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Stride AI
南関東競馬AI予想

名古屋 2R AIレースシミュレーション

発走 12:50　2026-10-16

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 2番ストラドーネ が勝率41.2%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 2→6（14.9%）、3連単 2→6→3（5.94%）でした。

  • ◎2番 ストラドーネ勝率 41.2% / 連対 70.0% / 3着内 86.7%
  • ○6番 モータリゼーション差し勝率 21.1% / 連対 44.6% / 3着内 66.0%
  • ▲3番 ケイツークルサード追込勝率 14.2% / 連対 31.7% / 3着内 52.0%
  • ★最有力決着: 馬単 2→6（14.9%）　3連単 2→6→3（5.94%）　3連複 2-3-6（23.18%）
  • 穴妙味は 5番 シンクシビリティ単勝33.9倍 × 勝率4.2% = 期待値 +43%

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
2ストラドーネ―41.2%70.0%86.7%1.8-26%
6モータリゼーション差し21.1%44.6%66.0%3.0-37%
3ケイツークルサード追込14.2%31.7%52.0%6.8-3%
10リリーボレア差し7.4%16.5%28.6%10.7-21%
5シンクシビリティ差し4.2%9.3%16.6%33.9+43%
11ビアーレ差し4.2%9.9%17.9%14.4-39%
9ウインモアナ差し2.8%6.3%11.1%75.2+111%
4ニキータ先行1.8%4.5%8.2%77.6+43%
8フライデイゼーン逃げ1.1%2.5%4.5%136.7+47%
7グレーターグレイ差し1.0%2.4%4.1%118.9+21%
1フィロンドール追込0.9%2.3%4.2%95.7-12%

馬単 出現率 TOP10

  1. 2-614.89%
  2. 6-211.24%
  3. 2-310.32%
  4. 3-27.07%
  5. 2-104.95%
  6. 6-33.77%
  7. 3-63.39%
  8. 10-23.32%
  9. 2-113.08%
  10. 2-52.70%

馬連 出現率 TOP10

  1. 2-626.14%
  2. 2-317.39%
  3. 2-108.27%
  4. 3-67.16%
  5. 2-114.98%
  6. 2-54.51%
  7. 6-103.57%
  8. 2-93.07%
  9. 3-102.30%
  10. 2-42.15%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 2-655.68%
  2. 2-343.04%
  3. 3-629.74%
  4. 2-1022.67%
  5. 6-1014.31%
  6. 2-1114.04%
  7. 2-513.09%
  8. 3-109.97%
  9. 6-118.94%
  10. 2-98.52%

3連単 出現率 TOP10

  1. 2-6-35.94%
  2. 2-3-64.94%
  3. 6-2-34.38%
  4. 3-2-63.35%
  5. 2-6-102.60%
  6. 6-3-22.34%
  7. 3-6-22.23%
  8. 6-2-102.21%
  9. 2-10-62.00%
  10. 2-6-51.70%

3連複 出現率 TOP10

  1. 2-3-623.18%
  2. 2-6-1010.14%
  3. 2-3-106.53%
  4. 2-6-116.24%
  5. 2-5-65.79%
  6. 2-6-93.56%
  7. 2-3-113.55%
  8. 2-3-53.36%
  9. 2-4-62.65%
  10. 2-3-92.23%
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: 2026-10-16 19:46）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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