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Stride AI
南関東競馬AI予想

名古屋 3R AIレースシミュレーション

発走 13:30　2026-11-12

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 5番ガヴァルニー が勝率51.7%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 5→4（18.1%）、3連単 5→4→11（7.13%）でした。

  • ◎5番 ガヴァルニー差し勝率 51.7% / 連対 79.9% / 3着内 93.2%
  • ○4番 オーケーエレガンス差し勝率 17.1% / 連対 40.9% / 3着内 64.1%
  • ▲11番 ボクサークラブ勝率 12.3% / 連対 31.2% / 3着内 52.4%
  • ★最有力決着: 馬単 5→4（18.1%）　3連単 5→4→11（7.13%）　3連複 4-5-11（24.86%）
  • 穴妙味は 9番 スターアライズ単勝24.0倍 × 勝率8.3% = 期待値 +100%

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
5ガヴァルニー差し51.7%79.9%93.2%1.2-38%
4オーケーエレガンス差し17.1%40.9%64.1%6.1+4%
11ボクサークラブ―12.3%31.2%52.4%6.2-24%
9スターアライズ追込8.3%20.0%36.3%24.0+100%
7ベイツリー自在3.5%9.2%17.8%38.4+36%
2オールオンフリーク逃げ2.0%5.1%10.2%70.8+43%
10メイショウミスイチ追込1.7%4.4%8.7%59.8-1%
6ベルトナリテ―1.4%3.7%6.7%109.0+56%
3ダイタヴァルキリー先行1.2%3.2%6.2%262.4+206%
8タクティカ追込0.4%1.2%2.3%345.6+54%
1ノース自在0.4%1.1%2.1%314.9+15%

馬単 出現率 TOP10

  1. 5-418.09%
  2. 5-1113.80%
  3. 4-510.64%
  4. 5-98.21%
  5. 11-57.32%
  6. 9-54.67%
  7. 5-73.89%
  8. 11-42.48%
  9. 4-112.46%
  10. 5-22.05%

馬連 出現率 TOP10

  1. 4-528.73%
  2. 5-1121.12%
  3. 5-912.88%
  4. 5-75.78%
  5. 4-114.95%
  6. 2-53.06%
  7. 4-93.06%
  8. 5-102.73%
  9. 9-112.33%
  10. 5-62.23%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 4-558.89%
  2. 5-1147.73%
  3. 5-932.62%
  4. 4-1128.29%
  5. 4-917.55%
  6. 5-715.70%
  7. 9-1112.41%
  8. 2-58.80%
  9. 4-77.89%
  10. 5-107.55%

3連単 出現率 TOP10

  1. 5-4-117.13%
  2. 5-11-46.64%
  3. 5-4-94.57%
  4. 4-5-114.05%
  5. 5-9-43.52%
  6. 11-5-43.40%
  7. 5-11-92.95%
  8. 4-5-92.74%
  9. 5-9-112.46%
  10. 5-4-72.10%

3連複 出現率 TOP10

  1. 4-5-1124.86%
  2. 4-5-914.97%
  3. 5-9-1110.14%
  4. 4-5-76.50%
  5. 5-7-114.42%
  6. 2-4-53.41%
  7. 4-5-103.04%
  8. 2-5-112.52%
  9. 5-7-92.48%
  10. 4-5-62.28%
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: 2026-11-12 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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