<<
2026年2月
| 日 | 月 | 火 | 水 | 木 | 金 | 土 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
|
■■■
■■■
|
|
| AI美女No.51 | |
▼無料AI🐴的中実績▼
圧倒的情報量をAIで処理🐴 秋のGⅠ重賞も予想🎯 AI自動投票好調!
◆NEWS1◆ 2026年01月31 #AI競馬 #ニュース 🏇 ◆NEWS2◆ 2026年01月31 #投資 #競馬AI 🏇 ３月からは新人騎手の影響で平場の流れが変わる ６月からは未勝利馬を除く3歳古馬混合戦や2歳新馬戦がはじまる 2019年からの降級制度廃止された、また競馬場改修中も前年比較しにくい 年末にかけてタイトル争いで騎手に影響が この様な節目必ず予想に反映させて下さい。 ◆NEWS3◆ 2026年01月31 👑《JRA騎手リーディング!》⭐ 以下 1着、2着、3着、着外、出走数、勝率、連対率、3着内率、獲得賞金、順に並んでいます。 👑 1 位 Ｃ．ルメール [栗]フリー 1着 12 2着 8 3着 5 着外 13 出走数(率 賞金) 38 31.6 52.6 65.8 23,697.2 👑 2 位 戸崎圭太 [美]田島俊 1着 11 2着 17 3着 8 着外 32 出走数(率 賞金) 68 16.2 41.2 52.9 25,350.5 👑 3 位 横山武史 [美]鈴木伸 1着 11 2着 9 3着 12 着外 41 出走数(率 賞金) 73 15.1 27.4 43.8 18,254.5 👑 4 位 松山弘平 [栗]フリー 1着 10 2着 9 3着 10 着外 41 出走数(率 賞金) 70 14.3 27.1 41.4 18,924.5 👑 5 位 川田将雅 [栗]フリー 1着 10 2着 8 3着 4 着外 22 出走数(率 賞金) 44 22.7 40.9 50.0 22,786.9 👑 6 位 西村淳也 [栗]フリー 1着 10 2着 6 3着 9 着外 38 出走数(率 賞金) 63 15.9 25.4 39.7 17,054.7 👑 7 位 岩田望来 [栗]フリー 1着 9 2着 10 3着 8 着外 45 出走数(率 賞金) 72 12.5 26.4 37.5 16,494.6 👑 8 位 丹内祐次 [美]フリー 1着 9 2着 8 3着 1 着外 62 出走数(率 賞金) 80 11.3 21.3 22.5 14,097.5 👑 9 位 坂井瑠星 [栗]矢作芳 1着 9 2着 7 3着 4 着外 35 出走数(率 賞金) 55 16.4 29.1 36.4 20,805.4 👑 10 位 斎藤新 [栗]フリー 1着 7 2着 1 3着 3 着外 32 出走数(率 賞金) 43 16.3 18.6 25.6 7,857.3 👑 11 位 津村明秀 [美]フリー 1着 6 2着 7 3着 6 着外 29 出走数(率 賞金) 48 12.5 27.1 39.6 19,491.0 👑 12 位 菅原明良 [美]フリー 1着 6 2着 6 3着 9 着外 39 出走数(率 賞金) 60 10.0 20.0 35.0 13,372.0 👑 13 位 荻野極 [栗]フリー 1着 6 2着 5 3着 3 着外 49 出走数(率 賞金) 63 9.5 17.5 22.2 8,769.0 👑 14 位 武豊 [栗]フリー 1着 5 2着 8 3着 8 着外 38 出走数(率 賞金) 59 8.5 22.0 35.6 15,743.3 👑 15 位 北村友一 [栗]フリー 1着 5 2着 8 3着 6 着外 35 出走数(率 賞金) 54 9.3 24.1 35.2 10,683.9 👑 16 位 佐々木大輔 [美]菊川正 1着 5 2着 6 3着 1 着外 58 出走数(率 賞金) 70 7.1 15.7 17.1 9,024.5 👑 17 位 横山和生 [美]フリー 1着 5 2着 3 3着 4 着外 32 出走数(率 賞金) 44 11.4 18.2 27.3 16,083.4 👑 18 位 Ｒ．キング []フリー 1着 5 2着 2 3着 1 着外 8 出走数(率 賞金) 16 31.3 43.8 50.0 5,421.8 👑 19 位 三浦皇成 [美]鹿戸雄 1着 5 2着 1 3着 4 着外 35 出走数(率 賞金) 45 11.1 13.3 22.2 10,730.2 👑 20 位 鮫島克駿 [栗]フリー 1着 5 2着 1 3着 1 着外 62 出走数(率 賞金) 69 7.2 8.7 10.1 6,651.3 👑 21 位 高杉吏麒 [栗]藤岡健 1着 4 2着 8 3着 6 着外 50 出走数(率 賞金) 68 5.9 17.6 26.5 9,346.5 👑 22 位 田山旺佑 [栗]新谷功 1着 4 2着 2 3着 4 着外 40 出走数(率 賞金) 50 8.0 12.0 20.0 4,633.6 👑 23 位 松若風馬 [栗]フリー 1着 4 2着 2 3着 2 着外 39 出走数(率 賞金) 47 8.5 12.8 17.0 4,022.0 👑 24 位 吉村誠之助 [栗]清水久 1着 3 2着 5 3着 9 着外 56 出走数(率 賞金) 73 4.1 11.0 23.3 10,449.4 👑 25 位 木幡巧也 [美]牧光二 1着 3 2着 5 3着 1 着外 41 出走数(率 賞金) 50 6.0 16.0 18.0 4,492.0 👑 26 位 Ｔ．