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Stride AI
南関東競馬AI予想

園田 11R　夜さ恋サマースプリントＡ AIレースシミュレーション

発走 16:00　2026-11-05

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 1番リネアグローリア が勝率35.8%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 1→7（13.2%）、3連単 1→7→9（4.09%）でした。

  • ◎1番 リネアグローリア勝率 35.8% / 連対 63.4% / 3着内 81.5%
  • ○7番 ロードラディウス勝率 23.9% / 連対 47.1% / 3着内 67.7%
  • ▲9番 ラピドフィオーレ自在勝率 12.0% / 連対 26.5% / 3着内 43.6%
  • ★最有力決着: 馬単 1→7（13.2%）　3連単 1→7→9（4.09%）　3連複 1-7-9（16.83%）
  • 穴妙味は 7番 ロードラディウス単勝4.8倍 × 勝率23.9% = 期待値 +15%

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
1リネアグローリア―35.8%63.4%81.5%2.5-10%
7ロードラディウス―23.9%47.1%67.7%4.8+15%
9ラピドフィオーレ自在12.0%26.5%43.6%4.7-44%
4アストラカ追込11.3%24.9%40.8%4.5-49%
10ダイジョバナイ差し5.3%11.8%20.3%15.4-18%
3ジェネラーレ―4.3%9.9%17.6%18.2-21%
2フェアリーブルー差し2.1%4.9%8.9%33.2-29%
11ロイガヴェーグル―1.9%4.3%7.5%30.6-43%
8ドラゴンゴクウ差し1.7%3.5%5.9%57.1-5%
6シアージスト逃げ0.9%2.1%3.6%64.6-41%
5ナリタシン自在0.7%1.5%2.6%153.8+1%

馬単 出現率 TOP10

  1. 1-713.20%
  2. 7-111.30%
  3. 1-96.71%
  4. 1-46.49%
  5. 9-14.91%
  6. 4-14.55%
  7. 7-94.06%
  8. 7-43.55%
  9. 9-73.21%
  10. 4-73.01%

馬連 出現率 TOP10

  1. 1-724.50%
  2. 1-911.62%
  3. 1-411.05%
  4. 7-97.27%
  5. 4-76.55%
  6. 1-105.16%
  7. 1-34.20%
  8. 4-93.12%
  9. 7-102.80%
  10. 3-72.28%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 1-753.32%
  2. 1-932.56%
  3. 1-430.39%
  4. 7-924.91%
  5. 4-722.96%
  6. 1-1014.42%
  7. 1-312.61%
  8. 4-912.26%
  9. 7-1010.74%
  10. 3-79.17%

3連単 出現率 TOP10

  1. 1-7-94.09%
  2. 1-7-43.69%
  3. 7-1-93.36%
  4. 7-1-43.19%
  5. 1-9-73.00%
  6. 1-4-72.83%
  7. 9-1-72.27%
  8. 7-9-12.17%
  9. 4-1-72.03%
  10. 7-4-11.97%

3連複 出現率 TOP10

  1. 1-7-916.83%
  2. 1-4-715.39%
  3. 1-4-96.78%
  4. 1-7-106.68%
  5. 1-3-75.75%
  6. 4-7-93.49%
  7. 1-9-102.90%
  8. 1-2-72.73%
  9. 1-4-102.57%
  10. 1-3-92.41%
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: 2026-11-05 17:38）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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