「4歳以上1勝クラス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
福島
8R
4歳以上1勝クラスダート1150m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「4歳以上1勝クラス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
「4歳以上1勝クラス」（ダート1150m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《グランデスフィーダ》を本命に推奨いたします。対抗は《ナンヨークリスタル》、単穴に《シャーンゴッセ》を指名しております。ダート1150mの多頭数レースでは枠順や展開の影響が大きくなりますので、下記の展開予測シナリオも合わせてご参照いただければ幸いです。馬券は少し広めに構えておくのが賢明でしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 73.9 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 59.2 | |
| 0 | 00倍 | △ 57.5 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 56.3 | |
| 0 | 00倍 | 56.3 | |
| 0 | 00倍 | 55.7 | |
| 0 | 00倍 | 53.8 | |
| 0 | 00倍 | 46.4 | |
| 0 | 00倍 | 43.4 | |
| 0 | 00倍 | 39.9 | |
| 0 | 00倍 | 39.9 | |
| 0 | 00倍 | 36.0 | |
| 0 | 00倍 | 32.2 | |
| 0 | 00倍 | 32.1 | |
| 0 | 00倍 | 消 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スコア分布「4歳以上1勝クラス」
トップスコアが際立つ分布となっております。16.1ptのリードは、AIが本命馬の勝利確率を高く見積もっていることの表れです。堅実な馬券を狙うのであれば、この馬からの流しがおすすめでございます。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「4歳以上1勝クラス」
0 グランデスフィーダ（斎藤新騎手）
「4歳以上1勝クラス」の注目馬は《グランデスフィーダ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の西村淳也騎手から斎藤新騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📊 近走成績: 中京ダート1200m 3着（4人気） → 阪神ダート1200m 5着（6人気） → 京都ダート1400m 11着（10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「4歳以上1勝クラス」
過去338レースで1番人気の勝率は31.1%と標準的な水準です。
堅い決着も波乱もあり得るため、ヒモを広めに取ることをおすすめいたします。
なお、多頭数で紛れやすいである点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 31.1% |
| 1番人気の連対率 | 48.2% |
| 1番人気の複勝率 | 60.7% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 338レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「4歳以上1勝クラス」
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：スローペース
逃げ0頭・先行3頭と、ペースが落ち着きそうな構成でございます。逃げ・先行タイプの馬が有利な展開になる可能性が高いです。前残りの競馬になりやすいため、先行力のある馬を中心にご検討ください。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 3頭 | 18.8% |
差し | 8頭 | 50.0% |
追込 | 5頭 | 31.2% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「4歳以上1勝クラス」
特に注目していただきたいのは上昇中の《オコジュ》《ナンヨークリスタル》でございます。
調子の波に乗っている馬は、本番でも好走する傾向がございます。
人気に関わらず、好調馬は馬券に組み入れておく価値があるでしょう。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
0 | オコジュ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 4着 ← 10着 ← 10着 ← 6着 | ||
0 | ナンヨークリスタル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 8着 ← 14着 ← 3着 ← 5着 | ||
0 | グランデスフィーダ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 5着 ← 11着 ← 7着 ← 15着 | ||
0 | ノーブルミステリー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 10着 ← 7着 ← 3着 ← 9着 | ||
0 | シャーンゴッセ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 2着 ← 4着 ← 2着 ← 5着 | ||
0 | グッドヴァイブス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 15着 ← 9着 ← 3着 ← 4着 | ||
0 | サイコウダネ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 13着 ← 13着 ← 8着 ← 12着 ← 12着 | ||
0 | レストプレドゥモア | ← 横ばい |
| 直近5走: 10着 ← 11着 ← 1着 ← 6着 ← 12着 | ||
0 | オロパタジン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 15着 ← 1着 ← 3着 ← 5着 | ||
0 | メイショウハボマイ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 12着 ← 12着 ← 11着 ← 1着 | ||
0 | ヒラボクカレラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 9着 ← 2着 ← 2着 ← 6着 | ||
0 | マカニ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 5着 ← 1着 ← 14着 ← 9着 | ||
0 | リアンエターナル | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 18着 ← 13着 ← 6着 ← 12着 ← 16着 | ||
0 | バルジール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 14着 ← 3着 | ||
0 | ケイアイマウンガ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 12着 ← 5着 ← 5着 ← 14着 | ||
0 | エコロレオナ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 13着 ← 6着 ← 4着 ← 2着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×福島相性分析「4歳以上1勝クラス」
福島での勝率が最も高いのは森 秀行調教師（65戦12勝・勝率18.5%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは武藤 善則調教師（166戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | エコロレオナ | 森 秀行 |
| 勝率: 18.5% 複勝率: 33.8% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | ナンヨークリスタル | 松永 幹夫 |
| 勝率: 13.0% 複勝率: 28.6% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | バルジール | 久保田 貴士 |
| 勝率: 12.6% 複勝率: 27.6% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ヒラボクカレラ | 奥村 豊 |
| 勝率: 12.5% 複勝率: 30.4% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | グランデスフィーダ | 佐藤 悠太 |
