【AI予想】2026年6月27日 鳴門 7R 3連単6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: 鳴門(場コード 14)7R
- 日付: 2026年6月27日
- 風: 北西 2.0m
🚤 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 | 原田 幸哉3779 / 長崎 / 50歳 / 52.0kg | A1 | 38.26 | 48.15 | No.56 | 40.54No.54 | F1/L0 | 0.10 | 6.88 | -0.5 | 0.01 | ||
| 2 | 山崎 郡4760 / 大阪 / 36歳 / 52.0kg | A1 | 43.36 | 37.50 | No.15 | 33.33No.18 | F0/L0 | 0.14 | 6.87最速 | 0.0 | 0.01 | ||
| 3 | 吉田 裕平4914 / 愛知 / 29歳 / 52.0kg | A1 | 49.07 | 0.00 | No.52 | 44.44No.59 | F1/L0 | 0.11 | 6.90 | 0.0 | 0.03 | ||
| 4 | 瓜生 正義3783 / 福岡 / 50歳 / 52.0kg | A1 | 42.54 | 66.67 | No.80 | 38.64No.65 | F0/L0 | 0.15 | 6.91 | 0.0 | F0.03 | ||
| 5 | 中田 竜太4547 / 埼玉 / 38歳 / 50.5kg | A1 | 45.16 | 71.43 | No.26 | 36.84No.82 | F0/L0 | 0.15 | 6.92 | 0.0 | 0.06 | ||
| 6 | 上野 真之介4503 / 佐賀 / 38歳 / 52.0kg | A1 | 59.17 | 70.00 | No.59 | 35.29No.32 | F0/L0 | 0.12 | 6.91 | 0.0 | 0.07 |
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 13:35 / 直前情報 13:35) / 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
★★★ High
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(6点 / 合計 8,700円)
| 種別 | 買い目 | 倍率 | AI確率 | EV | 推奨投資 |
|---|---|---|---|---|---|
| 穴 | 3-2-6 | 237.6倍 | 1.10% | 2.62 | 1,700円 |
| 本線 | 3-2-1 | 126.8倍 | 1.28% | 1.63 | 1,300円 |
| 本線 | 3-1-6 | 100.4倍 | 1.50% | 1.51 | 1,300円 |
| 守 | 3-1-2 | 67.8倍 | 2.06% | 1.40 | 1,500円 |
| 守 | 1-6-2 | 57.0倍 | 2.04% | 1.16 | 400円 |
| 守 | 1-2-6 | 16.4倍 | 7.02% | 1.15 | 2,500円 |
🧠 AI分析レポート
📊 このレースの土俵
鳴門の1コース1着率は47.9%(2024-03-01〜2026-08-08・5,133走の実測)。全国平均55.1%より7.2pt低いイン受難系の水面。
| 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% | -7.2pt | 逃げ 95.2%・抜き 4.7% | |
| 2コース | 13.5% | +1.2pt | 差し 59.9%・まくり 30.3% | |
| 3コース | 12.7% | +2.7pt | まくり 43.9%・まくり差し 34.1% | |
| 4コース | 10.5% | +1.4pt | まくり 44.0%・まくり差し 26.4% | |
| 5コース | 6.1% | +1.8pt | まくり差し 62.3%・まくり 20.4% | |
| 6コース | 1.9% | +0.3pt | まくり差し 30.0%・まくり 24.5% |
※ 実測値: 2024-03-01〜2026-08-08 の当場全レース(コース別 n=5,064〜5,133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
- 全国勝率6.45は実力上位
- 当地2連率48.15%と当地実績あり
- 展示タイム6.88は2番手
- ST展示0.01は全艇最速
- F1持ち(スタートは慎重になりやすい)
- 全国勝率7.03は実力上位
- モーター2連率58.54%は上位機材
- 展示タイム6.87は6艇中最速
- 全国勝率7.07は実力上位
- モーター2連率42.50%は上位機材
- F1持ち(スタートは慎重になりやすい)
- 全国勝率6.79は実力上位
- 当地2連率66.67%と当地実績あり
- 全国勝率6.90は実力上位
- 当地2連率71.43%と当地実績あり
- 全国勝率7.68は実力上位
- 当地2連率70.00%と当地実績あり
- ST展示0.07は全艇最遅
※ 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(63.9%)ですが、買い目の軸は3号艇(1着率13.5%)(賭け金の67%)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)
- 2号艇は展示タイム最速+ST+0.01と全体最速級だが、AIは1着率14%にとどめ頭からは外す
期待値(EV)の計算根拠 — 主力の 1-2-6(2,500円):
- AIの的中確率推定: 7.02%
