【AI予想】2026年6月18日 若松 4R 3連単7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、当サイトでは原則すべて無料で公開しています(ごく一部のnote限定レースは🔒で明示し、締切後に全文公開)。
📋 レース情報
- 開催: 若松(場コード 20)4R
- 日付: 2026年6月18日
- 風: 東 3.0m
🚤 出走表
| 枠 | 選手 | 級 | 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 | 長尾 京志郎4632 / 福岡 / 37歳 / 52.0kg | B1 | 23.81 | 26.00 | No.6 | 44.44No.15 | F0/L0 | 0.18 | 6.95 | -0.5 | 0.01 | ||
| 2 | 深山 祐二3974 / 佐賀 / 49歳 / 52.0kg | B1 | 25.29 | 22.73 | No.59 | 0.00No.73 | F0/L0 | 0.15 | 7.02 | 0.0 | 0.02 | ||
| 3 | 小川 竜太朗5167 / 埼玉 / 26歳 / 52.0kg | B1 | 36.26 | 14.29 | No.36 | 44.44No.21 | F0/L0 | 0.17 | 6.94最速 | 0.0 | 0.05 | ||
| 4 | 菅沼 佳昭3922 / 愛知 / 51歳 / 51.5kg | B1 | 15.63 | 5.26 | No.50 | 0.00No.57 | F0/L0 | 0.19 | 6.98 | 0.0 | 0.02 | ||
| 5 | 尾嶋 一広4472 / 兵庫 / 39歳 / 55.0kg | A1 | 42.19 | 35.00 | No.32 | 25.00No.49 | F0/L0 | 0.16 | 6.98 | 0.0 | 0.06 | ||
| 6 | 榮田 将彦4007 / 山口 / 47歳 / 51.5kg | B1 | 21.62 | 30.00 | No.60 | 0.00No.75 | F0/L0 | 0.12 | 6.98 | 0.0 | 0.05 |
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 19:00 / 直前情報 19:00) / 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(7点 / 合計 10,600円)
| 種別 | 買い目 | 倍率 | AI確率 | EV | 推奨投資 |
|---|---|---|---|---|---|
| 守 | 3-1-5 | 22.5倍 | 4.60% | 1.03 | 1,200円 |
| 本線 | 5-4-1 | 163.6倍 | 1.19% | 1.94 | 2,500円 |
| 守 | 3-4-5 | 113.8倍 | 1.24% | 1.41 | 1,800円 |
| 守 | 3-2-5 | 115.6倍 | 1.17% | 1.35 | 1,500円 |
| 守 | 5-3-4 | 132.7倍 | 1.01% | 1.34 | 1,200円 |
| 守 | 3-1-2 | 81.2倍 | 1.61% | 1.31 | 1,900円 |
| 裏 | 3-5-1 | 24.8倍 | 2.81% | 0.70 | 500円 |
🧠 AI分析レポート
📊 このレースの土俵
若松の1コース1着率は57.9%(2024-03-01〜2026-08-08・5,582走の実測)。全国平均55.1%より2.8pt高いイン信頼系の水面。
| コース | 当場1着率 | 全国 | 差 | 1着時の決まり手(上位2つ) |
|---|---|---|---|---|
| 1コース | 55.1% | +2.8pt | 逃げ 94.7%・抜き 5.1% | |
| 2コース | 13.5% | -1.4pt | 差し 65.5%・まくり 24.6% | |
| 3コース | 12.7% | -0.9pt | まくり 45.4%・まくり差し 32.4% | |
| 4コース | 10.5% | -0.4pt | まくり 44.0%・まくり差し 22.9% | |
| 5コース | 6.1% | -0.2pt | まくり差し 59.6%・まくり 19.5% | |
| 6コース | 1.9% | +0.4pt | まくり差し 38.4%・まくり 28.8% |
※ 実測値: 2024-03-01〜2026-08-08 の当場全レース(コース別 n=5,523〜5,582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)。なお、この場のデータは長期傾向を示す参考値で、常に最新の実測値に更新しています(予想を出した時点で固定した値ではありません)。AIの予想・買い目自体は発走前に確定し、以後変更していません。
🔍 各艇の評価
- 展示タイム6.95は2番手
- ST展示0.01は全艇最速
- 全国勝率6.36は実力上位
- ST展示0.06は全艇最遅
- 展示タイム6.94は6艇中最速
※ 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
期待値重視の乖離 【AI判断】AIの1着率1位は1号艇(42.1%)ですが、買い目の軸は3号艇(1着率21.6%)(賭け金の65%)です。勝つ確率が一番高い艇と、オッズを踏まえて買って割に合う艇は別 — という期待値基準の判断です。
🔧 AIが頭(1着固定)から外した艇の根拠(エンジン生出力)
- 1号艇は展示2番手+ST+0.01と全体最速級だが、AIは1着率42%を与えるも頭固定までは至らず
期待値(EV)の計算根拠 — 主力の 5-4-1(2,500円):
- AIの的中確率推定: 1.19%
- オッズ163.6倍が織り込む市場確率: 0.46%(払戻率75% ÷ 163.6倍。控除率25%調整後)
- AIは市場より2.6倍強気 → 期待値 EV = 1.19% × 163.6倍 = 1.94(1.0超 = 100円が期待値上194円になる計算)
買い目は「確率上位の本線」に、過去検証で効果が確認できた追加ルール(戦略レイヤー)を重ねて構成しています(用語の読み方)。