ハマーハンセン []フリー 1着 3 2着 3 3着 3 着外 43 出走数(率 賞金) 52 5.8 11.5 17.3 9,846.6 👑 27 位 池添謙一 [栗]フリー 1着 3 2着 1 3着 2 着外 29 出走数(率 賞金) 35 8.6 11.4 17.1 4,212.2 👑 28 位 石川裕紀人 [美]相沢郁 1着 3 2着 0 3着 1 着外 20 出走数(率 賞金) 24 12.5 12.5 16.7 3,714.4 👑 29 位 浜中俊 [栗]フリー 1着 3 2着 0 3着 1 着外 9 出走数(率 賞金) 13 23.1 23.1 30.8 4,734.5 👑 30 位 岩田康誠 [栗]フリー 1着 2 2着 4 3着 4 着外 36 出走数(率 賞金) 46 4.3 13.0 21.7 6,436.3 👑 #騎手リーディング #競馬AI #JRA ↓詳細はデータ分析はサイトで
IntelliBet! | 【競艇AI】 | 【競輪AI】 |
レース開始直前に得られる情報を元に自動投票行う事は投資競馬の第一歩で節税にも繋がります。 今や競馬自動投票をプログラミングしたりインストールしたソフトで取り組んでいる人は増えてきています。 しかしながら敷居が高いため取り組めていない人が多数と思います。 そんな出来ないを出来るツールがこのInteli Bet!です。 回収率に特に拘ったAI🧠をチョイスしボタン一つで簡単に投票が可能です。 投資の基本であるリスク分散もAIが自動で行ってくれるため安心してサービスをご利用になって下さい。 100年後も愛されるAIサービスを目指してスタッフ一同、変化に恐れず邁進してまいります。
ちかごろ世間では競馬の二重課税のことがしきりに叫ばれ始めています。 競馬を投資として扱っていくという考えであるならば、予想せず統計的アプローチとの相関性から新しい手法を研究し 世の中に発表していくべきだという考えのもとサービスを企画しました。是非たくさんの方に実感いただければと思いますので 何卒よろしくお願いします。 おすすめAI 最強AI★
馬券というのは、馬の強さと投じられ形成されたオッズが乖離しているゾーンを狙うことで 利益に結びつきます。 ただしそのゾーンがどこかという事を見出すことは容易ではありません。 そこでAIを駆使し実況音声をテキストに自動変換、レース映像のデータ、過去～直近のオッズ構成傾向を学習させながら自動でピックアップし自動で解析を行いました。 結果としてはレース直前ぎりぎりまで解析した情報が一番、的中精度が高くなることがわかりましたが、買い目のセットに時間がかかりそれでは購入に間に合わないというリスクが存在するため AI＋自動投票を駆使し通常では届きにくい回収率を目指したシステムになりました。 これをWEBサービス化して是非皆さんで体感いただきたかったため、Intelli-Bet!では100回無料からお試しいただけるようにしておりますので是非ご利用ください。
競馬予想でAIを使い馬券回収率向上を達成することが可能です。
実際に予想AIはどう進化していくのかという疑問について、わかりやすく解説します。
予想はただ当てることにとどまらず、いかに「お金を維持し増やせるか？」ということにも重きを置く必要があります。
しっかりした利益の積み重ねが、AI自動投票の特徴です。
予想に必要な無数のパラメータを深層学習ニューラルネットワーク型のアーキテクチャで訓練しており自動的に整理、対比してタスク管理し予想を生成するプロセス管理を行わせています。
また、競馬の当選金にかかる税金 PATでばれるのを恐れるならAIが自動投票した証拠を残しましょう
ゆま牧場さんAI似の手法で高回収率を維持、人間では到底真似出来ない、高性能競馬aiの利用で馬券がよく当たるよく勝てる
システム無料から利用可能！
AI機械学習のフレームワークを使って競馬、競輪、競艇の結果を分析することは可能ですが、具体的には次のような手順が必要になります。
競馬競争データを収集します。このデータには、競馬場、日付、競走名、馬名、選手情報などが含まれます。
データを整理します。このデータを整理することで、必要な特徴量を抽出したり、欠損値を埋めたりすることができます。
モデルを構築します。このモデルは、競馬競争の結果を予測するために、学習データを使ってトレーニングされます。
モデルを評価します。このモデルを評価することで、予測精度や改善すべき点などを判断することができます。
適切なデータを準備し、適切なモデルを選択し、適切な手法を適用することが重要です。結果予測に関連したリスクもあることから、正確な分析結果を得るためには、専門家の意見やアドバイスを必ず参考にすることをお勧めします。
数学的なアプローチを用いた競馬予想は長い歴史があります。このようなグループは、当時最新の統計数学を駆使して競馬データの分析を行い、予想を行っていました。これにより、一般の予想よりも正確な結果を出すことができました。しかし、競馬予想は常に要因が多数存在するため、完全に正確な予想を行うことは難しいとされています。このようなグループがいかに成功していたかについては、詳細な情報が不足しているためわかりませんが、競馬予想に関する研究や技術の進歩により、今後より正確な予想ができるようになることが期待されています。
