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南関東競馬AI予想

大井 12R AIレースシミュレーション

発走 20:50 2026-09-15
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 1番ミラクルメイキング が勝率58.9%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 1→7(47.9%)、3連単 1→7→2(28.41%)でした。

  • 1番 ミラクルメイキング先行勝率 58.9% / 連対 93.2% / 3着内 99.4%
  • 7番 ジューンドラゴン逃げ勝率 33.7% / 連対 84.3% / 3着内 98.2%
  • 2番 ベイビークエスト自在勝率 4.4% / 連対 13.0% / 3着内 60.0%
  • 最有力決着: 馬単 1→7(47.9%) 3連単 1→7→2(28.41%) 3連複 1-2-7(58.12%)

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
1ミラクルメイキング先行58.9%93.2%99.4%1.7-2%
7ジューンドラゴン逃げ33.7%84.3%98.2%1.7-43%
2ベイビークエスト自在4.4%13.0%60.0%1.6-93%
3ケイアイカペラ先行1.3%4.1%17.6%1.6-98%
8リュウノファウラー逃げ1.2%4.0%17.4%1.6-98%
14アポロリヤム0.2%0.6%2.7%2.0-100%
13アジアジェニファー逃げ0.2%0.5%2.7%1.9-100%
12フェスティヴルディ先行0.1%0.4%1.9%1.7-100%
4ノーブルジーク自在0.0%0.0%0.0%1.9-100%
5ルソレイユ0.0%0.0%0.0%1.8-100%
6リック逃げ0.0%0.0%0.0%2.0-100%
9フレンドローマ差し0.0%0.0%0.0%1.5-100%
10ポアゾンボス先行0.0%0.0%0.0%1.7-100%
11ニシノデフィレ自在0.0%0.0%0.0%2.1-100%

馬単 出現率 TOP10

  1. 1-747.93%
  2. 7-129.92%
  3. 1-26.22%
  4. 2-12.60%
  5. 7-22.21%
  6. 1-82.08%
  7. 1-31.96%
  8. 2-71.65%
  9. 7-30.73%
  10. 8-10.73%

馬連 出現率 TOP10

  1. 1-777.84%
  2. 1-28.82%
  3. 2-73.85%
  4. 1-82.80%
  5. 1-32.65%
  6. 3-71.23%
  7. 7-81.00%
  8. 1-140.41%
  9. 1-130.32%
  10. 1-120.30%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 1-797.57%
  2. 1-259.54%
  3. 2-758.61%
  4. 1-317.32%
  5. 1-817.14%
  6. 3-716.66%
  7. 7-816.63%
  8. 1-142.66%
  9. 1-132.65%
  10. 7-142.54%

3連単 出現率 TOP10

  1. 1-7-228.41%
  2. 7-1-217.89%
  3. 1-7-38.03%
  4. 1-7-87.91%
  5. 1-2-75.76%
  6. 7-1-85.08%
  7. 7-1-34.97%
  8. 2-1-72.40%
  9. 7-2-12.10%
  10. 1-8-71.82%

3連複 出現率 TOP10

  1. 1-2-758.12%
  2. 1-3-716.35%
  3. 1-7-816.33%
  4. 1-7-142.49%
  5. 1-7-132.48%
  6. 1-7-121.80%
  7. 1-2-30.67%
  8. 1-2-80.55%
  9. 2-3-70.22%
  10. 2-7-80.21%
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: 2026-09-15 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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