2026-07-13 平和島 3R
AIの3連単予想
AIの1着確率から3連単を展開し、配当(100円が何円になるか)で狙いどころを提示。本命=本線1点 / 穴=万舟(払戻1万円)以上をねらう一発(2点)。万舟級の対象が無いレースでは穴は見送り。いずれも参考情報です。
注意: 表示中の組番・配当見込みは締切5分前時点のオッズで確定しており、それ以降(4分前〜直前)のオッズ変動は反映されません。5分前より前にご覧の場合は、5分前になった時点でオッズ変動により組番・配当見込みが変わることがあります。投票の判断は必ず公式サイト等で締切直前の最新オッズをご確認のうえ、ご自身の判断で行ってください。
予想 上位10点を表示
| 順位 | 組番 | 予測確率 | オッズ (締切5分前) | 期待値 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 3-4-1 | 4.09% | 27.4 | 1.12 |
| 2 | 3-4-2 | 3.96% | 25.8 | 1.02 |
| 3 | 3-4-6 | 3.86% | 11.8 | 0.46 |
| 4 | 4-3-1 | 3.72% | 44.6 | 1.66 |
| 5 | 4-3-2 | 3.60% | 39.7 | 1.43 |
| 6 | 4-3-6 | 3.51% | 16.7 | 0.59 |
| 7 | 3-1-4 | 2.91% | 35.4 | 1.03 |
| 8 | 3-2-4 | 2.80% | 39.8 | 1.11 |
| 9 | 3-6-4 | 2.72% | 20.9 | 0.57 |
| 10 | 4-1-3 | 2.37% | 57.7 | 1.37 |
期待値 = 予測確率 × オッズ。100円買ったときに理論上いくら戻るかの目安で、1.00 が損益分岐 (理論上トントン)。1.00 を超えると理論上はプラス収支だが、これはあくまでモデルの予測確率を正しいと仮定した場合の値。
このレースの注目ポイント
- 2号艇 滝沢 芳行 は握り屋。全速まくりで本命1号艇に黄信号。
本命1号艇の信頼度に影響する展開要因です(過去傾向ベース。確実な予測ではありません)。
AI展開予想
3号艇 武井 莉里佳の先行争いが本線。4号艇 山田 哲也のまくりが最大の警戒。
スタート考察スタート最速の4号艇はF1持ちで、際どいスタートは踏み込みにくい立場(F1持ち時は平均+0.02秒遅れる傾向)。
右の線=スタートライン(ST 0.00秒)、目盛は0.05秒刻み。左に出ているほど予測STが遅い(=まだラインまで距離がある)。艇の大きさと距離は実寸比(スタート時速約70km/h・艇長約2.9mで換算、0.15秒差≈1艇身)で、レース間でも比較できる絶対スケール表示。予測STはこのコースでの本人平均ST・直近10走の実測ST・最速ST率・切れ順平均・F持ち補正(F1 +0.02秒/F2 +0.07秒)を合成した参考値。実データではレース内で最速スタートを切った艇の1着率は約38%(6艇平均の2.3倍)。進入や当日の気配で変わります。
- 本命 3-4-1 は3号艇「攻め本命」を軸にした並び。
- 対抗 4-3-1 は4号艇「まくり警戒」を軸にした並び。
- 穴 5-3-4 は5号艇「ヒモ」を軸にした並び。
展開予想は各艇の過去の決まり手傾向とAIの予測順序を組み合わせた参考情報です。スタート考察は直近10走の本番ST・メンバータブの平均ST/F数・直前の展示STにもとづく参考情報です。2着・3着の傾向(展開スジ)は、2024年以降の約13万レースで「勝者のコース×決まり手」ごとに2着・3着に入ったコースを集計した経験則(例: 2コース差し勝ちなら2着は1コース62%、4コースまくりなら2着は5コース34%=内が沈むスジ)を、この選手の決まり手傾向で加重したものです。2着の見込みは各艇の平均STとモーター2連率でさらに補正します(どの展開でも2着は「スリットで付いていける艇」が取りやすく、例えばイン逃げ時の2コースの2着率はST最速帯38%・最遅帯27%、モーターも良機と低機で約4pt差がつくため。勝者コース別に13万レースで計測)。なおイン逃げ想定で素のスジ表どおり(2着は2・3コース優勢)のことしか言えないレースでは、この欄は表示しません(定石の再掲は情報量がないため。表示されるのは、このレース固有のST・モーターの偏りで通常と並びや厚みが変わるレースだけです)。実際の進入・展開を保証するものではありません。本サイトの予想は機械学習による参考情報であり、的中・利益を保証するものではありません。20歳未満の舟券購入は禁止されています。
AIの予測(艇別勝率)
締切前オッズ動態 (1着 implied 確率)
