津9R9/27★★★ High
⏹ このレースは終了しています(2026年9月27日の予想を発走前公開のまま保存)。▶ 今日の予想を見る
AIの構え買い(本命堅め)

AIの1着率1位 1号(74%)をそのまま軸に置く順張り。6点でAI推定シナリオの約31%をカバー、賭け金加重EV 1.71。

× 不的中収支 -5,300円読みの答え合わせ ↓

※「AIの構え」は予想エンジンの自信度・期待値・カバー率から自動判定した参考情報で、的中を保証するものではありません。最終判断はご自身の責任で。

【AI予想】2026年9月27日 津 9R 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

🚤 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大瀧 明日香3999 / 愛知 / 47歳 / 45.5kgA26.3149.6141.6734.59No.2735.67No.69F1/L00.166.860.00.0773.8%
2長尾 萌加5317 / 岡山 / 25歳 / 45.5kgB14.6223.3623.8136.00No.4838.26No.45F1/L00.176.75最速-0.50.088.1%
3伊藤 玲奈4744 / 福岡 / 33歳 / 46.0kgB14.5722.628.3340.25No.5832.69No.17F0/L00.236.82-0.50.096.0%
4滝川 真由子4499 / 長崎 / 38歳 / 45.0kgB15.0025.0040.0030.15No.2927.93No.71F1/L00.186.85-0.50.118.2%
5前原 哉4853 / 岡山 / 31歳 / 44.5kgB14.3817.8255.5633.71No.5025.00No.68F0/L00.226.800.00.193.7%
6谷島 咲希5454 / 埼玉 / 20歳 / 47.0kgB21.491.690.0036.23No.5630.64No.38F0/L0-6.810.00.030.2%

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 14:25 / 直前情報 14:25) / 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 5,300円)

種別 買い目 倍率 AI確率 EV 推奨投資
穴 1-5-3 86.4倍 2.65% 2.29 600円
守 1-3-5 39.9倍 5.12% 2.04 1,100円
穴 1-5-4 61.1倍 2.91% 1.78 500円
穴 1-5-2 48.4倍 3.12% 1.51 500円
守 1-3-4 17.8倍 8.27% 1.47 1,200円
守 1-3-2 16.4倍 8.83% 1.45 1,400円

🧠 AI分析レポート

📊 このレースの土俵

津の1コース1着率は56.5%(2024-03-01〜2026-10-06・6,186走の実測)。全国平均55.1%とほぼ同水準。

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56.5%55.1%+1.4pt逃げ 95.3%・抜き 4.4%
2コース13.3%13.5%-0.2pt差し 66.5%・まくり 22.4%
3コース11.7%12.7%-1.0ptまくり差し 45.0%・まくり 31.3%
4コース10.2%10.5%-0.3ptまくり 40.4%・まくり差し 29.2%
5コース6.4%6.1%+0.3ptまくり差し 62.3%・まくり 15.4%
6コース1.9%2.0%-0.1ptまくり差し 41.4%・まくり 24.1%

※ 実測値: 2024-03-01〜2026-10-06 の当場全レース(コース別 n=6,120〜6,186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

1大瀧 明日香A2AI 1着率 73.8%
  • 全国勝率6.31は実力上位
  • 当地2連率41.67%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/AI採用(頭6点)
4滝川 真由子B1AI 1着率 8.2%
  • 当地2連率40.00%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/AI評価薄
2長尾 萌加B1AI 1着率 8.1%
  • 展示タイム6.75は6艇中最速
  • F1持ち(スタートは慎重になりやすい)
AI評: 機足最上位/AI評価薄
3伊藤 玲奈B1AI 1着率 6.0%
  • モーター2連率40.25%は上位機材
AI評: AI評価薄
5前原 哉B1AI 1着率 3.7%
  • 当地2連率55.56%と当地実績あり
  • 展示タイム6.80は2番手
  • ST展示0.19は全艇最遅
AI評: AI評価薄
6谷島 咲希B2AI 1着率 0.2%
  • ST展示0.03は全艇最速
AI評: クラス△/ST抜群/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(73.8%)。買い目の軸もそのまま1号艇(賭け金の100%)に置く素直な構成です。

