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Stride AI
南関東競馬AI予想

船橋 11R AIレースシミュレーション

発走 20:15　2026-11-06

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 2番バギーウィップ が勝率32.2%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 2→5（9.1%）、3連単 2→5→12（2.81%）でした。

  • ◎2番 バギーウィップ勝率 32.2% / 連対 56.8% / 3着内 74.7%
  • ○5番 フタイテンロック逃げ勝率 19.1% / 連対 38.5% / 3着内 56.3%
  • ▲12番 シミズミナト先行勝率 14.6% / 連対 30.2% / 3着内 46.5%
  • ★最有力決着: 馬単 2→5（9.1%）　3連単 2→5→12（2.81%）　3連複 2-5-12（12.95%）
  • 穴妙味は 12番 シミズミナト単勝7.3倍 × 勝率14.6% = 期待値 +7%

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
2バギーウィップ―32.2%56.8%74.7%2.2-29%
5フタイテンロック逃げ19.1%38.5%56.3%5.3+1%
12シミズミナト先行14.6%30.2%46.5%7.3+7%
9アルゴナヴィス自在8.6%18.8%30.2%7.5-36%
7マキシマムパワー逃げ7.8%16.9%27.5%8.9-31%
4マリアナトレンチ―6.0%12.8%20.6%10.5-37%
10ナショナルモール差し3.2%7.0%11.6%27.9-11%
8アオイイーグル逃げ2.3%5.1%8.6%32.4-25%
13ゼルトザーム先行2.2%4.8%8.4%42.0-9%
14ケンシレインボー先行1.5%3.5%6.2%69.1+5%
6ヒューゴ―0.8%1.6%2.7%63.4-49%
1キャッスルブレイヴ追込0.7%1.6%2.6%121.9-12%
11アウグスト自在0.6%1.3%2.4%122.9-31%
3ブラヴール自在0.4%1.0%1.7%174.0-26%

馬単 出現率 TOP10

  1. 2-59.11%
  2. 5-27.57%
  3. 2-126.88%
  4. 12-25.54%
  5. 2-94.35%
  6. 2-73.60%
  7. 5-123.55%
  8. 12-53.23%
  9. 9-23.08%
  10. 7-22.58%

馬連 出現率 TOP10

  1. 2-516.68%
  2. 2-1212.41%
  3. 2-97.43%
  4. 5-126.78%
  5. 2-76.19%
  6. 2-44.59%
  7. 5-93.81%
  8. 5-73.57%
  9. 9-122.72%
  10. 4-52.65%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 2-539.28%
  2. 2-1231.92%
  3. 5-1221.95%
  4. 2-919.88%
  5. 2-717.74%
  6. 5-913.20%
  7. 2-413.08%
  8. 5-711.66%
  9. 9-129.87%
  10. 7-129.18%

3連単 出現率 TOP10

  1. 2-5-122.81%
  2. 5-2-122.50%
  3. 2-12-52.43%
  4. 12-2-51.87%
  5. 5-12-21.69%
  6. 12-5-21.65%
  7. 2-5-91.60%
  8. 2-9-51.41%
  9. 2-5-71.40%
  10. 5-2-91.26%

3連複 出現率 TOP10

  1. 2-5-1212.95%
  2. 2-5-97.08%
  3. 2-5-75.92%
  4. 2-9-124.96%
  5. 2-4-54.58%
  6. 2-7-124.52%
  7. 2-4-123.19%
  8. 2-7-92.58%
  9. 5-9-122.44%
  10. 2-5-102.33%
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: 2026-11-06 19:41）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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