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【AI予想】2026年6月1日 住之江 7R 3連単9点勝負

AI BOAT RACE 〜 AIと一緒に学ぶ競艇予想 〜

本記事は AI予想エンジン (LightGBM ベース) による分析と買い目推奨です。本命艇・展開・水面コンディションまで無料でお見せします。具体的な買い目(点数・倍率・推奨投資配分)と詳細根拠まで、当サイトではすべて無料で公開しています。

📋 レース情報

🚤 出走表

選手全国勝率全国2連率当地2連率モーター
2連率
ボート
2連率
F・L平均ST展示TチルトST展示AI 1着率
1眞鳥 章太5055 / 長崎 / 30歳 / 52.8kgA25.9441.3831.7130.00No.5130.30No.24F0/L00.156.86-0.5.0252.2%
2横井 健太3776 / 愛知 / 51歳 / 55.2kgB13.5914.460.0015.91No.3632.43No.19F0/L00.176.79最速-0.5.2122.1%
3吉永 浩則4047 / 大阪 / 46歳 / 52.2kg交換: リング×4B13.9219.5932.6517.24No.8122.50No.51F1/L00.176.94-0.5.135.6%
4相原 利章4540 / 東京 / 38歳 / 51.0kgA25.5134.8222.2228.21No.1327.27No.67F1/L00.126.81-0.5F.0314.9%
5渡辺 浩司4256 / 福岡 / 42歳 / 52.0kgA17.3858.4054.2927.27No.8530.56No.37F0/L00.136.890.0.024.0%
6岡村 将也4709 / 福岡 / 36歳 / 53.5kgA25.5835.8547.3723.33No.7624.39No.84F1/L00.166.930.0F.031.1%

セル色: 強(全国勝率6.5以上・モーター2連率40%以上・平均ST 0.15以下・AI 1着率 レース内1位) 中(同5.5以上・30%以上・0.17以下・同2位)

※ 出走表・直前情報: BOAT RACE オフィシャル(取得 出走表 18:11 / 直前情報 18:11) / AI 1着率: 本記事のAIエンジンが予想時に算出した各艇の1着確率 / 「-」はデータ未取得

🎲 AI 自信度

★★☆ Normal


具体的な買い目(点数・倍率・推奨投資配分)と詳細根拠(各艇カルテ・Layer分析)を公開します。


💰 推奨買い目(9点 / 合計 14,900円)

種別 買い目 倍率 AI確率 EV 推奨投資
2-4-1 335.7倍 2.48% 8.31 2,000円
2-1-4 272.8倍 2.31% 6.30 1,800円
1-3-2 107.9倍 4.08% 4.40 1,600円
2-4-5 318.2倍 1.23% 3.91 1,000円
1-2-4 54.2倍 7.04% 3.82 3,200円
1-2-3 71.0倍 5.28% 3.75 2,200円
4-2-1 231.4倍 1.44% 3.33 1,200円
本線 1-4-2 41.3倍 4.56% 1.88 1,000円
本線 1-2-5 31.9倍 4.82% 1.54 900円

🧠 AI分析レポート

📊 このレースの土俵

住之江の1コース1着率は59.2%(2024-03-01〜2026-06-10・5,352走の実測)。全国平均55.1%より4.1pt高いイン信頼系の水面。

コース当場1着率全国1着時の決まり手(上位2つ)
1コース59.2%55.1%+4.1pt逃げ 95.5%・抜き 4.0%
2コース13.0%13.5%-0.5pt差し 62.5%・まくり 28.5%
3コース11.5%12.7%-1.2ptまくり 45.0%・まくり差し 32.4%
4コース9.3%10.6%-1.3ptまくり 47.1%・まくり差し 27.5%
5コース5.2%6.1%-0.9ptまくり差し 56.1%・まくり 21.8%
6コース1.7%2.0%-0.3ptまくり差し 51.1%・まくり 25.0%

※ 実測値: 2024-03-01〜2026-06-10 の当場全レース(コース別 n=5,302〜5,352走)。1着率 = 1着数 ÷ そのコースの出走数(非完走含む)。「コース」は進入後の実コース(枠=艇番とは区別)。

