ダービー卿チャレンジトロフィーの無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIウェーブによる「ダービー卿チャレンジトロフィー」競馬予想

競馬AIウェーブの予想自信度は…

予測不能

16頭が出走する「ダービー卿チャレンジトロフィー」(芝1600m)。多頭数戦ならではの紛れが起きやすい条件です。AIが最も高く評価したのは《ファーヴェント》でございます。次いで《サイルーン》、《ケイアイセナ》の順に評価しておりますが、芝1600mの多頭数レースでは不利を受ける馬も出やすく、実力通りに決まるとは限りません。枠順統計データも参考に、総合的にご判断くださいませ。

▼ AIスコア分布で実力差を可視化

馬番 馬名・騎手名 人気 AI予想

8

ファーヴェント 横山武史

15.7倍

90.0

16

サイルーン 大野拓弥

612.4倍

87.5

10

ケイアイセナ 津村明秀

36.8倍

85.2

2

ミニトランザット 西村淳也

26.0倍

79.0

5

ブエナオンダ 佐々木大輔

713.1倍

78.4

1

ゾンニッヒ 団野大成

914.7倍

  72.7

7

タイムトゥヘヴン 田辺裕信

00倍

  58.5

13

イミグラントソング 石川裕紀人

813.3倍

  54.0

6

マテンロウオリオン 横山典弘

1325.0倍

  50.5

11

スズハローム 藤懸貴志

1015.9倍

  41.7

14

ジュンブロッサム 荻野極

1217.0倍

  38.1

15

シリウスコルト 三浦皇成

59.1倍

  36.2

12

ダディーズビビッド 横山和生

15154.2倍

  35.1

9

エエヤン 杉原誠人

14115.1倍

27.1

3

エンペラーズソード 丹内祐次

1116.7倍

20.4

4

メタルスピード 岩田康誠

48.3倍

20.0

🧮 馬券点数計算

上の競馬予想一覧表の「軸」「紐」「穴」のボタンを押すと
自動でそれぞれの券種の点数が表示されます。
馬券購入の参考にしてください。

ワイド 枠連 馬連 馬単 三連複 三連単

0点

0点

0点

0点

0点

0点

🎯 AI競馬ウェーブ予想の的中馬券

  • 複勝

    8ファーヴェント

    210 円

  • 複勝

    16サイルーン

    320 円

📊 AIスコア分布「ダービー卿チャレンジトロフィー」

AIスコア分布チャート

スコアが団子状態となっております(上位差2.5pt)。どの馬にもチャンスがある混戦模様でございます。穴馬の台頭にも十分ご注意いただき、余裕を持った買い目をおすすめいたします。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

8 ファーヴェント(横山武史騎手)

「ダービー卿チャレンジトロフィー」の注目馬は《ファーヴェント》。AIが本命に推す理由を解説いたします。

📌 前走の松山弘平騎手から横山武史騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

📌 約3ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。

📊 近走成績: 京都芝1600m 2着(5人気) → 東京芝1600m 7着(10人気) → 新潟芝1600m 1着(1人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

▼ 波乱度メーターでレースの荒れ具合を診断

🎲 波乱度メーター「ダービー卿チャレンジトロフィー」

過去622レースでの1番人気の勝率は33.9%

やや堅い傾向のコース条件で、軸馬を信頼しやすいレースと言えます。

なお、標準的な頭数である点もご考慮ください。

▼ AI競馬ウェーブ展開予測シナリオで有利な脚質は?

やや堅い
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率33.9%
1番人気の連対率49.8%
1番人気の複勝率62.7%
勝ち馬の平均人気3.2番人気
集計レース数622レース

🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「ダービー卿チャレンジトロフィー」

出走馬の直近レースの脚質から、このレースの展開を予測します。

予測ペース:ハイペース

先行勢が7頭と多めの構成でございます。序盤からペースが流れ、最後の直線で差し馬が伸びてくる展開が想定されます。人気の先行馬が崩れるケースも考えられますので、穴党の方は後方待機組に注目です。

