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南関東競馬AI予想

船橋 5R AIレースシミュレーション

発走 16:40 2026-08-25
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 3番ウィルスカイ が勝率54.4%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 3→10(52.9%)、3連単 3→10→2(20.52%)でした。

  • 3番 ウィルスカイ勝率 54.4% / 連対 98.3% / 3着内 100.0%
  • 10番 ランドフスカ自在勝率 44.1% / 連対 97.6% / 3着内 100.0%
  • 2番 ライトネス先行勝率 0.5% / 連対 1.6% / 3着内 39.0%
  • 最有力決着: 馬単 3→10(52.9%) 3連単 3→10→2(20.52%) 3連複 2-3-10(38.90%)
  • 妙味は 3番 ウィルスカイ単勝1.9倍 × 勝率54.4% = 期待値 +6%

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ウィルスカイ54.4%98.3%100.0%1.9+6%
10ランドフスカ自在44.1%97.6%100.0%1.6-28%
2ライトネス先行0.5%1.6%39.0%1.8-99%
9トーヤマノゴールド0.5%1.3%29.7%1.6-99%
12エターナルフィズ0.4%1.2%29.2%1.7-99%
5マサッキー0.0%0.1%1.1%2.3-100%
6チョンチョロチョン逃げ0.0%0.0%1.1%2.1-100%
1オパールグリーン逃げ0.0%0.0%0.0%2.3-100%
4ラヴィエベル先行0.0%0.0%0.0%1.9-100%
7ナックナック0.0%0.0%0.0%2.0-100%
8ジオパークムーン逃げ0.0%0.0%0.0%1.7-100%
11ハリッサ差し0.0%0.0%0.0%2.3-100%

馬単 出現率 TOP10

  1. 3-1052.88%
  2. 10-343.00%
  3. 3-20.60%
  4. 3-90.50%
  5. 10-20.46%
  6. 3-120.43%
  7. 2-30.32%
  8. 10-120.30%
  9. 10-90.29%
  10. 9-30.29%

馬連 出現率 TOP10

  1. 3-1095.88%
  2. 2-30.92%
  3. 3-90.79%
  4. 3-120.66%
  5. 2-100.66%
  6. 10-120.52%
  7. 9-100.48%
  8. 3-50.03%
  9. 5-100.03%
  10. 3-60.02%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 3-1099.94%
  2. 2-338.93%
  3. 2-1038.92%
  4. 9-1029.67%
  5. 3-929.66%
  6. 3-1229.15%
  7. 10-1229.15%
  8. 3-51.11%
  9. 5-101.11%
  10. 3-61.10%

3連単 出現率 TOP10

  1. 3-10-220.52%
  2. 10-3-216.81%
  3. 3-10-915.72%
  4. 3-10-1215.37%
  5. 10-3-912.68%
  6. 10-3-1212.61%
  7. 3-10-60.62%
  8. 3-10-50.61%
  9. 3-2-100.60%
  10. 3-9-100.49%

3連複 出現率 TOP10

  1. 2-3-1038.90%
  2. 3-9-1029.64%
  3. 3-10-1229.14%
  4. 3-5-101.11%
  5. 3-6-101.10%
  6. 2-9-100.02%
  7. 1-3-100.01%
  8. 2-3-120.01%
  9. 2-3-90.01%
  10. 3-8-100.01%
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: 2026-08-25 09:31)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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