期待値(EV)の計算根拠 — 主力の 1-3-2(1,400円):

  • AIの的中確率推定: 8.83%
  • 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1.9倍強気 → 期待値 EV = 8.83% × 16.4倍 = 1.45(1.0超 = 100円が期待値上145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 × 5点 — prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.93)
  • 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(73.8%) / 2位=4号(8.2%) / 3位=2号(8.1%) / 分布の混戦度 entropy = 0.937(大きいほど混戦。自信度判定の入力値)。頭候補: 1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
1-5-3穴2.65%86.4倍0.87%2.29600円
1-3-5守5.12%39.9倍1.88%2.041,100円
1-5-4穴2.91%61.1倍1.23%1.78500円
1-5-2穴3.12%48.4倍1.55%1.51500円
1-3-4守8.27%17.8倍4.21%1.471,200円
1-3-2守8.83%16.4倍4.57%1.451,400円

この6点でAI推定の的中シナリオ合計30.9%をカバー(賭け金加重の期待値 1.71)。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。

  • 2号艇の差し: 当場2コースの1着率は実測13.3%、1着時の決まり手は差しが66.5%。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10.2%(1着時はまくり40.4%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30.9% — AI自身の確率でも残り69.1%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1.0m/s / 風向南東 / タイプ=判定なし | 進入: 枠なり | 場特性: イン残し率高め、堅め決着の津

■ 各艇カルテ:
    枠  クラス  展示T(順)  ST     1着率   評価
    1号    A2        6.86(6)    .07   73.8%   機足不安/AI採用(頭6点)
    2号    B1        6.75(1)    .08    8.1%   機足最上位/AI評価薄
    3号    B1        6.82(4)    .09    6.0%   AI評価薄
    4号    B1        6.85(5)    .11    8.2%   機足不安/AI評価薄
    5号    B1        6.80(2)    .19    3.7%   AI評価薄
    6号    B2        6.81(3)    .03    0.2%   クラス△/ST抜群/AI評価薄

■ ST分布: 最速 6号艇+0.03 / 最遅 5号艇+0.19 / 中央値+0.08 / 散らばり0.16
■ AI 1着確率分布: 1位=1号(73.8%) / 2位=4号(8.2%) / 3位=2号(8.1%) / entropy=0.937

■ 買い目構成 (事実):
    頭分布:  1号艇×6
    2着分布: 5号艇×3, 3号艇×3
    3着分布: 4号艇×2, 2号艇×2, 3号艇×1, 5号艇×1
    頭bet配分: 1号艇100%

■ 買い目別 戦略タイプ:
    1-5-3  [穴]  オッズ  86.4  prob 2.65%  EV 2.29  配分  600円
        └─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.93)
    1-3-5  [守]  オッズ  39.9  prob 5.12%  EV 2.04  配分 1100円
        └─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.93)
    1-5-4  [穴]  オッズ  61.1  prob 2.91%  EV 1.78  配分  500円
        └─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.93)
    1-5-2  [穴]  オッズ  48.4  prob 3.12%  EV 1.51  配分  500円
        └─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.93)
    1-3-4  [守]  オッズ  17.8  prob 8.27%  EV 1.47  配分 1200円
        └─ ev_candidate: prob_top外でEV閾値超え (LAYER_DISCOUNT 0.93)
    1-3-2  [守]  オッズ  16.4  prob 8.83%  EV 1.45  配分 1400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 0.93) × 5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 5,300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 v5.28 (build 2026-07-13)

📋 結果と答え合わせ

× 不的中実際の決着 1-4-2収支 -5,300円

✅ AIの読みが当たった点

❌ 外れた点

※ この結果は事後に予想本文を書き換えず追記したものです。的中も不的中もそのまま検証実績・日報に反映しています。

🔐 予想本文のSHA-256: 1776a4eb63a4e7b1… — 予想は発走前に確定し、以後この本文は変更していません(結果の答え合わせは別枠で追記)。本文が1文字でも変われば、この値は別のものになります。

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