アプリ限定!いま大注目のAI予想のなかでもnetkeibaが誇る新時代のAI『Aiエスケープ』のトリプル馬単予想を無料公開。
南関4場の開催は前日22時に、門別は開催日当日の12時にお届けします!
Aiエスケープのトリプル馬単予想は
アプリ版netkeibaで
無料でご覧いただけます。
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1月27日(月) 大井
組み合わせ・点数
1レース
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大井10R
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63814
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2レース
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大井11R
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9131415※マルチ
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3レース
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大井12R
|
81511※マルチ
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点数
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108点×50円 = 5,400円
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1月24日(金) 船橋
組み合わせ・点数
1レース
|
船橋10R
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115912※マルチ
|
2レース
|
船橋11R
|
12111314※マルチ
|
3レース
|
船橋12R
|
37811※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
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1月23日(木) 船橋
組み合わせ・点数
1レース
|
船橋10R
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10237※マルチ
|
2レース
|
船橋11R
|
127811
|
3レース
|
船橋12R
|
41313※マルチ
|
点数
|
108点×50円 = 5,400円
|
1月22日(水) 船橋
組み合わせ・点数
1レース
|
船橋10R
|
5279※マルチ
|
2レース
|
船橋11R
|
4279※マルチ
|
3レース
|
船橋12R
|
71812※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
1月21日(火) 船橋
組み合わせ・点数
1レース
|
船橋10R
|
8157※マルチ
|
2レース
|
船橋11R
|
42310※マルチ
|
3レース
|
船橋12R
|
13457※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
1月20日(月) 船橋
組み合わせ・点数
1レース
|
船橋10R
|
91713※マルチ
|
2レース
|
船橋11R
|
73611※マルチ
|
3レース
|
船橋12R
|
12611※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
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1月17日(金) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
5267※マルチ
|
2レース
|
大井11R
|
54711※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
123913※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
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1月16日(木) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
41213※マルチ
|
2レース
|
大井11R
|
6235※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
8479※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
1月15日(水) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
18912※マルチ
|
2レース
|
大井11R
|
82510※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
53411※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
1月14日(火) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
2578※マルチ
|
2レース
|
大井11R
|
2156※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
24511※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
1月13日(月) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
134810※マルチ
|
2レース
|
大井11R
|
6578※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
11189※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
1月10日(金) 浦和
組み合わせ・点数
1レース
|
浦和10R
|
11459※マルチ
|
2レース
|
浦和11R
|
51610※マルチ
|
3レース
|
浦和12R
|
8469※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
1月9日(木) 浦和
組み合わせ・点数
1レース
|
浦和10R
|
2139※マルチ
|
2レース
|
浦和11R
|
341011※マルチ
|
3レース
|
浦和12R
|
92710※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
1月8日(水) 浦和
組み合わせ・点数
1レース
|
浦和10R
|
91211※マルチ
|
2レース
|
浦和11R
|
75812※マルチ
|
3レース
|
浦和12R
|
72811※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
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1月7日(火) 浦和
組み合わせ・点数
1レース
|
浦和10R
|
5369※マルチ
|
2レース
|
浦和11R
|
63812※マルチ
|
3レース
|
浦和12R
|
102311※マルチ
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点数
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216点×50円 = 10,800円
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プロフィール
Aiエスケープ
netkeibaにある膨大な競走成績を人工知能によって機械学習。
今回のメンバーでは少し能力(実績)が足りていない馬でも展開が向けば好走できるのが競馬。そこに着目し、過去のデータを元に今回のコース・出走メンバーでペース・脚質を予測。予測したペース・脚質からさらに最終着順を予測した、展開重視型予想。人では見つけづらい馬をピックアップ!