BoatRace AI

今節成績 (7/18 〜 7/20・3日間 / 直前買い目)

節初日から当日までの締切済みレースを集計。直前情報反映後の買い目フォーメーション全組合せを 1 点 ¥100 で 3連単 として買った場合の成績。

本命予想成績v1_basic

的中率

26.7% (4/15)

回収率

36.7%

賭け金合計

¥23,100

払戻合計

¥8,470

モーター評価変更予想成績v2_tenkai

的中率

33.3% (4/12)

回収率

63.6%

賭け金合計

¥18,000

払戻合計

¥11,450

展開予想成績v3_tenkai

的中率

25.0% (3/12)

回収率

39.6%

賭け金合計

¥19,500

払戻合計

¥7,720

モーター予想成績v4_motor

集計対象レースなし

スリット予想成績v5_slit

集計対象レースなし

コース予想成績v6_course

集計対象レースなし

12R 予選

2026-07-20 G3 第13回イースタンヤング 3日目 確定

レース結果

逃 げ 確定 16:29

選手 レースタイム
1 1 吉田  裕平 1'49"1
2 4 藤原  仙二 1'51"2
3 2 飛田  江己 1'53"0
4 5 前田  篤哉 1'54"4
5 6 伊久間 陽優
6 3 若林  義人

スタート(進入順)

コース ST F
1 1 0.04
2 2 0.06
3 3 0.04
4 4 0.03
5 5 0.09
6 6 0.06
風向 4
風速 2m
1cm
気温 33℃
水温 31℃

1 本命予想

v1_basic

本命当日買い目

1
2 3 5
2 3 4 5

本命直前買い目

直前情報がまだ反映されていません。

1マーク予想の走行距離を基準に、各着順の上位艇から ±0.1 以内の艇を候補としています(三連単フォーメーションの目安)。 「当日買い目」は朝バッチ時点(直前情報反映前)、「直前買い目」は直前情報反映後の AI 評価に基づきます。

本命当日買い目9 点 × ¥100 = ¥900 外れ
払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 1-4-2 (¥2,070)

AI 評価の内訳

枠番 選手 モーター
  • 1 47.8
  • 2 38.3
  • 3 37.0
  • 4 35.8
  • 5 36.4
  • 6 30.1

各セグメントは寄与pt(合計が強さptに相当)。 直前情報未取得のため、展示・気象は表示していません。

スタート予想

スタートライン -0.05 0.00 0.10 0.20 0.30 スタートタイミング(秒) 1コース 1 0.12 展0.01 2コース 2 0.13 展0.22 3コース 3 0.12 展-0.03 4コース 6 0.12 展0.04 5コース 4 0.18 展-0.07 6コース 5 0.15 展0.03
進入コースは直前情報のスタート展示を基準に表示しています。 スタートタイミングは選手の全国平均STです。 展xx.xx はスタート展示の実測STです。

1マーク予想

1マーク基準線 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 1マークからの進行距離((1 - 予測ST) + 強さpt/50 - 1.6) 5号艇 5 0.26 3号艇 3 0.30 6号艇 6 0.16 1号艇 1 0.52 4号艇 4 0.22 2号艇 2 0.32
各艇の進行距離 = (1 − 予測ST) + 強さpt ÷ 50 − 1.6(表示範囲 0.00〜0.50)。予測STは選手の全国平均STです。レーン並びは 5・3・6・1・4・2 で固定表示しています。

4 モーター予想

v4_motor

本命予想の5成分のうち、モーターpt をエキスパート評価でチューニングしたモーター能力指数に置き換えた構成です。

モーター当日買い目

1
2 3 5
2 3 5

モーター直前買い目

直前情報がまだ反映されていません。

1マーク予想の走行距離を基準に、各着順の上位艇から ±0.1 以内の艇を候補としています(三連単フォーメーションの目安)。 「当日買い目」は朝バッチ時点(直前情報反映前)、「直前買い目」は直前情報反映後の AI 評価に基づきます。

モーター当日買い目6 点 × ¥100 = ¥600 外れ
払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 1-4-2 (¥2,070)

