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Stride AI
南関東競馬AI予想

名古屋 5R AIレースシミュレーション

発走 14:50 2026-11-09

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 8番ジグザグチェイス が勝率46.8%で中心。軸としての信頼度は高く、堅めの決着が見込めます。 最も多く出現した決着は 馬単 8→10(18.7%)、3連単 8→10→4(6.90%)でした。

  • ◎8番 ジグザグチェイス勝率 46.8% / 連対 75.5% / 3着内 90.5%
  • ○10番 ヤングゼネラル勝率 21.4% / 連対 47.7% / 3着内 69.9%
  • ▲4番 サンヨウゴージャス勝率 11.5% / 連対 27.1% / 3着内 47.3%
  • ★最有力決着: 馬単 8→10(18.7%) 3連単 8→10→4(6.90%) 3連複 4-8-10(24.00%)
  • 穴妙味は 8番 ジグザグチェイス単勝3.8倍 × 勝率46.8% = 期待値 +78%

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
8ジグザグチェイス―46.8%75.5%90.5%3.8+78%
10ヤングゼネラル―21.4%47.7%69.9%4.1-12%
4サンヨウゴージャス―11.5%27.1%47.3%7.4-15%
6ノストラルーチェ―6.2%15.0%27.2%9.6-41%
5オンディーヌ―5.0%12.7%23.6%9.2-54%
7プリンセスミオ自在3.1%7.8%15.0%9.6-70%
3アイムマウイ―2.5%5.7%10.9%13.0-68%
1ダバイストリーム逃げ1.5%3.4%6.3%11.7-83%
11スカーヒップ自在0.9%2.2%4.2%17.1-84%
2ルクスオリジン先行0.7%1.8%3.2%22.2-85%
9ブライティアバニー逃げ0.3%1.0%1.9%31.7-89%

馬単 出現率 TOP10

  1. 8-1018.74%
  2. 10-812.87%
  3. 8-410.01%
  4. 4-86.00%
  5. 8-65.58%
  6. 8-54.63%
  7. 10-43.08%
  8. 6-83.06%
  9. 4-103.00%
  10. 8-72.85%

馬連 出現率 TOP10

  1. 8-1031.61%
  2. 4-816.00%
  3. 6-88.65%
  4. 5-87.14%
  5. 4-106.08%
  6. 7-84.38%
  7. 3-83.12%
  8. 6-102.93%
  9. 5-102.73%
  10. 1-81.82%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 8-1062.24%
  2. 4-841.28%
  3. 4-1028.67%
  4. 6-823.08%
  5. 5-819.89%
  6. 6-1014.82%
  7. 5-1012.75%
  8. 7-812.53%
  9. 3-89.03%
  10. 7-107.75%

3連単 出現率 TOP10

  1. 8-10-46.90%
  2. 8-4-105.12%
  3. 10-8-44.71%
  4. 8-10-63.49%
  5. 8-10-53.13%
  6. 4-8-103.00%
  7. 8-6-102.48%
  8. 10-8-62.44%
  9. 10-4-82.17%
  10. 4-10-82.10%

3連複 出現率 TOP10

  1. 4-8-1024.00%
  2. 6-8-1011.81%
  3. 5-8-109.97%
  4. 7-8-106.01%
  5. 4-6-85.44%
  6. 4-5-84.54%
  7. 3-8-104.47%
  8. 4-7-82.77%
  9. 1-8-102.42%
  10. 5-6-82.23%
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: 2026-11-09 14:01)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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