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Stride AI
南関東競馬AI予想

名古屋 7R AIレースシミュレーション

発走 15:45 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 6番グラスフェザー が勝率57.0%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 6→10(16.9%)、3連単 6→10→4(5.60%)でした。

  • ◎6番 グラスフェザー勝率 57.0% / 連対 83.7% / 3着内 94.9%
  • ○10番 アルヴァルディ勝率 12.7% / 連対 33.7% / 3着内 55.4%
  • ▲4番 ロスニーニョス勝率 9.9% / 連対 26.3% / 3着内 46.0%
  • ★最有力決着: 馬単 6→10(16.9%) 3連単 6→10→4(5.60%) 3連複 4-6-10(17.55%)
  • 穴妙味は 10番 アルヴァルディ単勝9.9倍 × 勝率12.7% = 期待値 +25%

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
6グラスフェザー―57.0%83.7%94.9%1.2-32%
10アルヴァルディ―12.7%33.7%55.4%9.9+25%
4ロスニーニョス―9.9%26.3%46.0%11.8+16%
1シングンラオウ逃げ9.5%25.7%45.5%10.1-4%
11ショウナンライラ―4.0%11.0%20.4%17.0-33%
8スピネルテソーロ自在2.6%7.3%13.7%33.7-11%
5ツキヨザクラ先行1.3%3.7%7.0%106.2+42%
9コパノモロッコ―1.1%3.4%6.7%106.7+22%
3ジャスティラック―1.0%2.7%5.7%36.8-62%
7タガノポストマン―0.5%1.4%2.7%212.4+5%
2マジョリカ逃げ0.4%1.1%2.1%197.9-19%

馬単 出現率 TOP10

  1. 6-1016.89%
  2. 6-412.92%
  3. 6-112.65%
  4. 10-68.11%
  5. 4-66.28%
  6. 1-65.99%
  7. 6-115.19%
  8. 6-83.56%
  9. 11-62.31%
  10. 6-51.75%

馬連 出現率 TOP10

  1. 6-1025.00%
  2. 4-619.20%
  3. 1-618.64%
  4. 6-117.51%
  5. 6-85.11%
  6. 4-102.88%
  7. 1-102.70%
  8. 5-62.52%
  9. 6-92.21%
  10. 1-41.97%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 6-1051.67%
  2. 4-642.80%
  3. 1-642.26%
  4. 4-1019.65%
  5. 1-1018.77%
  6. 6-1118.60%
  7. 1-414.31%
  8. 6-812.50%
  9. 10-117.29%
  10. 5-66.38%

3連単 出現率 TOP10

  1. 6-10-45.60%
  2. 6-10-15.18%
  3. 6-4-104.95%
  4. 6-1-104.64%
  5. 6-1-43.89%
  6. 6-4-13.77%
  7. 10-6-12.70%
  8. 10-6-42.46%
  9. 4-6-102.43%
  10. 1-6-102.17%

3連複 出現率 TOP10

  1. 4-6-1017.55%
  2. 1-6-1016.66%
  3. 1-4-612.57%
  4. 6-10-116.21%
  5. 4-6-114.75%
  6. 1-6-114.59%
  7. 6-8-104.34%
  8. 1-6-83.11%
  9. 4-6-82.83%
  10. 6-9-101.99%
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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