🔍 各艇の評価

1眞鳥 章太A2AI 1着率 52.2%
  • ST展示0.02は全艇最速
AI評: ST抜群/AI採用(頭5点)
2横井 健太B1AI 1着率 22.1%
  • モーター2連率15.91%と機力に不安
  • 展示タイム6.79は6艇中最速
  • ST展示0.21は全艇最遅
AI評: 機足最上位/ST遅れ/AI採用(頭3点)
4相原 利章A2AI 1着率 14.9%
  • 展示タイム6.81は2番手
  • F1持ち(スタートは慎重になりやすい)
AI評: 展示F/AI採用(頭1点)
3吉永 浩則B1AI 1着率 5.6%
  • モーター2連率17.24%と機力に不安
  • F1持ち(スタートは慎重になりやすい)
  • 部品交換: リング×4
AI評: 機足不安/AI評価薄
5渡辺 浩司A1AI 1着率 4.0%
  • 全国勝率7.38は実力上位
  • 当地2連率54.29%と当地実績あり
AI評: クラス◎/ST抜群/AI評価薄
6岡村 将也A2AI 1着率 1.1%
  • モーター2連率23.33%と機力に不安
  • 当地2連率47.37%と当地実績あり
  • F1持ち(スタートは慎重になりやすい)
AI評: 機足不安/展示F/AI評価薄

※ AI 1着率は本記事のAIエンジンが予想時に算出した値(高い順に表示)。勝率・モーター2連率・当地2連率・F数は公式出走表、展示タイム・ST展示は直前情報の実データ。該当データのある項目のみ記載しています。

🧠 AIの判断プロセス

順張り AIの1着率1位は1号艇(52.2%)。買い目の軸もそのまま1号艇(賭け金の60%)に置く素直な構成です。

期待値(EV)の計算根拠 — 主力の 1-2-4(3,200円):

  • AIの的中確率推定: 7.04%
  • オッズ54.2倍が織り込む市場確率: 1.38%(払戻率75% ÷ 54.2倍。控除率25%調整後)
  • AIは市場より5.1倍強気 → 期待値 EV = 7.04% × 54.2倍 = 3.82(1.0超 = 100円が期待値上382円になる計算)

この買い目を構成した戦略レイヤー:

  • ev_candidate × 6点 — prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
  • prob_top × 3点 — M1×M2×M3の積で最上位のEV基準買い目 (本線)

※ AI 1着確率分布: 1位=1号(52.2%) / 2位=2号(22.1%) / 3位=4号(14.9%) / 分布の混戦度 entropy = 1.298(大きいほど混戦。自信度判定の入力値)。頭候補: 1号艇・2号艇・4号艇

🎯 買い目の意図

買い目役割AI確率オッズ市場確率EV配分
2-4-12.48%335.7倍0.22%8.312,000円
2-1-42.31%272.8倍0.27%6.301,800円
1-3-24.08%107.9倍0.70%4.401,600円
2-4-51.23%318.2倍0.24%3.911,000円
1-2-47.04%54.2倍1.38%3.823,200円
1-2-35.28%71.0倍1.06%3.752,200円
4-2-11.44%231.4倍0.32%3.331,200円
1-4-2本線4.56%41.3倍1.82%1.881,000円
1-2-5本線4.82%31.9倍2.35%1.54900円

この9点でAI推定の的中シナリオ合計33.2%をカバー(賭け金加重の期待値 4.47)。自信度Normal=(中間帯): 標準点数 / picks_post 補正の主戦場 に基づく点数構成です。

※ 市場確率 = 払戻率75% ÷ オッズ(控除率25%を全買い目に均等配分した近似)。EV = AI確率 × オッズ(1.0超 = AI確率が正しければ期待値プラス、太字)。オッズは予想時点の3連単オッズで、締切までに変動します。

