江戸川 5R - 一般

今節成績 (7/23 〜 7/27・5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

45.0% (27/60)

回収率

97.8%

賭け金合計

¥66,600

払戻合計

¥65,120

モーター予想成績v4_motor

的中率

45.0% (27/60)

回収率

105.4%

賭け金合計

¥63,500

払戻合計

¥66,920

スリット予想成績v5_slit

的中率

38.3% (23/60)

回収率

88.7%

賭け金合計

¥64,600

払戻合計

¥57,290

コース予想成績v6_course

的中率

38.3% (23/60)

回収率

85.3%

賭け金合計

¥66,500

払戻合計

¥56,740

統合予想成績v7_aggregate

的中率

31.7% (19/60)

回収率

76.9%

賭け金合計

¥57,600

払戻合計

¥44,320

AI予想成績v8_aionly

集計対象レースなし

着	艇	選手	レースタイム
1	4	小林　　　泰	1'52"8
2	2	永田　　秀二	1'53"7
3	5	川崎　　誠志	1'55"4
4	3	折下　　寛法	1'57"5
5	6	渡辺　　　崇	—
6	1	黄金井　力良	—

コース	艇	ST
1	1	0.14
2	2	0.18
3	3	0.22
4	4	0.10
5	5	0.26
6	6	0.32

1 本命予想

v1_basic

本命当日買い目

1 2

1 2 3 4

2 3 4

本命直前買い目

1

2 3 4

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）。走行距離の予測STは選手の全国平均STです。「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10 点 × ¥100 = ¥1,000 外れ

払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 4-2-5 (¥6,570)

本命直前買い目6 点 × ¥100 = ¥600 外れ

払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 4-2-5 (¥6,570)

AI 評価の内訳

枠番選手モーター展示気象

1

31.3
11.5

59.1
2

25.9
13.2

52.8
3

23.4
11.5

48.2
4

22.5
12.6

49.1
5

20.0
11.0
5.8

6.5

45.6
6

16.2
12.1
5.2

6.5

43.5

各セグメントは寄与pt（合計が強さptに相当）。

スタート予想

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

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

1 2 3 4

2 3 4

モーター直前買い目

1

2 3 4

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）。走行距離の予測STは選手の全国平均STです。「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10 点 × ¥100 = ¥1,000 外れ

払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 4-2-5 (¥6,570)

モーター直前買い目6 点 × ¥100 = ¥600 外れ

払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 4-2-5 (¥6,570)

AI 評価の内訳

枠番選手モーター展示気象

1

31.3
11.6

58.9
2

26.0
13.3

52.8
3

23.4
11.6

48.2
4

22.5
12.7

49.3
5

20.0
11.1

6.6

45.6
6

16.2
12.2

6.6

43.1

各セグメントは寄与pt（合計が強さptに相当）。

スタート予想

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

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 4

スリット直前買い目

1

2 3 4

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）。走行距離の予測STは実測ST履歴から算出したAI推定STです。「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6 点 × ¥100 = ¥600 外れ

払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 4-2-5 (¥6,570)

スリット直前買い目6 点 × ¥100 = ¥600 外れ

払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 4-2-5 (¥6,570)

AI 評価の内訳

枠番選手モーター展示気象

1

31.3
11.5

59.1
2

25.9
13.2

52.8
3

23.4
11.5

48.2
4

22.5
12.6

49.1
5

20.0
11.0
5.8

6.5

45.6
6

16.2
12.1
5.2

6.5

43.5

各セグメントは寄与pt（合計が強さptに相当）。

スタート予想

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

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

本命予想の5成分のうち、枠番pt を場×レース番号×コース別のコース強度pt（コースpt）に置き換えた構成です。

コース当日買い目

1

2 3 4

2 3 4 5 6

コース直前買い目

1

2 3 4

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）。走行距離の予測STは選手の全国平均STです。「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。

コース当日買い目12 点 × ¥100 = ¥1,200 外れ

払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 4-2-5 (¥6,570)

コース直前買い目6 点 × ¥100 = ¥600 外れ

払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 4-2-5 (¥6,570)

