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Stride AI
南関東競馬AI予想

名古屋 8R 中京競馬B8 AIレースシミュレーション

発走 18:35 2026-10-19

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 4番スッサンエア が勝率29.6%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 4→5(7.6%)、3連単 4→3→5(2.46%)でした。

  • ◎4番 スッサンエア勝率 29.6% / 連対 53.8% / 3着内 72.1%
  • ○5番 シヴァールバーニ先行勝率 18.1% / 連対 36.6% / 3着内 55.3%
  • ▲3番 バイアンドホールド逃げ勝率 16.6% / 連対 33.9% / 3着内 51.0%
  • ★最有力決着: 馬単 4→5(7.6%) 3連単 4→3→5(2.46%) 3連複 3-4-5(12.30%)
  • 穴妙味は 5番 シヴァールバーニ単勝8.3倍 × 勝率18.1% = 期待値 +50%

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
4スッサンエア―29.6%53.8%72.1%1.4-58%
5シヴァールバーニ先行18.1%36.6%55.3%8.3+50%
3バイアンドホールド逃げ16.6%33.9%51.0%6.8+13%
11プレイアブルゲーム自在15.5%31.5%48.4%9.6+48%
9ピックアンドロール追込6.1%13.9%22.5%20.1+23%
7ベルフォン追込5.1%10.8%18.1%20.8+6%
1セイウンピカイチ追込3.2%6.8%11.3%36.8+17%
6スマートサターン逃げ2.4%5.1%8.7%56.8+37%
2タベザカリ先行1.7%3.9%6.6%31.2-46%
8ルナフェイズ先行1.0%2.3%3.7%56.5-45%
10グラスチアー逃げ0.7%1.3%2.3%81.6-47%

馬単 出現率 TOP10

  1. 4-57.58%
  2. 4-36.92%
  3. 4-116.57%
  4. 5-46.49%
  5. 3-46.08%
  6. 11-45.45%
  7. 5-33.85%
  8. 3-53.58%
  9. 11-53.35%
  10. 5-113.31%

馬連 出現率 TOP10

  1. 4-514.06%
  2. 3-412.99%
  3. 4-1112.02%
  4. 3-57.43%
  5. 5-116.65%
  6. 3-116.01%
  7. 4-94.64%
  8. 4-73.65%
  9. 5-92.63%
  10. 3-92.38%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 4-536.42%
  2. 3-433.30%
  3. 4-1131.34%
  4. 3-523.28%
  5. 5-1122.13%
  6. 3-1119.39%
  7. 4-913.46%
  8. 4-710.70%
  9. 5-99.01%
  10. 3-98.27%

3連単 出現率 TOP10

  1. 4-3-52.46%
  2. 4-5-32.40%
  3. 4-11-52.38%
  4. 4-5-112.32%
  5. 5-4-32.11%
  6. 4-11-32.08%
  7. 3-4-52.04%
  8. 5-4-111.94%
  9. 11-4-51.92%
  10. 4-3-111.91%

3連複 出現率 TOP10

  1. 3-4-512.30%
  2. 4-5-1111.53%
  3. 3-4-119.68%
  4. 3-5-115.16%
  5. 4-5-94.06%
  6. 3-4-93.64%
  7. 4-9-113.16%
  8. 4-5-73.06%
  9. 3-4-72.79%
  10. 4-7-112.57%
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: 2026-10-19 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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