8-9-311.45%
- 8-7-910.15%
- 8-6-99.63%
- 8-3-94.83%
- 8-6-72.48%
- 8-7-62.44%
- 9-8-61.44%
- 9-8-71.33%
3連複 出現率 TOP10
- 7-8-934.93%
- 6-8-932.95%
- 3-8-917.39%
- 6-7-85.27%
- 3-6-82.66%
- 3-7-82.60%
- 1-8-91.33%
- 4-8-91.24%
- 2-8-90.39%
- 1-6-80.24%
本シミュレーションは予測データ生成時点(通常は当日朝)のオッズ・AI予測勝率のスナップショットで計算しており、その後のオッズ変動は反映されません。最新のオッズ・期待値は各レースの予想ページをご覧ください。(このページの生成: 2026-08-02 09:22)AIの予測勝率を Plackett-Luce モデルで多数回サンプリングした着順分布です。脚質は推定で、着順確率には影響しません。的中・利益を保証するものではなく、馬券の購入は自己責任・余裕資金の範囲で。
20歳未満の方は馬券を購入できません。
