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Stride AI
南関東競馬AI予想

船橋 1R AIレースシミュレーション

発走 14:45 2026-11-02

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 11番クニノアスコット が勝率34.9%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 11→2(11.9%)、3連単 11→2→5(3.85%)でした。

  • ◎11番 クニノアスコット勝率 34.9% / 連対 61.4% / 3着内 79.8%
  • ○2番 アストロノヴァ勝率 22.2% / 連対 44.8% / 3着内 64.7%
  • ▲5番 コパノハクシュウ勝率 14.0% / 連対 29.8% / 3着内 47.3%
  • ★最有力決着: 馬単 11→2(11.9%) 3連単 11→2→5(3.85%) 3連複 2-5-11(17.20%)

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
11クニノアスコット―34.9%61.4%79.8%2.3-20%
2アストロノヴァ―22.2%44.8%64.7%4.3-5%
5コパノハクシュウ―14.0%29.8%47.3%4.9-31%
3サマローリ―10.8%23.5%38.3%8.4-9%
8トーケンジンフィズ―4.1%9.0%15.2%14.0-42%
12サンダーアイ―3.7%8.6%14.7%15.5-42%
10エルモ―2.9%6.7%11.7%31.1-8%
4ワイズヴェリータ―2.4%5.1%8.8%45.7+10%
7モーニングチカラ―1.8%4.0%7.1%26.8-51%
6グランデアーリ―1.5%3.7%6.6%50.9-22%
1カンサッリス―0.8%1.8%3.1%90.4-26%
9ユウユウヒレシュ―0.7%1.4%2.5%109.2-28%

馬単 出現率 TOP10

  1. 11-211.90%
  2. 2-1110.20%
  3. 11-57.43%
  4. 11-35.93%
  5. 5-115.67%
  6. 3-114.20%
  7. 2-53.90%
  8. 5-23.79%
  9. 2-33.12%
  10. 3-22.67%

馬連 出現率 TOP10

  1. 2-1122.10%
  2. 5-1113.11%
  3. 3-1110.12%
  4. 2-57.69%
  5. 2-35.79%
  6. 8-113.60%
  7. 3-53.55%
  8. 11-123.44%
  9. 10-112.63%
  10. 2-82.17%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 2-1149.53%
  2. 5-1135.10%
  3. 3-1127.67%
  4. 2-525.86%
  5. 2-320.23%
  6. 3-513.00%
  7. 8-1110.37%
  8. 11-1210.12%
  9. 10-118.14%
  10. 2-87.56%

3連単 出現率 TOP10

  1. 11-2-53.85%
  2. 2-11-53.35%
  3. 11-5-23.24%
  4. 11-2-32.99%
  5. 2-11-32.62%
  6. 11-3-22.54%
  7. 5-11-22.41%
  8. 2-5-112.18%
  9. 5-2-112.17%
  10. 11-3-51.68%

3連複 出現率 TOP10

  1. 2-5-1117.20%
  2. 2-3-1112.78%
  3. 3-5-117.41%
  4. 2-8-114.41%
  5. 2-11-124.26%
  6. 2-3-53.43%
  7. 2-10-113.28%
  8. 2-4-112.39%
  9. 5-11-122.36%
  10. 5-8-112.27%
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: 2026-11-02 19:40)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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