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Stride AI
中央 (JRA) AI予想

京都 4R AIレースシミュレーション

発走 11:30 2026-11-14

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 4番ハナナ が勝率30.3%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 13→4(13.4%)、3連単 4→13→9(5.75%)でした。

  • ◎4番 ハナナ勝率 30.3% / 連対 56.9% / 3着内 77.0%
  • ○13番 レッドタイラント勝率 30.1% / 連対 56.5% / 3着内 76.3%
  • ▲9番 サウンドファイト勝率 16.7% / 連対 35.4% / 3着内 56.7%
  • ★最有力決着: 馬単 13→4(13.4%) 3連単 4→13→9(5.75%) 3連複 4-9-13(26.46%)

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
4ハナナ―30.3%56.9%77.0%2.6-21%
13レッドタイラント―30.1%56.5%76.3%2.6-22%
9サウンドファイト―16.7%35.4%56.7%4.7-22%
11リリーギャラクシー―5.7%12.1%21.1%14.8-15%
2マサノブルスカイ―4.8%10.8%19.0%16.4-21%
5ナムラサフラン―4.3%9.4%15.9%19.4-16%
8ノーズライダー―3.9%9.2%16.2%19.1-26%
3カールイメル―1.5%3.6%6.6%49.3-27%
10デルマクズリュウ―1.1%2.5%4.5%69.7-23%
6トゥーリ―0.6%1.4%2.4%145.5-10%
1ロードフェルム―0.4%1.0%1.9%163.8-30%
12マンハッタンモーン―0.3%0.8%1.4%229.1-32%
7ダイヴ―0.2%0.5%1.0%306.5-36%

馬単 出現率 TOP10

  1. 13-413.36%
  2. 4-1313.08%
  3. 4-97.31%
  4. 13-97.27%
  5. 9-136.16%
  6. 9-45.82%
  7. 13-112.28%
  8. 4-22.19%
  9. 4-112.08%
  10. 13-22.01%

馬連 出現率 TOP10

  1. 4-1326.45%
  2. 9-1313.43%
  3. 4-913.13%
  4. 4-114.07%
  5. 11-134.04%
  6. 2-43.75%
  7. 2-133.58%
  8. 4-83.13%
  9. 4-53.00%
  10. 8-132.96%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 4-1356.90%
  2. 4-940.30%
  3. 9-1339.92%
  4. 4-1113.33%
  5. 11-1313.21%
  6. 2-411.96%
  7. 2-1311.85%
  8. 4-810.39%
  9. 4-510.06%
  10. 8-139.92%

3連単 出現率 TOP10

  1. 4-13-95.75%
  2. 13-4-95.67%
  3. 13-9-44.25%
  4. 4-9-134.01%
  5. 9-13-43.48%
  6. 9-4-133.30%
  7. 4-13-111.77%
  8. 13-4-111.71%
  9. 13-4-21.58%
  10. 4-13-21.52%

3連複 出現率 TOP10

  1. 4-9-1326.46%
  2. 4-11-137.18%
  3. 2-4-136.48%
  4. 4-8-135.50%
  5. 4-5-135.37%
  6. 4-9-113.36%
  7. 9-11-133.28%
  8. 2-4-92.96%
  9. 2-9-132.92%
  10. 4-5-92.52%
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: 2026-11-14 17:54)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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