▼ AI競馬ウェーブ調子トレンド予測で好調馬を発見

脚質 頭数 構成比

逃げ

3頭

18.8%

先行

4頭

25.0%

差し

3頭

18.8%

追込

6頭

37.5%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「ダービー卿チャレンジトロフィー」

タイムトゥヘヴン》《ダディーズビビッド》が上り調子となっております。

直近の着順が着実に上昇しており、勢いのある走りが期待できます。

この好調ぶりは見逃せないポイントでございます。

▼ AI競馬ウェーブ調教師×競馬場相性分析をチェック

馬番 馬名 調子

1

ゾンニッヒ 下降中
直近5走: 5着 ← 11着 ← 6着 ← 15着 ← 10着

2

ミニトランザット 下降中
直近5走: 1着 ← 7着 ← 1着 ← 1着 ← 12着

3

エンペラーズソード 上昇中
直近5走: 7着 ← 11着 ← 1着 ← 1着 ← 3着

4

メタルスピード 下降中
直近5走: 1着 ← 11着 ← 15着 ← 1着 ← 11着

5

ブエナオンダ 上昇中
直近5走: 15着 ← 1着 ← 3着 ← 2着 ← 1着

6

マテンロウオリオン 上昇中
直近5走: 15着 ← 11着 ← 10着 ← 14着 ← 6着

7

タイムトゥヘヴン 上昇中
直近5走: 13着 ← 12着 ← 14着 ← 4着 ← 7着

8

ファーヴェント 下降中
直近5走: 2着 ← 7着 ← 1着 ← 4着 ← 12着

9

エエヤン やや下降
直近5走: 15着 ← 14着 ← 14着 ← 15着 ← 15着

10

ケイアイセナ やや上昇
直近5走: 2着 ← 12着 ← 4着 ← 1着 ← 6着

11

スズハローム 下降中
直近5走: 1着 ← 9着 ← 11着 ← 11着 ← 17着

12

ダディーズビビッド 上昇中
直近5走: 14着 ← 12着 ← 14着 ← 1着 ← 7着

13

イミグラントソング 上昇中
直近5走: 11着 ← 11着 ← 1着 ← 3着 ← 2着

14

ジュンブロッサム やや下降
直近5走: 7着 ← 4着 ← 11着 ← 2着 ← 10着

15

シリウスコルト やや下降
直近5走: 5着 ← 13着 ← 5着 ← 11着 ← 8着

16

サイルーン 上昇中
直近5走: 7着 ← 12着 ← 1着 ← 11着 ← 4着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×中山相性分析「ダービー卿チャレンジトロフィー」

中山での勝率が最も高いのは池江 泰寿調教師(122戦22勝・勝率18.0%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは斎藤 誠調教師(515戦)です。

▼ AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析で好走血統を発見

馬番馬名調教師

1

ゾンニッヒ 池江 泰寿
勝率: 18.0% 複勝率: 33.6% 平均着順: 6.1位

16

サイルーン 堀 宣行
勝率: 16.8% 複勝率: 37.5% 平均着順: 6.4位

4

メタルスピード 斎藤 誠
勝率: 11.7% 複勝率: 29.5% 平均着順: 6.7位

13

イミグラントソング 辻 哲英
勝率: 11.7% 複勝率: 32.0% 平均着順: 6.2位

8

ファーヴェント 藤原 英昭
勝率: 10.6% 複勝率: 29.8% 平均着順: 6.4位

14

ジュンブロッサム 友道 康夫
勝率: 10.4% 複勝率: 32.5% 平均着順: 6.5位

12

ダディーズビビッド 千田 輝彦
勝率: 9.8% 複勝率: 37.3% 平均着順: 5.8位

3

エンペラーズソード 高木 登
勝率: 9.4% 複勝率: 28.3% 平均着順: 6.9位

5

ブエナオンダ 須貝 尚介
勝率: 8.1% 複勝率: 30.6% 平均着順: 7.0位

11

スズハローム 牧田 和弥
勝率: 7.4% 複勝率: 29.6% 平均着順: 7.2位

15

シリウスコルト 田中 勝春
勝率: 6.5% 複勝率: 19.6% 平均着順: 7.6位

7

タイムトゥヘヴン 戸田 博文
勝率: 6.0% 複勝率: 21.6% 平均着順: 7.3位

9

エエヤン 伊藤 大士
勝率: 5.0% 複勝率: 17.4% 平均着順: 7.9位

2

ミニトランザット 杉山 佳明
勝率: 5.0% 複勝率: 15.0% 平均着順: 7.9位

10

ケイアイセナ 平田 修
勝率: 3.6% 複勝率: 14.3% 平均着順: 8.5位

6

マテンロウオリオン 昆 貢
勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% 平均着順: 6.4位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「ダービー卿チャレンジトロフィー」

