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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10月20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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5269※マルチ
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2レース
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大井11R
|
10456※マルチ
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3レース
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大井12R
|
671213※マルチ
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点数
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216点×50円 = 10,800円
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10月17日(金) 川崎
組み合わせ・点数
1レース
|
川崎10R
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831214※マルチ
|
2レース
|
川崎11R
|
14347※マルチ
|
3レース
|
川崎12R
|
92812※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
10月16日(木) 川崎
組み合わせ・点数
1レース
|
川崎10R
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11138※マルチ
|
2レース
|
川崎11R
|
4289※マルチ
|
3レース
|
川崎12R
|
26912※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
10月16日(木) 門別
組み合わせ・点数
1レース
|
門別10R
|
4579※マルチ
|
2レース
|
門別11R
|
12138※マルチ
|
3レース
|
門別12R
|
8179
|
点数
|
108点×50円 = 5,400円
|
10月15日(水) 川崎
組み合わせ・点数
1レース
|
川崎10R
|
211012※マルチ
|
2レース
|
川崎11R
|
3567※マルチ
|
3レース
|
川崎12R
|
1191314※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
10月15日(水) 門別
組み合わせ・点数
1レース
|
門別10R
|
31912※マルチ
|
2レース
|
門別11R
|
1378※マルチ
|
3レース
|
門別12R
|
82710※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
10月14日(火) 門別
組み合わせ・点数
1レース
|
門別10R
|
84512※マルチ
|
2レース
|
門別11R
|
63410
|
3レース
|
門別12R
|
81210※マルチ
|
点数
|
108点×50円 = 5,400円
|
10月14日(火) 川崎
組み合わせ・点数
1レース
|
川崎10R
|
72611※マルチ
|
2レース
|
川崎11R
|
11234
|
3レース
|
川崎12R
|
21312※マルチ
|
点数
|
108点×50円 = 5,400円
|
10月13日(月) 川崎
組み合わせ・点数
1レース
|
川崎10R
|
1346※マルチ
|
2レース
|
川崎11R
|
3249※マルチ
|
3レース
|
川崎12R
|
361314※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
10月10日(金) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井8R
|
26710※マルチ
|
2レース
|
大井9R
|
981112※マルチ
|
3レース
|
大井10R
|
52910※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
払い戻し:128,040円
10月9日(木) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
12511※マルチ
|
2レース
|
大井11R
|
16914※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
72510※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
10月9日(木) 門別
組み合わせ・点数
1レース
|
門別10R
|
4678
|
2レース
|
門別11R
|
5348※マルチ
|
3レース
|
門別12R
|
6278※マルチ
|
点数
|
108点×50円 = 5,400円
|
10月8日(水) 門別
組み合わせ・点数
1レース
|
門別10R
|
106812
|
2レース
|
門別11R
|
9456※マルチ
|
3レース
|
門別12R
|
71810※マルチ
|
点数
|
108点×50円 = 5,400円
|
10月8日(水) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
114512※マルチ
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2レース
|
大井11R
|
3245※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
5239※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
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10月7日(火) 門別
組み合わせ・点数
1レース
|
門別10R
|
32612※マルチ
|
2レース
|
門別11R
|
3179※マルチ
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3レース
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門別12R
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851012※マルチ
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点数
|
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!