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Stride AI
南関東競馬AI予想

園田 2R AIレースシミュレーション

発走 14:50　2026-06-12

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 7番マダムレディバグ が勝率27.0%で中心。上位の勝率が拮抗しており、波乱含みの混戦です。 最も多く出現した決着は 馬単 10→7（9.7%）、3連単 10→7→3（2.84%）でした。

  • ◎7番 マダムレディバグ勝率 27.0% / 連対 50.5% / 3着内 69.4%
  • ○10番 タガノグリジオ勝率 26.0% / 連対 48.5% / 3着内 67.5%
  • ▲3番 モンシャトール勝率 14.3% / 連対 29.6% / 3着内 45.7%
  • ★最有力決着: 馬単 10→7（9.7%）　3連単 10→7→3（2.84%）　3連複 3-7-10（13.86%）
  • 穴妙味は 9番 ディニータ単勝109.7倍 × 勝率3.5% = 期待値 +280%

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(推定)勝率連対率複勝率(3着内)単勝オッズ単勝期待値
7マダムレディバグ―27.0%50.5%69.4%2.6-30%
10タガノグリジオ―26.0%48.5%67.5%2.0-48%
3モンシャトール―14.3%29.6%45.7%9.4+34%
8エイミーショコラ―10.4%22.4%36.0%16.3+69%
5モンシュヴァル―6.7%14.5%23.8%12.6-16%
1シェナホープ―6.3%13.4%22.1%9.7-39%
9ディニータ―3.5%7.6%13.2%109.7+280%
2テンコウバヒ―3.4%7.7%12.9%53.4+82%
6ペイルブルードット―1.5%3.3%5.6%140.0+115%
4ハッピースパイラル―1.1%2.3%3.9%165.7+78%

馬単 出現率 TOP10

  1. 10-79.74%
  2. 7-109.12%
  3. 7-35.46%
  4. 10-34.84%
  5. 3-104.38%
  6. 3-74.33%
  7. 7-84.14%
  8. 10-83.57%
  9. 8-73.12%
  10. 8-102.98%

馬連 出現率 TOP10

  1. 7-1018.86%
  2. 3-79.79%
  3. 3-109.22%
  4. 7-87.27%
  5. 8-106.55%
  6. 5-104.37%
  7. 5-74.31%
  8. 1-73.95%
  9. 1-103.90%
  10. 3-83.52%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 7-1043.77%
  2. 3-727.76%
  3. 3-1026.97%
  4. 7-821.25%
  5. 8-1020.36%
  6. 5-713.83%
  7. 5-1013.12%
  8. 1-1012.29%
  9. 1-712.29%
  10. 3-811.86%

3連単 出現率 TOP10

  1. 10-7-32.84%
  2. 7-10-32.71%
  3. 7-3-102.31%
  4. 10-7-82.20%
  5. 10-3-72.14%
  6. 7-10-82.08%
  7. 3-10-71.97%
  8. 3-7-101.89%
  9. 7-8-101.63%
  10. 10-7-51.52%

3連複 出現率 TOP10

  1. 3-7-1013.86%
  2. 7-8-109.89%
  3. 5-7-106.26%
  4. 1-7-105.55%
  5. 3-7-84.63%
  6. 3-8-104.42%
  7. 7-9-103.06%
  8. 2-7-102.94%
  9. 3-5-72.84%
  10. 1-3-102.60%
本シミュレーションは、AIモデル（LightGBM lambdarank + 較正）の予測勝率を Plackett-Luce モデルの強さとみなし、レースの着順を多数回サンプリングした結果です。2着以下の分布は勝率からの理論展開です。脚質（推定）は各馬の直近走と騎手の騎乗傾向（上がり3Fのレース内順位）から算出した目安で、レース再生の道中の位置取りにのみ反映され、着順の確率には影響しません。オッズが「推定」の場合、期待値は実オッズと乖離することがあります。的中や利益を保証するものではありません。馬券の購入は自己責任で、余裕資金の範囲でお楽しみください。

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