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Stride AI
南関東競馬AI予想

川崎 1R AIレースシミュレーション

発走 14:45　2026-10-15

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 7番ブルーラジカル が勝率33.0%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 7→9（14.3%）、3連単 7→9→6（2.96%）でした。

  • ◎7番 ブルーラジカル勝率 33.0% / 連対 59.6% / 3着内 78.0%
  • ○9番 キングスウェイ逃げ勝率 28.2% / 連対 54.6% / 3着内 74.1%
  • ▲6番 ミカエンブレイス追込勝率 8.6% / 連対 18.4% / 3着内 30.8%
  • ★最有力決着: 馬単 7→9（14.3%）　3連単 7→9→6（2.96%）　3連複 6-7-9（12.23%）
  • 穴妙味は 8番 ナツハヤテ単勝19.6倍 × 勝率8.2% = 期待値 +61%

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
7ブルーラジカル―33.0%59.6%78.0%1.6-47%
9キングスウェイ逃げ28.2%54.6%74.1%3.2-10%
6ミカエンブレイス追込8.6%18.4%30.8%12.8+10%
8ナツハヤテ逃げ8.2%17.8%29.9%19.6+61%
1メラ自在6.7%15.1%26.6%18.1+22%
5ハイウィルヘーズ―4.1%9.5%16.6%23.2-5%
3アンジェラカフェ差し3.8%8.5%14.8%23.4-10%
12ヒナボンボン先行3.1%6.6%11.2%28.1-13%
2ボンマティ先行1.8%4.3%7.4%73.0+28%
10ジョーカイ―1.6%3.7%6.9%94.0+52%
11ローゼシュティア逃げ0.5%1.1%1.9%149.2-25%
4ブラックムート自在0.4%1.0%1.7%105.7-57%

馬単 出現率 TOP10

  1. 7-914.27%
  2. 9-713.16%
  3. 7-64.15%
  4. 7-83.81%
  5. 7-13.42%
  6. 9-83.21%
  7. 9-63.08%
  8. 6-73.02%
  9. 8-72.85%
  10. 6-92.77%

馬連 出現率 TOP10

  1. 7-927.43%
  2. 6-77.17%
  3. 7-86.66%
  4. 8-95.89%
  5. 6-95.86%
  6. 1-75.80%
  7. 1-94.71%
  8. 5-73.35%
  9. 3-73.06%
  10. 5-92.96%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 7-956.03%
  2. 6-721.25%
  3. 7-820.46%
  4. 6-919.61%
  5. 8-919.25%
  6. 1-718.27%
  7. 1-916.80%
  8. 5-711.25%
  9. 5-910.32%
  10. 3-79.88%

3連単 出現率 TOP10

  1. 7-9-62.96%
  2. 7-9-82.94%
  3. 9-7-62.71%
  4. 7-9-12.64%
  5. 9-7-82.61%
  6. 9-7-12.56%
  7. 7-6-92.02%
  8. 7-8-91.84%
  9. 9-8-71.75%
  10. 7-9-51.73%

3連複 出現率 TOP10

  1. 6-7-912.23%
  2. 7-8-912.03%
  3. 1-7-910.39%
  4. 5-7-96.24%
  5. 3-7-95.12%
  6. 7-9-123.80%
  7. 2-7-92.65%
  8. 7-9-102.41%
  9. 6-7-82.33%
  10. 1-6-72.19%
本シミュレーションは、作った時点のオッズ・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（その場の全レースの予想が出たあとと、定期更新のたびに作り直します）。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: 2026-10-15 19:48）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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