中山芝1600m付近での父馬別産駒成績(過去10年)を分析しました。

勝率が最も高い血統はディープインパクト産駒(645戦94勝・勝率14.6%)です。

血統の条件適性は馬券検討の重要な材料となります。

▼ AI競馬ウェーブ穴馬診断書で激走候補を発見

馬番馬名 父馬

10

ケイアイセナ ディープインパクト
出走: 645回 勝率: 14.6% 複勝率: 32.6%

16

サイルーン ディープインパクト
出走: 645回 勝率: 14.6% 複勝率: 32.6%

12

ダディーズビビッド キズナ
出走: 271回 勝率: 12.2% 複勝率: 32.1%

7

タイムトゥヘヴン ロードカナロア
出走: 511回 勝率: 11.7% 複勝率: 31.7%

3

エンペラーズソード ドレフォン
出走: 98回 勝率: 10.2% 複勝率: 25.5%

4

メタルスピード シルバーステート
出走: 201回 勝率: 9.5% 複勝率: 31.8%

9

エエヤン シルバーステート
出走: 201回 勝率: 9.5% 複勝率: 31.8%

8

ファーヴェント ハーツクライ
出走: 414回 勝率: 9.2% 複勝率: 22.7%

5

ブエナオンダ リオンディーズ
出走: 130回 勝率: 9.2% 複勝率: 26.2%

11

スズハローム サトノダイヤモンド
出走: 69回 勝率: 8.7% 複勝率: 18.8%

2

ミニトランザット エピファネイア
出走: 361回 勝率: 7.8% 複勝率: 23.0%

15

シリウスコルト マクフィ
出走: 53回 勝率: 7.5% 複勝率: 17.0%

13

イミグラントソング マクフィ
出走: 53回 勝率: 7.5% 複勝率: 17.0%

6

マテンロウオリオン ダイワメジャー
出走: 433回 勝率: 7.4% 複勝率: 24.5%

1

ゾンニッヒ ラブリーデイ
出走: 62回 勝率: 6.5% 複勝率: 16.1%

14

ジュンブロッサム ワールドエース
出走: 77回 勝率: 3.9% 複勝率: 13.0%

🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「ダービー卿チャレンジトロフィー」

「ダービー卿チャレンジトロフィー」では3頭もの穴馬候補が検出されました。これだけ激走パターンに合致する馬が多いということは、波乱の可能性が高いレースと言えるでしょう。馬券は手広く構えることをおすすめします。

※ 穴馬度は過去の走行パターンから算出した参考指標です。

7 タイムトゥヘヴン(田辺裕信騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走13着大敗→2000mから1600mへ距離短縮。距離が長すぎた可能性があり、短縮で一変の余地あり。

🔥 前走柴田善臣騎手で13着→田辺裕信騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 福島芝2000m 13着 → 京都芝1400m 12着 → 中山芝1600m 14着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

13 イミグラントソング(石川裕紀人騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 約8ヶ月の休養明けだが、以前は好走歴あり。リフレッシュ効果で復活の可能性。

🔥 近走不振だが中山では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。

📊 近走成績: 新潟芝1600m 11着 → 東京芝1600m 11着 → 中山芝1600m 1着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

14 ジュンブロッサム(荻野極騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走石川裕紀騎手で7着→荻野極騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

🔥 約4ヶ月の休養明けだが、以前は好走歴あり。リフレッシュ効果で復活の可能性。

📊 近走成績: 東京芝1600m 7着 → 東京芝1600m 4着 → 東京芝1600m 11着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降

❓ 「ダービー卿チャレンジトロフィー」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「ダービー卿チャレンジトロフィー」のAI競馬予想は無料で見られますか?

A. はい、「ダービー卿チャレンジトロフィー」を含む中央競馬の全レースのAI競馬予想を無料で公開しております。会員登録も不要で、どなたでもすぐにご利用いただけます。

Q. 「ダービー卿チャレンジトロフィー」のAI予想はいつ更新されますか?

A. 最速で2日前(木曜日)の17時頃に公開し、前日の馬番発表時(12時頃)に更新、当日の朝9時頃に最終更新されます。

Q. 「ダービー卿チャレンジトロフィー」(中山芝1600m・16頭)の予想の根拠は?

A. JRA公式データを基に、過去10年以上のレースデータを独自の機械学習モデル(LightGBM)で分析しています。走破タイム・コース適性・騎手成績・血統・調教データなど3,000以上の特徴量を総合的に評価し、各馬の能力値をスコア化しております。

🏁 競馬AIの要注目!重賞AIウェーブ競馬予想

  1. 阪神

    11R15:30

    チャーチルダウンズカップ1600m14頭

    G3

  2. 中山

    11R15:45

    ダービー卿チャレンジトロフィー1600m15頭

    G3

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