AI 評価の内訳

コース選手モーター展示気象

1

29.9
12.3

58.9
2

23.5
14.1

51.3
3

22.2
12.3
5.8

47.9
4

20.7
13.5

5.9

48.9
5

20.0
11.8
6.8

46.0
6

17.6
12.9
6.2

45.6

各セグメントは寄与pt（合計が強さptに相当）。

スタート予想

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

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。

7 統合予想

v7_aggregate

本命予想をベースに、モーターpt をチューニング版モーター能力指数に、枠番pt をコース強度pt（コースpt）に置き換え、さらにスタート予想・1マーク予想の予測STをAI推定STにした、モーター予想・コース予想・スリット予想の3仮説を統合した構成です。

統合当日買い目

1

2 3 4

統合直前買い目

1

2 3 4

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）。走行距離の予測STは実測ST履歴から算出したAI推定STです。「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。

統合当日買い目6 点 × ¥100 = ¥600 外れ

払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 4-2-5 (¥6,570)

統合直前買い目6 点 × ¥100 = ¥600 外れ

払戻: ¥0 回収率: 0.0% 結果 3連単: 4-2-5 (¥6,570)

AI 評価の内訳

コース選手モーター展示気象

1

29.9
12.4

58.7
2

23.5
14.2

51.3
3

22.2
12.4

47.9
4

20.7
13.6

6.1

49.2
5

20.0
11.8
6.5

46.0
6

17.6
13.0

45.2

各セグメントは寄与pt（合計が強さptに相当）。

スタート予想

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

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。

8 AI予想

v8_aionly

統合予想と同じ5成分（AI評価は同値）ですが、買い目を1マーク予想の走行距離（予測ST込み）ではなく、AI総合評価の強さポイントのみ（±5.0pt）で選定する構成です。

AI当日買い目

当日の AI 評価が取得できていません。

AI直前買い目

直前情報がまだ反映されていません。

AI 総合評価の強さポイントを基準に、各着順の上位艇から ±5pt 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）。予測STは買い目の選定に使いません。「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。

艇	選手	級別	平均ST	全国勝率/2連/3連	当地勝率/2連/3連	モーター 2連/3連	ボート 2連/3連
1	黄金井力良 40歳埼玉	B1	0.16	5.43 / 31.9 / 56.3%	6.05 / 39.6 / 57.1%	#40 / 8.8 / 23.5%	#33 / 41.6 / 63.8%
今節634341
2	永田秀二 40歳東京	A2	0.17	5.89 / 36.0 / 59.8%	6.20 / 41.1 / 58.8%	#14 / 11.4 / 34.2%	#50 / 30.9 / 45.2%
今節432626
3	折下寛法 52歳東京	B1	0.15	5.47 / 33.0 / 56.0%	5.15 / 30.0 / 55.0%	#19 / 21.6 / 35.1%	#34 / 33.3 / 47.2%
今節356343
4	小林泰 41歳東京 / 山梨	A2	0.15	5.51 / 38.4 / 53.8%	6.01 / 38.3 / 58.1%	#27 / 31.4 / 51.4%	#67 / 40.5 / 62.1%
今節561153
5	川崎誠志 43歳山口	B1	0.21	4.55 / 22.5 / 43.1%	4.74 / 33.3 / 40.7%	#28 / 32.4 / 64.8%	#53 / 45.9 / 62.1%
今節216354
6	渡辺崇 F1 賞除 38歳福岡 / 大分	B1	0.19	5.64 / 40.2 / 54.6%	6.30 / 50.0 / 66.6%	#58 / 26.8 / 48.7%	#30 / 33.3 / 53.8%
今節F55653

今節成績 (7/23 〜 7/27・5日間 / 直前買い目)

本命予想成績v1_basic

モーター予想成績v4_motor

スリット予想成績v5_slit

コース予想成績v6_course

統合予想成績v7_aggregate

AI予想成績v8_aionly

レース結果

本命当日買い目

本命直前買い目

AI 評価の内訳

スタート予想

1マーク予想

モーター当日買い目

モーター直前買い目

AI 評価の内訳

スタート予想

1マーク予想

スリット当日買い目

スリット直前買い目

AI 評価の内訳

スタート予想

1マーク予想

コース当日買い目

コース直前買い目

AI 評価の内訳

スタート予想

1マーク予想

統合当日買い目

統合直前買い目

AI 評価の内訳

スタート予想

1マーク予想

AI当日買い目

AI直前買い目

出走表