AI 評価の内訳

枠番 選手 モーター
  • 1 47.5
  • 2 37.9
  • 3 37.1
  • 4 35.1
  • 5 35.9
  • 6 30.3

各セグメントは寄与pt(合計が強さptに相当)。 直前情報未取得のため、展示・気象は表示していません。

スタート予想

スタートライン -0.05 0.00 0.10 0.20 0.30 スタートタイミング(秒) 1コース 1 0.12 展0.01 2コース 2 0.13 展0.22 3コース 3 0.12 展-0.03 4コース 6 0.12 展0.04 5コース 4 0.18 展-0.07 6コース 5 0.15 展0.03
進入コースは直前情報のスタート展示を基準に表示しています。 スタートタイミングは選手の全国平均STです。 展xx.xx はスタート展示の実測STです。

1マーク予想

1マーク基準線 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 1マークからの進行距離((1 - 予測ST) + 強さpt/50 - 1.6) 5号艇 5 0.26 3号艇 3 0.31 6号艇 6 0.17 1号艇 1 0.52 4号艇 4 0.21 2号艇 2 0.31
各艇の進行距離 = (1 − 予測ST) + 強さpt ÷ 50 − 1.6(表示範囲 0.00〜0.50)。予測STは選手の全国平均STです。レーン並びは 5・3・6・1・4・2 で固定表示しています。

5 スリット予想

v5_slit

本命予想と同じ5成分ですが、スタート予想・1マーク予想の予測STを全国平均STから実測ST履歴ベースのAI推定STに置き換えた構成です。

スリット当日買い目

1
2 3 5
2 3 4 5

スリット直前買い目

直前情報がまだ反映されていません。

1マーク予想の走行距離を基準に、各着順の上位艇から ±0.1 以内の艇を候補としています(三連単フォーメーションの目安)。 「当日買い目」は朝バッチ時点(直前情報反映前)、「直前買い目」は直前情報反映後の AI 評価に基づきます。

スリット当日買い目9 点 × ¥100 = ¥900 外れ
払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 1-4-2 (¥2,070)

AI 評価の内訳

枠番 選手 モーター
  • 1 47.8
  • 2 38.3
  • 3 37.0
  • 4 35.8
  • 5 36.4
  • 6 30.1

各セグメントは寄与pt(合計が強さptに相当)。 直前情報未取得のため、展示・気象は表示していません。

スタート予想

スタートライン -0.05 0.00 0.10 0.20 0.30 スタートタイミング(秒) 1コース 1 0.13 展0.01 2コース 2 0.11 展0.22 3コース 3 0.12 展-0.03 4コース 6 0.14 展0.04 5コース 4 0.19 展-0.07 6コース 5 0.13 展0.03
進入コースは直前情報のスタート展示を基準に表示しています。 スタートタイミングは実測ST履歴から算出したAI推定STです。 展xx.xx はスタート展示の実測STです。

1マーク予想

1マーク基準線 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 1マークからの進行距離((1 - 予測ST) + 強さpt/50 - 1.6) 5号艇 5 0.28 3号艇 3 0.30 6号艇 6 0.15 1号艇 1 0.51 4号艇 4 0.21 2号艇 2 0.34
各艇の進行距離 = (1 − 予測ST) + 強さpt ÷ 50 − 1.6(表示範囲 0.00〜0.50)。予測STは実測ST履歴から算出したAI推定STです。レーン並びは 5・3・6・1・4・2 で固定表示しています。

6 コース予想

v6_course

コース当日買い目

当日の AI 評価が取得できていません。

コース直前買い目

直前情報がまだ反映されていません。

1マーク予想の走行距離を基準に、各着順の上位艇から ±0.1 以内の艇を候補としています(三連単フォーメーションの目安)。 「当日買い目」は朝バッチ時点(直前情報反映前)、「直前買い目」は直前情報反映後の AI 評価に基づきます。

買い目データが揃っていません。

出走表

選手 級別 全国 勝率/2連/3連
1
吉田 裕平 F1
29歳 愛知
A1 7.06 / 49.0 / 62.9%
今節32311
2
飛田 江己
25歳 埼玉 / 東京
A1 6.91 / 52.2 / 70.1%
今節43523
3
若林 義人
28歳 静岡
A1 6.73 / 52.2 / 66.9%
今節33156
4
藤原 仙二 F1
22歳 滋賀
A1 6.65 / 46.7 / 69.3%
今節41312
5
前田 篤哉
29歳 愛知
A1 7.03 / 55.9 / 73.7%
今節21424
6
伊久間 陽優 F1
27歳 群馬
A2 5.13 / 35.0 / 46.7%
今節2125
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