🧩 発火した戦略レイヤーの技術ログを見る
prob_top× 1点 — M1×M2×M3の積で最上位のEV基準買い目 (本線)ev_candidate× 5点 — prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)reverse× 1点 — 1号艇外し展開の逆張り
※ AI 1着確率分布: 1位=1号(42.1%) / 2位=5号(25.8%) / 3位=3号(21.6%) / 分布の混戦度 entropy = 1.387(大きいほど混戦。自信度判定の入力値)。頭候補: 3号艇・5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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 3-1-5 | 守 | 4.60% | 22.5倍 | 3.33% | 1.03 | 1,200円 |
| 5-4-1 | 本線 | 1.19% | 163.6倍 | 0.46% | 1.94 | 2,500円 |
| 3-4-5 | 守 | 1.24% | 113.8倍 | 0.66% | 1.41 | 1,800円 |
| 3-2-5 | 守 | 1.17% | 115.6倍 | 0.65% | 1.35 | 1,500円 |
| 5-3-4 | 守 | 1.01% | 132.7倍 | 0.57% | 1.34 | 1,200円 |
| 3-1-2 | 守 | 1.61% | 81.2倍 | 0.92% | 1.31 | 1,900円 |
| 3-5-1 | 裏 | 2.81% | 24.8倍 | 3.02% | 0.70 | 500円 |
この7点でAI推定の的中シナリオ合計13.6%をカバー(賭け金加重の期待値 1.42)。自信度Normal=有力候補はあるが決め手までは絞り切れない標準レース に基づく点数構成です(用語の読み方)。
※ 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。
- 軸の3号艇は枠なり想定で3コース進入。当場3コースの1着率は実測11.8%と、確率的には分の悪い位置からの期待値勝負になる。
- 最大の反証は1号艇の逃げ切り: AI自身が1号艇に1着率42.1%を与えており、当場1コースの1着率も実測57.9%(1着時の逃げ率94.7%)ある。買い目に1号艇頭は1点も無いため、逃げ決着なら全滅する。
- 買い目の合計カバー率は13.6% — AI自身の確率でも残り86.4%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3.0m/s / 風向東 / タイプ=判定なし | 進入: 枠なり | 場特性: 夜の若松はイン受難
■ 各艇カルテ:
枠 クラス 展示T(順) ST 1着率 評価
1号 B1 6.95(2) .01 42.1% ST抜群/AI軸候補
2号 B1 7.02(6) .02 5.3% 機足不安/ST抜群/AI評価薄
3号 B1 6.94(1) .05 21.6% 機足最上位/ST抜群/AI採用(頭5点)
4号 B1 6.98(3) .02 3.7% ST抜群/AI評価薄
5号 A1 6.98(4) .06 25.8% クラス◎/AI採用(頭2点)
6号 B1 6.98(5) .05 1.5% 機足不安/ST抜群/AI評価薄
■ ST分布: 最速 1号艇+0.01 / 最遅 5号艇+0.06 / 中央値+0.04 / 散らばり0.05
■ AI 1着確率分布: 1位=1号(42.1%) / 2位=5号(25.8%) / 3位=3号(21.6%) / entropy=1.387
■ 買い目構成 (事実):
頭分布: 3号艇×5, 5号艇×2
2着分布: 1号艇×2, 4号艇×2, 2号艇×1, 3号艇×1, 5号艇×1
3着分布: 5号艇×3, 1号艇×2, 4号艇×1, 2号艇×1
頭bet配分: 3号艇65% / 5号艇35%
■ AIが頭から外した艇の根拠:
・1号艇は展示2番手+ST+0.01と全体最速級だが、AIは1着率42%を与えるも頭固定までは至らず
■ 買い目別 戦略タイプ:
3-1-5 [守] オッズ 22.5 prob 4.60% EV 1.03 配分 1200円
└─ prob_top: M1×M2×M3の積で最上位のEV基準買い目 (本線)
5-4-1 [本線] オッズ 163.6 prob 1.19% EV 1.94 配分 2500円
└─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
3-4-5 [守] オッズ 113.8 prob 1.24% EV 1.41 配分 1800円
└─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
3-2-5 [守] オッズ 115.6 prob 1.17% EV 1.35 配分 1500円
└─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
5-3-4 [守] オッズ 132.7 prob 1.01% EV 1.34 配分 1200円
└─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
3-1-2 [守] オッズ 81.2 prob 1.61% EV 1.31 配分 1900円
└─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
3-5-1 [裏] オッズ 24.8 prob 2.81% EV 0.70 配分 500円
└─ reverse: 1号艇外し展開の逆張り
■ 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) × 5点
・prob_top: M1×M2×M3の積で最上位のEV基準買い目 (本線) × 1点
・reverse: 1号艇外し展開の逆張り × 1点
■ 合計: 7点 / 投資 10,600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 v5.25 (build 2026-06-11)