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Stride AI
中央 (JRA) AI予想

京都 5R AIレースシミュレーション

発走 12:10 2026-10-11
モデル切替:

AI展開予想

確率が高い決着パターン

市場オッズから推定した勝率をもとにした20,000回のシミュレーションでは 6番ゴルトクリーガー が勝率46.1%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 6→1(13.1%)、3連単 6→1→5(4.44%)でした。

  • ◎6番 ゴルトクリーガー勝率 46.1% / 連対 73.6% / 3着内 88.9%
  • ○1番 ジャスティンニース勝率 14.7% / 連対 34.1% / 3着内 53.8%
  • ▲5番 レガーメフォルテ勝率 12.9% / 連対 30.4% / 3着内 49.0%
  • ★最有力決着: 馬単 6→1(13.1%) 3連単 6→1→5(4.44%) 3連複 1-5-6(16.70%)

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
6ゴルトクリーガー―46.1%73.6%88.9%1.7-22%
1ジャスティンニース―14.7%34.1%53.8%5.3-22%
5レガーメフォルテ―12.9%30.4%49.0%5.9-24%
2シルクウォード―8.9%20.5%35.6%8.9-21%
10シャカニセッポウ―6.4%14.9%25.5%12.9-18%
8アーケントレイル―5.3%12.6%21.6%15.6-18%
11ルーモマカーリ―1.7%3.9%7.4%45.7-24%
4アルバドラータ―1.6%3.8%7.0%51.4-20%
3ボワノワール―1.0%2.7%4.7%78.5-18%
7イムヴァブル―0.8%1.9%3.5%101.5-19%
9テムルーラー―0.7%1.6%3.0%127.8-10%

馬単 出現率 TOP10

  1. 6-113.09%
  2. 6-511.38%
  3. 1-67.81%
  4. 6-27.15%
  5. 5-66.82%
  6. 6-105.29%
  7. 2-64.70%
  8. 6-84.35%
  9. 10-63.04%
  10. 8-62.56%

馬連 出現率 TOP10

  1. 1-620.90%
  2. 5-618.20%
  3. 2-611.85%
  4. 6-108.33%
  5. 6-86.92%
  6. 1-54.55%
  7. 1-22.94%
  8. 2-52.56%
  9. 4-62.08%
  10. 6-112.07%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 1-646.18%
  2. 5-642.10%
  3. 2-629.78%
  4. 6-1021.19%
  5. 1-521.04%
  6. 6-817.64%
  7. 1-214.11%
  8. 2-512.23%
  9. 1-109.48%
  10. 5-108.21%

3連単 出現率 TOP10

  1. 6-1-54.44%
  2. 6-5-14.09%
  3. 6-1-23.09%
  4. 1-6-52.60%
  5. 6-5-22.56%
  6. 5-6-12.55%
  7. 6-2-12.33%
  8. 6-2-52.08%
  9. 6-1-101.93%
  10. 1-6-21.83%

3連複 出現率 TOP10

  1. 1-5-616.70%
  2. 1-2-610.59%
  3. 2-5-69.09%
  4. 1-6-106.96%
  5. 5-6-105.99%
  6. 1-6-85.52%
  7. 5-6-84.88%
  8. 2-6-103.77%
  9. 2-6-83.08%
  10. 6-8-102.22%
このレースはモデル予測値が無いため、単勝オッズの逆数を正規化した市場推定勝率を使用しています(期待値は参考値)。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: 2026-10-11 18:03)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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