津競艇 1R ツッキーレー の直前予想・結果（2026年10月24日）
結果は1-2-4(決まり手:抜き)、3連単の払戻は2,670円(11番人気)。締切時点のAI本命は1号艇・平田健之(AI勝率77%)で、1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1号艇・平田健之(展示反映後AI勝率77%)。妙味は1号艇・平田健之(歪み+31pt)。イン逃げ確率は75%。オッズは締切まで変動します。
レース結果
RESULT
結果は1-2-4、決まり手は抜き。3連単は¥2,670(11番人気)。1号艇・平田健之が抜きで1着。波乱の決着となった。
展示前 → 展示後で、予想はどう変わったか
展示後も本命は1号艇・平田健之で変わらず(AI勝率 79% → 77%)。
本線(AI評価上位3艇): 展示前 1-4-3 → 展示後 1-4-5 ・ 展示反映 10:28
| 艇 | 選手 | 展示前 | 展示後 | 変化 | 変動の根拠 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 平田健之 ◎ | 79% | 77% | ▼ -2pt | 展示タイム6.91秒(レース内3位)、他艇の展示が良く相対的に低下 |
| 2 | 高橋二朗 | 3% | 3% | → 0pt | 展示タイム6.91秒(レース内4位) |
| 3 | 堂原洋史 | 3% | 4% | → +1pt | 展示タイム6.89秒(レース内2位) |
| 4 | 別府昌樹 | 10% | 9% | → -1pt | 展示タイム6.92秒(レース内5位) |
| 5 | 寺本昇平 | 3% | 7% | ▲ +4pt | 展示タイム6.84秒(レース内1位と速い) |
| 6 | 松瀬弘美 | 2% | 2% | → 0pt | 展示タイム6.92秒(レース内6位) |
結果 1-2-4: 展示前の本命(1号艇)は1着、展示後の本命(1号艇)は1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77%から展示反映で75%に更新。1号艇の展示偏差は-0.4σ。
津の水面特性 — この予想の前提
津はイン基準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津の確定888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 | 平平田健之 詳しく → | A2 | 6.57 | 33.5% | 75% 1コース139走 | 0.15 | 6.91 | -0.4σ | 77% | 46% | +31pt |
| 2 | 高高橋二朗 詳しく → | B1 | 3.15 | 33.5% | 8% 2コース73走 | 0.20 | 6.91 | -0.4σ | 3% | 1% | +2pt |
| 3 | 堂堂原洋史 詳しく → | B1 | 4.08 | 35.6% | 10% 3コース70走 | 0.16 | 6.89 | +0.3σ | 4% | 26% | -22pt |
| 4 | 別別府昌樹 詳しく → | B1 | 5.41 | 39.1% | 13% 4コース79走 | 0.15 | 6.92 | -0.8σ | 9% | 1% | +7pt |
| 5 | 寺寺本昇平 詳しく → | B1 | 4.62 | 37.3% | 3% 5コース62走 | 0.17 | 6.84 | +2.1σ | 7% | 1% | +6pt |
| 6 | 松松瀬弘美 詳しく → | B1 | 4.57 | 37.3% | 4% 6コース52走 | 0.16 | 6.92 | -0.8σ | 2% | 26% | -24pt |
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: 2026/10/24 22:00:31／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。