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Stride AI
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南関東競馬AI予想

名古屋 7R AIレースシミュレーション

発走 17:35 2026-07-15
モデル切替:

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 4番ベラジオチャンネル が勝率84.5%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 4→8(68.0%)、3連単 4→8→5(38.62%)でした。

  • 4番 ベラジオチャンネル追込勝率 84.5% / 連対 99.2% / 3着内 100.0%
  • 8番 シャイニーセーラー勝率 12.7% / 連対 81.1% / 3着内 97.6%
  • 5番 フェリスナビダ勝率 1.6% / 連対 11.1% / 3着内 57.9%
  • 最有力決着: 馬単 4→8(68.0%) 3連単 4→8→5(38.62%) 3連複 4-5-8(55.77%)
  • 妙味は 8番 シャイニーセーラー単勝16.5倍 × 勝率12.7% = 期待値 +109%

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ベラジオチャンネル追込84.5%99.2%100.0%2.4+103%
8シャイニーセーラー12.7%81.1%97.6%16.5+109%
5フェリスナビダ1.6%11.1%57.9%11.3-82%
10リトルガールブルー追込0.9%6.6%34.1%7.8-93%
11マルクドクール逃げ0.2%1.1%5.5%4.7-99%
2ルークピオーネ0.1%0.4%2.2%36.3-97%
3トラストユー0.1%0.4%1.9%36.3-97%
7カミーチェ0.0%0.2%0.8%18.1-100%
1サンフローリス追込0.0%0.0%0.0%25.9-100%
6ソブリンルーラー0.0%0.0%0.0%90.8-100%
9オールオンフリーク追込0.0%0.0%0.0%5.8-100%
12ウィルマッチ0.0%0.0%0.0%36.3-100%

馬単 出現率 TOP10

  1. 4-868.02%
  2. 8-412.31%
  3. 4-59.30%
  4. 4-105.51%
  5. 5-41.39%
  6. 4-110.87%
  7. 10-40.73%
  8. 4-20.34%
  9. 4-30.28%
  10. 8-50.21%

馬連 出現率 TOP10

  1. 4-880.33%
  2. 4-510.70%
  3. 4-106.24%
  4. 4-111.01%
  5. 2-40.39%
  6. 5-80.38%
  7. 3-40.34%
  8. 8-100.28%
  9. 4-70.18%
  10. 5-100.05%

ワイド 出現率 TOP10

  1. 4-897.61%
  2. 4-557.88%
  3. 5-855.79%
  4. 4-1034.07%
  5. 8-1032.18%
  6. 4-115.45%
  7. 8-115.12%
  8. 2-42.19%
  9. 2-82.03%
  10. 3-41.92%

3連単 出現率 TOP10

  1. 4-8-538.62%
  2. 4-8-1022.50%
  3. 4-5-88.39%
  4. 8-4-57.14%
  5. 4-10-84.70%
  6. 8-4-104.06%
  7. 4-8-113.65%
  8. 4-8-21.44%
  9. 4-8-31.34%
  10. 5-4-81.26%

3連複 出現率 TOP10

  1. 4-5-855.77%
  2. 4-8-1032.16%
  3. 4-8-115.11%
  4. 2-4-82.03%
  5. 3-4-81.79%
  6. 4-5-101.67%
  7. 4-7-80.73%
  8. 4-5-110.22%
  9. 4-10-110.10%
  10. 2-4-50.10%
本シミュレーションは予測データ生成時点(通常は当日朝)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。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: 2026-07-15 13:25)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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