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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5月1日(水) 船橋
組み合わせ・点数
1レース
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船橋10R
|
13512※マルチ
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2レース
|
船橋11R
|
11189
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3レース
|
船橋12R
|
7169※マルチ
|
点数
|
108点×50円 = 5,400円
|
5月1日(水) 門別
組み合わせ・点数
1レース
|
門別10R
|
2479※マルチ
|
2レース
|
門別11R
|
3569
|
3レース
|
門別12R
|
52610※マルチ
|
点数
|
108点×50円 = 5,400円
|
4月30日(火) 船橋
組み合わせ・点数
1レース
|
船橋10R
|
5269※マルチ
|
2レース
|
船橋11R
|
104811※マルチ
|
3レース
|
船橋12R
|
8246※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
4月29日(月) 船橋
組み合わせ・点数
1レース
|
船橋10R
|
123810※マルチ
|
2レース
|
船橋11R
|
63810※マルチ
|
3レース
|
船橋12R
|
691011※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
4月26日(金) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
1671011※マルチ
|
2レース
|
大井11R
|
651112※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
8136※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
4月25日(木) 門別
組み合わせ・点数
1レース
|
門別9R
|
2567
|
2レース
|
門別10R
|
4357※マルチ
|
3レース
|
門別11R
|
8236※マルチ
|
点数
|
108点×50円 = 5,400円
|
4月25日(木) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
14710※マルチ
|
2レース
|
大井11R
|
9145※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
56910※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
4月24日(水) 門別
組み合わせ・点数
1レース
|
門別9R
|
85611※マルチ
|
2レース
|
門別10R
|
2689※マルチ
|
3レース
|
門別11R
|
2567※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
4月24日(水) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
103713※マルチ
|
2レース
|
大井11R
|
6235※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
761013※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
4月23日(火) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
4139※マルチ
|
2レース
|
大井11R
|
102611※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
51616※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
4月22日(月) 大井
組み合わせ・点数
1レース
|
大井10R
|
15911※マルチ
|
2レース
|
大井11R
|
1481113※マルチ
|
3レース
|
大井12R
|
10126※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
4月19日(金) 浦和
組み合わせ・点数
1レース
|
浦和10R
|
8456※マルチ
|
2レース
|
浦和11R
|
106812※マルチ
|
3レース
|
浦和12R
|
9367
|
点数
|
108点×50円 = 5,400円
|
4月18日(木) 門別
組み合わせ・点数
1レース
|
門別9R
|
8347※マルチ
|
2レース
|
門別10R
|
2389※マルチ
|
3レース
|
門別11R
|
1351114※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
|
4月18日(木) 浦和
組み合わせ・点数
1レース
|
浦和10R
|
621012※マルチ
|
2レース
|
浦和11R
|
125810※マルチ
|
3レース
|
浦和12R
|
9458※マルチ
|
点数
|
216点×50円 = 10,800円
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4月17日(水) 門別
組み合わせ・点数
1レース
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門別10R
|
92311※マルチ
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2レース
|
門別11R
|
9134※マルチ
|
3レース
|
門別12R
|
481112※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!