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Stride AI
南関東競馬AI予想

船橋 9R AIレースシミュレーション

発走 19:05 2026-11-03

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番ミホノキセキ が勝率27.4%で中心。上位の勝率が拮抗しており、波乱含みの混戦です。 最も多く出現した決着は 馬単 9→11(10.1%)、3連単 9→11→6(2.50%)でした。

  • ◎11番 ミホノキセキ逃げ勝率 27.4% / 連対 51.1% / 3着内 69.8%
  • ○9番 ツツウラウラ差し勝率 27.2% / 連対 50.4% / 3着内 69.1%
  • ▲6番 プレストガウディー差し勝率 11.2% / 連対 23.7% / 3着内 37.9%
  • ★最有力決着: 馬単 9→11(10.1%) 3連単 9→11→6(2.50%) 3連複 6-9-11(11.55%)
  • 穴妙味は 7番 アイグレース単勝25.9倍 × 勝率7.7% = 期待値 +99%

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ミホノキセキ逃げ27.4%51.1%69.8%3.4-7%
9ツツウラウラ差し27.2%50.4%69.1%2.4-35%
6プレストガウディー差し11.2%23.7%37.9%5.5-38%
8ベニシア―9.5%19.7%31.9%8.2-22%
7アイグレース差し7.7%16.8%27.3%25.9+99%
1サベージラヴ―7.2%15.6%25.2%8.4-40%
10ビスマルク追込3.1%6.9%11.8%30.6-4%
2ジェネシスミザール―2.5%6.0%10.4%48.2+23%
3チェルカトローヴァ自在1.8%4.0%6.9%63.6+13%
4メイメイメファ自在1.4%3.4%5.6%63.0-9%
5タツノマッハ逃げ1.0%2.3%4.1%111.0+7%

馬単 出現率 TOP10

  1. 9-1110.09%
  2. 11-910.04%
  3. 11-64.26%
  4. 9-64.04%
  5. 6-113.46%
  6. 6-93.43%
  7. 11-83.38%
  8. 9-83.32%
  9. 9-73.06%
  10. 11-73.03%

馬連 出現率 TOP10

  1. 9-1120.13%
  2. 6-117.73%
  3. 6-97.47%
  4. 8-116.25%
  5. 8-96.17%
  6. 7-115.29%
  7. 7-95.26%
  8. 1-114.92%
  9. 1-94.81%
  10. 6-82.40%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 9-1145.76%
  2. 6-1123.02%
  3. 6-922.09%
  4. 8-1118.83%
  5. 8-918.55%
  6. 7-916.00%
  7. 7-1115.96%
  8. 1-1114.52%
  9. 1-914.50%
  10. 6-88.40%

3連単 出現率 TOP10

  1. 9-11-62.50%
  2. 11-9-62.46%
  3. 9-11-82.08%
  4. 11-9-82.08%
  5. 9-6-111.93%
  6. 9-11-71.71%
  7. 11-6-91.68%
  8. 11-9-71.65%
  9. 6-9-111.54%
  10. 11-9-11.52%

3連複 出現率 TOP10

  1. 6-9-1111.55%
  2. 8-9-119.54%
  3. 7-9-117.78%
  4. 1-9-117.05%
  5. 6-8-113.24%
  6. 9-10-113.06%
  7. 6-8-92.77%
  8. 2-9-112.70%
  9. 6-7-112.61%
  10. 6-7-92.48%
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: 2026-11-03 19:38)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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