- オッズ16.4倍が織り込む市場確率: 4.57%(払戻率75% ÷ 16.4倍。控除率25%調整後)
- AIは市場より1.5倍強気 → 期待値 EV = 7.02% × 16.4倍 = 1.15(1.0超 = 100円が期待値上115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
ev_candidate× 4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prob_top× 1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(63.9%) / 2位=2号(13.8%) / 3位=3号(13.5%) / 分布の混戦度 entropy = 1.134(大きいほど混戦。自信度判定の入力値)。頭候補: 1号艇・3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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 3-2-6 | 穴 | 1.10% | 237.6倍 | 0.32% | 2.62 | 1,700円 |
| 3-2-1 | 本線 | 1.28% | 126.8倍 | 0.59% | 1.63 | 1,300円 |
| 3-1-6 | 本線 | 1.50% | 100.4倍 | 0.75% | 1.51 | 1,300円 |
| 3-1-2 | 守 | 2.06% | 67.8倍 | 1.11% | 1.40 | 1,500円 |
| 1-6-2 | 守 | 2.04% | 57.0倍 | 1.32% | 1.16 | 400円 |
| 1-2-6 | 守 | 7.02% | 16.4倍 | 4.57% | 1.15 | 2,500円 |
この6点でAI推定の的中シナリオ合計15.0%をカバー(賭け金加重の期待値 1.61)。自信度High=AIが1着候補を強く絞れているレース 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15.4%と、確率的には分の悪い位置からの期待値勝負になる。
- 2号艇(AI 1着率13.8%)はどの買い目でも頭にしていない。2号艇が1着に届いた場合は不的中。
- 買い目の合計カバー率は15.0% — AI自身の確率でも残り85.0%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: high (top_p>0.50 & entropy<1.2): M1が1着候補を強く支持。picks絞り込み発火条件
■ 環境: 風: 風速2.0m/s / 風向北西 / タイプ=判定なし | 進入: 枠なり | 場特性: 潮で水面が変わる鳴門
■ 各艇カルテ:
枠 クラス 展示T(順) ST 1着率 評価
1号 A1 6.88(2) .01 63.9% クラス◎/ST抜群/AI採用(頭2点)
2号 A1 6.87(1) .01 13.8% クラス◎/機足最上位/ST抜群/AI評価薄
3号 A1 6.90(3) .03 13.5% クラス◎/ST抜群/AI採用(頭4点)
4号 A1 6.91(4) F.03 4.3% クラス◎/展示F/AI評価薄
5号 A1 6.92(6) .06 2.3% クラス◎/機足不安/AI評価薄
6号 A1 6.91(5) .07 2.1% クラス◎/機足不安/AI評価薄
■ ST分布: 最速 1号艇+0.01 / 最遅 6号艇+0.07 / 中央値+0.03 / 散らばり0.06
■ AI 1着確率分布: 1位=1号(63.9%) / 2位=2号(13.8%) / 3位=3号(13.5%) / entropy=1.134
■ 買い目構成 (事実):
頭分布: 3号艇×4, 1号艇×2
2着分布: 2号艇×3, 1号艇×2, 6号艇×1
3着分布: 6号艇×3, 2号艇×2, 1号艇×1
頭bet配分: 3号艇67% / 1号艇33%
■ AIが頭から外した艇の根拠:
・2号艇は展示タイム最速+ST+0.01と全体最速級だが、AIは1着率14%にとどめ頭からは外す
■ 買い目別 戦略タイプ:
3-2-6 [穴] オッズ 237.6 prob 1.10% EV 2.62 配分 1700円
└─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
3-2-1 [本線] オッズ 126.8 prob 1.28% EV 1.63 配分 1300円
└─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
3-1-6 [本線] オッズ 100.4 prob 1.50% EV 1.51 配分 1300円
└─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
3-1-2 [守] オッズ 67.8 prob 2.06% EV 1.40 配分 1500円
└─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.65)
1-6-2 [守] オッズ 57.0 prob 2.04% EV 1.16 配分 400円
└─ reverse: 1号艇外し展開の逆張り
1-2-6 [守] オッズ 16.4 prob 7.02% EV 1.15 配分 2500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) × 4点
・reverse: 1号艇外し展開の逆張り × 1点
・prob_top: M1×M2×M3の積で最上位のEV基準買い目 (本線) × 1点
■ 合計: 6点 / 投資 8,700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)