| 勝率: 11.8% 複勝率: 35.3% 平均着順: 9.2位 | ||
0 | グッドヴァイブス | 高柳 瑞樹 |
| 勝率: 10.5% 複勝率: 26.7% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ケイアイマウンガ | 宮本 博 |
| 勝率: 9.1% 複勝率: 24.2% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | レストプレドゥモア | 小林 真也 |
| 勝率: 8.8% 複勝率: 26.5% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | オロパタジン | 相沢 郁 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 24.8% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | メイショウハボマイ | 本田 優 |
| 勝率: 7.7% 複勝率: 18.5% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | リアンエターナル | 武藤 善則 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 21.1% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | マカニ | 尾形 和幸 |
| 勝率: 5.1% 複勝率: 16.9% 平均着順: 8.9位 | ||
0 | ノーブルミステリー | 菊川 正達 |
| 勝率: 4.6% 複勝率: 19.2% 平均着順: 8.5位 | ||
0 | オコジュ | 矢嶋 大樹 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 17.0% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | シャーンゴッセ | 蛯名 正義 |
| 勝率: 2.5% 複勝率: 37.5% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | サイコウダネ | 天間 昭一 |
| 勝率: 0.7% 複勝率: 6.0% 平均着順: 9.4位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「4歳以上1勝クラス」
福島ダート1150m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マジェスティ産駒（10戦1勝・勝率10.0%）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。
| 馬番 | 馬名 | 父馬 |
|---|---|---|
0 | ノーブルミステリー | ディーマジェスティ |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 20.0% | ||
0 | メイショウハボマイ | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 32回 勝率: 9.4% 複勝率: 12.5% | ||
0 | ナンヨークリスタル | ロードカナロア |
| 出走: 129回 勝率: 7.8% 複勝率: 17.8% | ||
0 | グランデスフィーダ | ドゥラメンテ |
| 出走: 28回 勝率: 7.1% 複勝率: 21.4% | ||
0 | リアンエターナル | キズナ |
| 出走: 18回 勝率: 5.6% 複勝率: 22.2% | ||
0 | オコジュ | ロゴタイプ |
| 出走: 20回 勝率: 5.0% 複勝率: 20.0% | ||
0 | シャーンゴッセ | イスラボニータ |
| 出走: 42回 勝率: 4.8% 複勝率: 23.8% | ||
0 | オロパタジン | ノヴェリスト |
| 出走: 24回 勝率: 4.2% 複勝率: 20.8% | ||
0 | ケイアイマウンガ | マクフィ |
| 出走: 30回 勝率: 0.0% 複勝率: 6.7% | ||
0 | レストプレドゥモア | モーリス |
| 出走: 24回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7% | ||
0 | ヒラボクカレラ | モーリス |
| 出走: 24回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7% | ||
0 | マカニ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 8回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | バルジール | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 8回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | グッドヴァイブス | シュヴァルグラン |
| 出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 14.3% | ||
0 | サイコウダネ | タリスマニック |
| 出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 28.6% | ||
0 | エコロレオナ | City of Light |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「4歳以上1勝クラス」
「4歳以上1勝クラス」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《バルジール》はAI予測順位こそ高くないものの、激走条件への合致度が非常に高い一頭です。大穴を狙うなら押さえておきたい馬でございます。
※ 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。
0 バルジール（吉田隼人騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走田辺裕信騎手で14着→吉田隼人騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約3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。
🔥 近走不振だが福島では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 中山ダート1200m 14着 → 函館ダート1700m 14着 → 福島ダート1700m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ヒラボクカレラ（田口貫太騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走田山旺佑騎手で8着→田口貫太騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが福島では2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 小倉ダート1000m 8着 → 京都ダート1200m 9着 → 福島ダート1150m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 グッドヴァイブス（菊沢一樹騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走鮫島克駿騎手で10着→菊沢一樹騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが福島では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📌 2走前15着の大敗から前走10着に浮上。V字回復の途上にあり、さらなる上昇が期待できる。
📊 近走成績: 小倉ダート1000m 10着 → 中山ダート1200m 15着 → 新潟ダート1200m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「4歳以上1勝クラス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「4歳以上1勝クラス」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「4歳以上1勝クラス」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. 「4歳以上1勝クラス」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. 「4歳以上1勝クラス」（福島ダート1150m・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。
