常滑競艇 2R 予選 の直前予想・結果（2026年10月25日）
結果は1-4-2(決まり手:逃げ)、3連単の払戻は1,100円(2番人気)。締切時点のAI本命は4号艇・湯淺紀香(AI勝率43%)で、2着でした。
このレースの結論はこうだった
直前最終評価: 本命候補は4号艇・湯淺紀香(展示反映後AI勝率43%)。妙味は1号艇・鈴木成美(歪み+19pt)。イン逃げ確率は35%。オッズは締切まで変動します。
レース結果
RESULT
結果は1-4-2、決まり手は逃げ。3連単は¥1,100(2番人気)。1号艇・鈴木成美が逃げ切る決着。人気サイドの順当な決着。
展示前 → 展示後で、予想はどう変わったか
展示を受けて本命が1号艇 → 4号艇・湯淺紀香に変わりました(4号艇のAI勝率 25% → 43%)。
本線(AI評価上位3艇): 展示前 1-4-2 → 展示後 4-1-2 ・ 展示反映 10:45
| 艇 | 選手 | 展示前 | 展示後 | 変化 | 変動の根拠 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 鈴木成美 | 43% | 36% | ▼ -7pt | 展示タイム6.74秒(レース内3位)、他艇の展示が良く相対的に低下 |
| 2 | 山崎小葉 | 19% | 11% | ▼ -8pt | 展示タイム6.76秒(レース内5位と遅い) |
| 3 | 喜多那由 | 9% | 7% | ▼ -2pt | 展示タイム6.74秒(レース内4位) |
| 4 | 湯淺紀香 ◎ | 25% | 43% | ▲ +18pt | 展示タイム6.69秒(レース内1位と速い) |
| 5 | 深尾巴恵 | 5% | 3% | ▼ -2pt | 展示タイム6.76秒(レース内6位と遅い) |
| 6 | 日隈茜 | 1% | 1% | → 0pt | 展示タイム6.73秒(レース内2位) |
結果 1-4-2: 展示前の本命(1号艇)は1着、展示後の本命(4号艇)は2着。
※数値はAI勝率。展示後の値は、展示航走(本番前の試運転)のタイムをレース内で比べた速さ、スタート展示の進入コース、公式の直前情報にある部品交換・チルト角度・体重の変化で更新しています。オッズはAI勝率には含めず、「歪み」の判定にのみ使っています。
イン逃げ確率
事前35%から展示反映で35%に更新。1号艇の展示偏差は-0.1σ。
常滑の水面特性 — この予想の前提
常滑はイン基準54%(全国平均55%)の標準的な水面。この会場特性がAI評価のコース基準補正に反映されています。
※当サイトが記録した常滑の確定816レースの集計(毎日自動更新)。
直前シグナル — 展示で何が変わったか
スリット予測 → 展開確率
展示ST・展示タイムを反映した展開確率です。
出走表・展示偏差・乖離スコア
選手アイコンの色=級別: A1A2B1B2
| 艇 | 選手 | 級 | 全国勝率 | モーター | このコース 1着率 | 平均ST | 展示T | 展示偏差 | AI勝率 | 市場勝率 | 乖離 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 鈴鈴木成美 詳しく → | B2 | 3.96 | 40.0% | 55% 1コース67走 | 0.14 | 6.74 | -0.1σ | 36% | 16% | +19pt |
| 2 | 山山崎小葉 詳しく → | B1 | 5.07 | 0.0% | 20% 2コース71走 | 0.15 | 6.76 | -1.0σ | 11% | 8% | +3pt |
| 3 | 喜喜多那由 詳しく → | B1 | 3.98 | 11.8% | 3% 3コース76走 | 0.18 | 6.74 | -0.1σ | 7% | 8% | -1pt |
| 4 | 湯湯淺紀香 詳しく → | B1 | 5.34 | 60.0% | 10% 4コース81走 | 0.18 | 6.69 | +2.0σ | 43% | 24% | +19pt |
| 5 | 深深尾巴恵 詳しく → | B1 | 3.89 | 14.3% | 18% 5コース60走 | 0.16 | 6.76 | -1.0σ | 3% | 24% | -21pt |
| 6 | 日日隈茜 詳しく → | B2 | 1.49 | 12.5% | 0% 6コース34走 | 0.19 | 6.73 | +0.3σ | 1% | 20% | -19pt |
このコース1着率 = 今回入るコース(展示前は枠なり想定、展示後は展示の進入)での過去の1着率、平均ST = 本番スタートの平均タイミング(いずれも公式の競走成績から当サイトが集計した実測値。少ない出走数のものは「—」)。選手名の「詳しく →」から、コース別成績や出走予定を見られます。展示偏差 = 当日この水面の展示タイム分布と、選手自身の今節展示に対する偏差。乖離 = 展示反映後のAI勝率 − 直前オッズから逆算した市場勝率。プラスが大きいほど「市場が織り込んでいない妙味」。
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最終更新: 2026/10/25 22:00:27／分析モデル: v0.4.0-live。このページは 事前評価 → 展示反映 → 結果確定 の順に同一URLで更新されます。