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Stride AI
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南関東競馬AI予想

名古屋 9R AIレースシミュレーション

発走 16:50 2026-09-30

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 12番グルーヴィデザイン が勝率29.5%で中心。ややきわどい勝負で、ヒモ荒れに注意したいレースです。 最も多く出現した決着は 馬単 12→8(4.0%)、3連単 12→6→8(0.58%)でした。

  • ◎12番 グルーヴィデザイン追込勝率 29.5% / 連対 51.3% / 3着内 67.7%
  • ○8番 クオレプリマドンナ勝率 9.5% / 連対 19.8% / 3着内 30.6%
  • ▲6番 パープルルージュ先行勝率 8.8% / 連対 17.8% / 3着内 27.6%
  • ★最有力決着: 馬単 12→8(4.0%) 3連単 12→6→8(0.58%) 3連複 6-8-12(2.58%)

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
12グルーヴィデザイン追込29.5%51.3%67.7%1.7-50%
8クオレプリマドンナ―9.5%19.8%30.6%2.0-81%
6パープルルージュ先行8.8%17.8%27.6%1.9-84%
2シャルメイビス差し8.4%17.5%26.7%1.9-84%
10ストレンジャー自在7.9%16.7%26.0%1.7-86%
1スマートヌーメン差し7.3%15.3%24.1%1.9-86%
3メイショウキタダケ―7.1%15.2%23.5%1.7-88%
5ニシキビブラビブレ追込5.8%12.7%20.0%1.8-89%
4ノース先行4.9%10.6%16.9%1.8-91%
9エイシンハトホル逃げ4.9%10.4%16.9%1.9-91%
7アルーリングソレル―3.1%6.6%10.5%2.2-93%
11フランキンローズ先行2.9%6.1%9.6%1.9-95%

馬単 出現率 TOP10

  1. 12-83.99%
  2. 12-63.60%
  3. 12-103.38%
  4. 12-23.31%
  5. 12-13.17%
  6. 12-33.00%
  7. 8-122.94%
  8. 2-122.71%
  9. 6-122.67%
  10. 12-52.61%

馬連 出現率 TOP10

  1. 8-126.93%
  2. 6-126.26%
  3. 2-126.02%
  4. 10-125.80%
  5. 1-125.36%
  6. 3-125.24%
  7. 5-124.55%
  8. 4-123.48%
  9. 9-123.47%
  10. 11-122.11%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 8-1218.20%
  2. 6-1216.29%
  3. 2-1215.67%
  4. 10-1215.45%
  5. 1-1214.32%
  6. 3-1213.66%
  7. 5-1211.52%
  8. 4-129.62%
  9. 9-129.45%
  10. 6-86.08%

3連単 出現率 TOP10

  1. 12-6-80.58%
  2. 12-8-10.58%
  3. 12-8-60.56%
  4. 12-2-80.55%
  5. 12-6-20.53%
  6. 12-8-20.53%
  7. 12-10-80.52%
  8. 12-3-80.51%
  9. 12-10-30.50%
  10. 12-8-100.50%

3連複 出現率 TOP10

  1. 6-8-122.58%
  2. 8-10-122.51%
  3. 2-8-122.42%
  4. 1-8-122.34%
  5. 2-6-122.31%
  6. 6-10-122.25%
  7. 3-8-122.21%
  8. 2-10-122.02%
  9. 1-2-121.88%
  10. 3-6-121.86%
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: 2026-09-30 09:21)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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