⚠️ 反証条件 — この予想が外れるシナリオ

負けパターンを先に知っておくのが期待値ベットの作法です。以下は実データに基づく「外れ方」の想定です。

  • 2号艇の差し: 当場2コースの1着率は実測13.0%、1着時の決まり手は差しが62.5%。1号艇が1マークで先マイしきれず差された場合、頭1固定の買い目は崩れる。
  • カドの一撃: 当場4コースの1着率は実測9.3%(1着時はまくり47.1%が主体)。4コースから出る艇に展示以上の伸びがあれば波乱の起点になる。
  • 買い目の合計カバー率は33.2% — AI自身の確率でも残り66.8%は買い目外の決着。的中率ではなくオッズの歪み(期待値)を取りにいく構成であることを理解した上で。
  • 上記のコース統計は枠なり進入(艇番どおりのコース)を想定。前づけ等で進入隊形が変わった場合、この前提は崩れる。
🔬 エンジン生ログを開く(全文・無加工)
■ 自信度: normal (中間帯): 標準点数 / picks_post 補正の主戦場
■ 環境: 風: 風速2.0m/s / 風向南東 / タイプ=判定なし | 進入: 枠なり | 場特性: プール水面でイン1着率高め、本命競馬の住之江

■ 各艇カルテ:
    枠  クラス  展示T(順)  ST     1着率   評価
    1号    A2        6.86(3)    .02   52.2%   ST抜群/AI採用(頭5点)
    2号    B1        6.79(1)    .21   22.1%   機足最上位/ST遅れ/AI採用(頭3点)
    3号    B1        6.94(6)    .13    5.6%   機足不安/AI評価薄
    4号    A2        6.81(2)   F.03   14.9%   展示F/AI採用(頭1点)
    5号    A1        6.89(4)    .02    4.0%   クラス◎/ST抜群/AI評価薄
    6号    A2        6.93(5)   F.03    1.1%   機足不安/展示F/AI評価薄

■ ST分布: 最速 1号艇+0.02 / 最遅 2号艇+0.21 / 中央値+0.07 / 散らばり0.19
■ AI 1着確率分布: 1位=1号(52.2%) / 2位=2号(22.1%) / 3位=4号(14.9%) / entropy=1.298

■ 買い目構成 (事実):
    頭分布:  1号艇×5, 2号艇×3, 4号艇×1
    2着分布: 2号艇×4, 4号艇×3, 1号艇×1, 3号艇×1
    3着分布: 1号艇×2, 4号艇×2, 2号艇×2, 5号艇×2, 3号艇×1
    頭bet配分: 1号艇60% / 2号艇32% / 4号艇8%

■ 買い目別 戦略タイプ:
    2-4-1  [穴]  オッズ 335.7  prob 2.48%  EV 8.31  配分 2000円
        └─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
    2-1-4  [穴]  オッズ 272.8  prob 2.31%  EV 6.30  配分 1800円
        └─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
    1-3-2  [穴]  オッズ 107.9  prob 4.08%  EV 4.40  配分 1600円
        └─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
    2-4-5  [穴]  オッズ 318.2  prob 1.23%  EV 3.91  配分 1000円
        └─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
    1-2-4  [穴]  オッズ  54.2  prob 7.04%  EV 3.82  配分 3200円
        └─ prob_top: M1×M2×M3の積で最上位のEV基準買い目 (本線)
    1-2-3  [穴]  オッズ  71.0  prob 5.28%  EV 3.75  配分 2200円
        └─ prob_top: M1×M2×M3の積で最上位のEV基準買い目 (本線)
    4-2-1  [穴]  オッズ 231.4  prob 1.44%  EV 3.33  配分 1200円
        └─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
    1-4-2  [本線]  オッズ  41.3  prob 4.56%  EV 1.88  配分 1000円
        └─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
    1-2-5  [本線]  オッズ  31.9  prob 4.82%  EV 1.54  配分  900円
        └─ prob_top: M1×M2×M3の積で最上位のEV基準買い目 (本線)

■ 採用された戦略レイヤー (出現順 / 本番採用根拠):
    ・ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65) × 6点
    ・prob_top: M1×M2×M3の積で最上位のEV基準買い目 (本線) × 3点

■ 合計: 9点 / 投資 14,900円

⚠️ 免責事項

本記事は AI による予想です。的中を保証するものではありません。投票は自己責任でお願いします。20歳未満の方の舟券購入は法律で禁止されています。

予想エンジン: ML v5.23 (build 2026-05-31)

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