| 枠 | 締切15分前 | 締切5分前 | 締切4分前 | 締切3分前 | 締切2分前 | 締切1分前 | 変化 (15分前比) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 13.9% | 11.9% | 11.9% | 12.0% | 12.0% | 11.6% | -2.3pt |
| 2 | 10.5% | 10.7% | 10.7% | 11.1% | 11.1% | 11.6% | +1.1pt |
| 3 | 32.4% | 34.2% | 34.2% | 34.9% | 34.9% | 35.0% | +2.6pt |
| 4 | 27.7% | 29.2% | 29.2% | 28.7% | 28.7% | 28.4% | +0.8pt |
| 5 | 5.2% | 4.8% | 4.8% | 4.8% | 4.8% | 4.8% | -0.5pt |
| 6 | 10.2% | 9.1% | 9.1% | 8.6% | 8.6% | 8.6% | -1.6pt |
メンバー
はじめての方へ：表の見方
成績はすべて%(パーセント)で表示します。「集計範囲」を当地のみに切り替えると、この競艇場だけの成績になります(ヘッダに「当地」バッジが付きます)。
- 枠
- スタート位置。1が一番内側で有利、数字が大きいほど外側で不利。
- 級
- 選手のランク。A1 > A2 > B1 > B2 の順に実力上位。
- 近走 / この枠 近走
- 最近のレース(直近10走)の〔場・進入コース・着順・ST〕。左ほど新しく、右へ行くほど古い。緑は今節(今の開催)の結果。各マスの最下段は本番のスタートタイミング(ST)で、「.15」=0.15秒、小さいほど好スタート。赤(F.02など)はフライング、「-」は未取得。[近走の枠: 今回の枠のみ]で今回と同じ枠に限定した近走に切替。[集計範囲: 当地のみ]にも連動。当地は出走が少ない選手だと10走に満たないことがあり、その場合は実際の走数を「(n走)」で表示(少ないほど参考程度)。
- この枠での成績
- その選手が今回と同じ枠(スタート位置)で走ったときの結果。「1着」=1着になった割合、「2連対」=2着以内、「3連対」=3着以内に入った割合。カッコ内は集計した走数(多いほど信頼できる)。枠をどれだけ使ったかの割合ではありません。
- 実際の進入・着順・ST
- レース確定後の結果は、「結果」タブに表示。AIの予測勝率は「予想」タブ、モーター・展示は「展示」タブに表示。
数値はあくまで過去成績です(モーター・展示は「展示」タブ、AIの予測勝率は「予想」タブに表示)。行のハイライトは確定後は実際の1着艇、確定前はAI本命艇。的中・利益を保証するものではありません。
展示
はじめての方へ：表の見方
当日の機力(モーターの調子)と直前の試走(展示)の様子です。
- M2連
- モーターの2連対率(2着以内に入った割合)。機力(船の調子)の目安。
- 展示T
- 直前の試走(展示)タイム。速いほど船の伸びが良い。「最速」は6艇で一番速い。
- 平均ST
- メンバータブに表示される選手の平均スタートタイミング。小さいほどスタートが早い傾向。展示STとの比較で当日の気配の目安に。
- 展示ST
- 展示でのスタートタイミング。小さいほど好スタート。
- チルト
- モーターの取り付け角度(-0.5〜3.0°)。基準は -0.5。角度を上げる(0.5以上)ほど直線の伸び重視=まくり・差し狙い、下げ目は出足・回り足重視。「上げ」表示は伸び勝負の意思表示。
- 部品交換
- 整備でこの節に交換した主な部品(リング・ピストン・キャブ等)。「ペラ交換」はプロペラ交換。交換が多い=不調を立て直し中のサインのことも。
数値はあくまで参考情報です。的中・利益を保証するものではありません。さらに詳しいモーター分析は「戦術・機力」タブに表示。
進入コース別 戦術・勝ち方
各艇がこのレースで入る進入コース(枠番=進入と仮定)での過去成績・決まり手から集計（参考情報）。タイプはそのコースでの最頻の勝ち筋。平均ST=そのコースでの本人の平均スタート(F/L除く)、カッコ内は全選手のコース平均との差(マイナス=速い)。最速ST率=そのコースからレースで一番早いスタートを切った割合(基準=そのコースの全選手平均。切れ順最速の艇は1着率約38%と価値が大きい)。切れ順平均=6艇中何番目にスタートを切るかの平均(3.5が中立、小さいほど早い)。STばらつき=そのコースでの本人STの標準偏差(小さいほど安定型。実測では同じ平均STでも安定型はムラ型の約1.7倍勝ち、ムラ型はF・出遅れが多い一方で絶好スタートも多い)。緑=コース平均より明確に良い/赤=明確に悪い。1号艇の負け方は1コースで連対を外したレースの勝者決まり手から算出。
オッズ
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