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Stride AI
南関東競馬AI予想

名古屋 9R　中京競馬Ｂ８ AIレースシミュレーション

発走 17:05　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番アーマードトラック が勝率69.1%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 7→3（23.5%）、3連単 7→3→9（6.87%）でした。

  • ◎7番 アーマードトラック勝率 69.1% / 連対 92.0% / 3着内 98.2%
  • ○3番 トッピゴー先行勝率 10.5% / 連対 36.3% / 3着内 59.5%
  • ▲9番 ハンクスター逃げ勝率 6.2% / 連対 21.3% / 3着内 39.9%
  • ★最有力決着: 馬単 7→3（23.5%）　3連単 7→3→9（6.87%）　3連複 3-7-9（17.73%）
  • 穴妙味は 9番 ハンクスター単勝21.9倍 × 勝率6.2% = 期待値 +37%

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アーマードトラック―69.1%92.0%98.2%1.1-24%
3トッピゴー先行10.5%36.3%59.5%5.1-46%
9ハンクスター逃げ6.2%21.3%39.9%21.9+37%
10ヤマカツライコウ逃げ4.7%17.0%33.7%20.4-3%
5インフォーマント自在2.5%8.7%17.2%45.8+16%
1ビナカントー先行2.2%8.0%16.7%60.1+34%
11アドゥールグロー逃げ1.4%4.6%9.7%58.6-19%
6ハクサンミニョン逃げ1.4%5.1%10.4%61.6-16%
4テーオーエメラルド差し0.9%3.3%7.3%78.0-27%
8コスモベルツリー―0.5%2.1%4.4%86.1-53%
2ジュライファースト先行0.4%1.4%3.0%133.9-52%

馬単 出現率 TOP10

  1. 7-323.46%
  2. 7-913.61%
  3. 7-1011.08%
  4. 3-78.21%
  5. 7-55.38%
  6. 7-15.05%
  7. 9-74.61%
  8. 10-73.43%
  9. 7-63.26%
  10. 7-112.82%

馬連 出現率 TOP10

  1. 3-731.68%
  2. 7-918.22%
  3. 7-1014.51%
  4. 5-77.21%
  5. 1-76.66%
  6. 6-74.21%
  7. 7-113.77%
  8. 4-72.77%
  9. 7-81.80%
  10. 3-91.43%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 3-758.17%
  2. 7-938.86%
  3. 7-1032.81%
  4. 3-918.43%
  5. 5-716.64%
  6. 1-716.23%
  7. 3-1014.94%
  8. 6-710.01%
  9. 7-119.40%
  10. 9-107.73%

3連単 出現率 TOP10

  1. 7-3-96.87%
  2. 7-3-105.82%
  3. 7-9-35.64%
  4. 7-10-34.30%
  5. 7-3-52.65%
  6. 7-9-102.65%
  7. 7-10-92.60%
  8. 7-3-12.60%
  9. 3-7-92.28%
  10. 3-7-102.01%

3連複 出現率 TOP10

  1. 3-7-917.73%
  2. 3-7-1014.37%
  3. 7-9-107.35%
  4. 3-5-76.78%
  5. 1-3-76.50%
  6. 3-6-73.86%
  7. 3-7-113.55%
  8. 5-7-93.36%
  9. 1-7-93.31%
  10. 5-7-102.79%
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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