園田 6R AIレースシミュレーション
発走 17:00 2026-08-14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 5番タイシン が勝率32.8%で中心。中心視できますが、2着以下は流動的。相手は手広く構えたいところです。 最も多く出現した決着は 馬単 5→9(11.8%)、3連単 5→9→2(6.35%)でした。
- ◎5番 タイシン勝率 32.8% / 連対 60.9% / 3着内 82.9%
- ○9番 レベッカレインボー逃げ勝率 24.7% / 連対 49.3% / 3着内 73.4%
- ▲2番 ベストマリア先行勝率 22.2% / 連対 45.5% / 3着内 69.9%
- ★最有力決着: 馬単 5→9(11.8%) 3連単 5→9→2(6.35%) 3連複 2-5-9(32.30%)
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5 | タイシン | ― | 32.8% | 60.9% | 82.9% | 1.4 | -55% |
| 9 | レベッカレインボー | 逃げ | 24.7% | 49.3% | 73.4% | 1.6 | -60% |
| 2 | ベストマリア | 先行 | 22.2% | 45.5% | 69.9% | 1.4 | -70% |
| 3 | セレナリス | 自在 | 15.8% | 33.8% | 54.7% | 1.6 | -75% |
| 6 | アスクサステナブル | 逃げ | 4.0% | 9.3% | 17.1% | 1.5 | -94% |
| 10 | アカキチノイレブン | ― | 0.3% | 0.7% | 1.1% | 1.5 | -100% |
| 7 | フルリミット | ― | 0.2% | 0.5% | 0.9% | 1.7 | -100% |
| 1 | アスクサヴァイバル | ― | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 1.5 | -100% |
| 4 | ヘブンクローバー | ― | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 2.1 | -100% |
| 8 | ベーディーナ | ― | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 1.8 | -100% |
馬単 出現率 TOP10
- 5-911.84%
- 5-211.17%
- 9-510.93%
- 2-59.35%
- 5-37.58%
- 9-27.21%
- 2-96.92%
- 3-56.32%
- 9-35.04%
- 2-34.66%
馬連 出現率 TOP10
- 5-922.77%
- 2-520.52%
- 2-914.12%
- 3-513.91%
- 3-99.68%
- 2-38.58%
- 5-63.40%
- 6-92.40%
- 2-62.08%
- 3-61.38%
ワイド 出現率 TOP10
- 5-957.92%
- 2-554.53%
- 2-946.03%
- 3-540.71%
- 3-932.66%
- 2-330.02%
- 5-611.36%
- 6-99.00%
- 2-68.31%
- 3-65.33%
3連単 出現率 TOP10
- 5-9-26.35%
- 5-2-96.21%
- 9-5-25.87%
- 2-5-95.27%
- 9-2-54.50%
- 5-9-34.15%
- 2-9-54.11%
- 9-5-33.90%
- 5-2-33.75%
- 5-3-93.67%
3連複 出現率 TOP10
- 2-5-932.30%
- 3-5-920.29%
- 2-3-517.69%
- 2-3-910.73%
- 5-6-94.75%
- 2-5-64.12%
- 2-6-92.73%
- 3-5-62.44%
- 2-3-61.44%
- 3-6-91.44%
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: 2026-08-14 09:23)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。
