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Stride AI
南関東競馬AI予想

浦和 8R AIレースシミュレーション

発走 16:00　2026-10-22

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 10番バイルシュタイン が勝率32.1%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 10→6（11.5%）、3連単 10→6→3（3.40%）でした。

  • ◎10番 バイルシュタイン勝率 32.1% / 連対 57.9% / 3着内 76.9%
  • ○6番 フェルナンダ追込勝率 24.1% / 連対 47.2% / 3着内 66.9%
  • ▲3番 エドノビートイン自在勝率 13.2% / 連対 27.8% / 3着内 44.5%
  • ★最有力決着: 馬単 10→6（11.5%）　3連単 10→6→3（3.40%）　3連複 3-6-10（15.27%）
  • 穴妙味は 3番 エドノビートイン単勝9.2倍 × 勝率13.2% = 期待値 +21%

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
10バイルシュタイン―32.1%57.9%76.9%2.1-33%
6フェルナンダ追込24.1%47.2%66.9%3.2-23%
3エドノビートイン自在13.2%27.8%44.5%9.2+21%
2ダンシングラスカル―11.9%25.4%41.0%5.0-41%
8ブリヤンオーブ逃げ7.2%15.9%26.7%16.6+20%
5マッドスピード―4.1%9.5%16.3%18.3-24%
4フィラメント逃げ3.0%6.6%11.2%39.7+20%
7ラブシックボッサ逃げ2.5%5.6%9.6%59.8+52%
9マルヒロユートピア自在1.3%3.0%5.0%99.4+32%
1ニシノニューリーフ―0.5%1.1%1.9%170.9-17%

馬単 出現率 TOP10

  1. 10-611.52%
  2. 6-1010.49%
  3. 10-35.83%
  4. 10-25.57%
  5. 3-104.83%
  6. 2-104.38%
  7. 6-34.15%
  8. 10-83.73%
  9. 6-23.71%
  10. 3-63.66%

馬連 出現率 TOP10

  1. 6-1022.00%
  2. 3-1010.66%
  3. 2-109.95%
  4. 3-67.80%
  5. 2-66.85%
  6. 8-106.07%
  7. 6-84.08%
  8. 2-33.75%
  9. 5-103.50%
  10. 5-62.48%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 6-1049.23%
  2. 3-1030.61%
  3. 2-1028.14%
  4. 3-625.12%
  5. 2-622.88%
  6. 8-1017.68%
  7. 6-814.14%
  8. 2-313.10%
  9. 5-1010.68%
  10. 5-68.38%

3連単 出現率 TOP10

  1. 10-6-33.40%
  2. 10-6-23.21%
  3. 6-10-33.05%
  4. 6-10-22.81%
  5. 10-3-62.52%
  6. 10-2-62.34%
  7. 3-10-62.18%
  8. 6-3-102.17%
  9. 2-10-61.95%
  10. 10-6-81.94%

3連複 出現率 TOP10

  1. 3-6-1015.27%
  2. 2-6-1013.81%
  3. 6-8-107.98%
  4. 2-3-106.42%
  5. 5-6-104.77%
  6. 2-3-63.98%
  7. 3-8-103.62%
  8. 2-8-103.21%
  9. 4-6-102.95%
  10. 6-7-102.61%
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: 2026-10-22 17:45）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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