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Stride AI
南関東競馬AI予想

園田 10R AIレースシミュレーション

発走 15:30　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 10番マテンロウタイム が勝率37.9%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 10→6（18.6%）、3連単 10→6→9（6.23%）でした。

  • ◎10番 マテンロウタイム自在勝率 37.9% / 連対 67.3% / 3着内 85.9%
  • ○6番 ナンバーセオリー追込勝率 30.4% / 連対 59.3% / 3着内 80.6%
  • ▲9番 マカセナハレ先行勝率 10.5% / 連対 24.1% / 3着内 42.9%
  • ★最有力決着: 馬単 10→6（18.6%）　3連単 10→6→9（6.23%）　3連複 6-9-10（23.61%）
  • 穴妙味は 9番 マカセナハレ単勝12.7倍 × 勝率10.5% = 期待値 +34%

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マテンロウタイム自在37.9%67.3%85.9%1.6-39%
6ナンバーセオリー追込30.4%59.3%80.6%4.3+31%
9マカセナハレ先行10.5%24.1%42.9%12.7+34%
4スナークサンダー逃げ10.0%23.2%41.4%8.7-13%
8エランフェーヴル差し3.7%8.4%15.5%16.2-40%
2ララモンドール―2.6%6.0%11.8%20.3-48%
7ウルティモ差し2.1%5.0%9.5%18.4-62%
1レディーペガサス先行1.4%3.3%6.3%46.9-34%
3グディカンワル追込0.7%1.6%3.0%98.7-30%
5トウケイタンホイザ先行0.7%1.6%3.3%161.8+12%

馬単 出現率 TOP10

  1. 10-618.60%
  2. 6-1016.23%
  3. 10-96.49%
  4. 10-46.29%
  5. 6-44.61%
  6. 6-94.55%
  7. 9-104.40%
  8. 4-104.38%
  9. 9-63.75%
  10. 4-63.31%

馬連 出現率 TOP10

  1. 6-1034.83%
  2. 9-1010.88%
  3. 4-1010.66%
  4. 6-98.31%
  5. 4-67.93%
  6. 8-103.56%
  7. 6-82.65%
  8. 2-102.62%
  9. 4-92.38%
  10. 7-101.93%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 6-1068.29%
  2. 9-1034.15%
  3. 4-1032.87%
  4. 6-930.95%
  5. 4-629.46%
  6. 8-1011.50%
  7. 6-810.26%
  8. 4-910.05%
  9. 2-108.86%
  10. 2-67.76%

3連単 出現率 TOP10

  1. 10-6-96.23%
  2. 10-6-45.84%
  3. 6-10-95.38%
  4. 6-10-45.14%
  5. 10-9-63.89%
  6. 10-4-63.70%
  7. 6-9-102.95%
  8. 6-4-102.85%
  9. 9-10-62.75%
  10. 4-10-62.62%

3連複 出現率 TOP10

  1. 6-9-1023.61%
  2. 4-6-1022.27%
  3. 6-8-107.07%
  4. 2-6-105.46%
  5. 4-9-105.42%
  6. 6-7-104.26%
  7. 4-6-93.61%
  8. 1-6-102.93%
  9. 8-9-101.80%
  10. 4-8-101.54%
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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