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Stride AI
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南関東競馬AI予想

名古屋 12R AIレースシミュレーション

発走 20:40 2026-08-18
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 10番サンモリッツ が勝率90.1%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 10→2(55.0%)、3連単 10→2→8(37.58%)でした。

  • 10番 サンモリッツ勝率 90.1% / 連対 99.4% / 3着内 100.0%
  • 2番 チアフルドア勝率 6.0% / 連対 61.3% / 3着内 90.8%
  • 8番 シルヴァークラウン勝率 2.8% / 連対 27.1% / 3着内 71.9%
  • 最有力決着: 馬単 10→2(55.0%) 3連単 10→2→8(37.58%) 3連複 2-8-10(63.87%)
  • 妙味は 10番 サンモリッツ単勝1.7倍 × 勝率90.1% = 期待値 +57%

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
10サンモリッツ90.1%99.4%100.0%1.7+57%
2チアフルドア6.0%61.3%90.8%1.7-90%
8シルヴァークラウン2.8%27.1%71.9%1.6-96%
9ケイツータカ0.3%3.5%10.3%1.7-99%
4テルレーヌ0.3%3.3%10.1%1.6-100%
1ジェルソミーノ0.2%1.3%4.0%1.7-100%
6ナムラカメコ0.2%1.5%4.5%2.0-100%
11ニシキバーキン自在0.1%1.3%4.0%2.0-100%
12ウイングラナート0.1%1.4%4.3%1.7-100%
3シャインプレマ0.0%0.0%0.0%1.6-100%
5ジン0.0%0.0%0.0%1.6-100%
7エターナルハーピー0.0%0.0%0.0%1.6-100%

馬単 出現率 TOP10

  1. 10-254.99%
  2. 10-824.09%
  3. 2-105.71%
  4. 10-93.12%
  5. 10-43.03%
  6. 8-102.50%
  7. 10-61.35%
  8. 10-121.23%
  9. 10-111.15%
  10. 10-11.08%

馬連 出現率 TOP10

  1. 2-1060.70%
  2. 8-1026.59%
  3. 9-103.43%
  4. 4-103.28%
  5. 6-101.50%
  6. 10-121.36%
  7. 10-111.29%
  8. 1-101.23%
  9. 2-80.43%
  10. 2-40.04%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 2-1090.81%
  2. 8-1071.86%
  3. 2-863.89%
  4. 9-1010.31%
  5. 4-1010.10%
  6. 2-97.50%
  7. 2-47.30%
  8. 6-104.55%
  9. 10-124.34%
  10. 1-104.00%

3連単 出現率 TOP10

  1. 10-2-837.58%
  2. 10-8-219.95%
  3. 10-2-94.85%
  4. 10-2-44.75%
  5. 2-10-83.86%
  6. 10-2-122.10%
  7. 8-10-22.04%
  8. 10-2-62.02%
  9. 10-9-21.97%
  10. 10-2-11.93%

3連複 出現率 TOP10

  1. 2-8-1063.87%
  2. 2-9-107.49%
  3. 2-4-107.29%
  4. 2-6-103.26%
  5. 2-10-123.19%
  6. 1-2-102.90%
  7. 2-10-112.79%
  8. 8-9-102.23%
  9. 4-8-102.21%
  10. 6-8-100.97%
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: 2026-08-18 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。

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