「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:
中山
8R13:55
4歳以上1勝クラスダート1800m16頭
540 円
🔖 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…
予測不能
「4歳以上1勝クラス」はダート1800m・16頭立て。多頭数のためレース展開が読みにくい一戦でございます。AI予測では《マリンバンカー》を本命といたしましたが、《カフェロワドール》《ディースプレマシー》も高い評価を受けております。馬群が密集しやすいレースですので、内枠の先行馬には特に注目です。各種統計データもご確認のうえ、馬券検討にお役立てください。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 7 | 23.9倍 | ◎ 90.0 | |
| 9 | 58.9倍 | ○ 88.7 | |
| 16 | 928.6倍 | ▲ 77.7 | |
| 11 | 16287.1倍 | △ 74.5 | |
| 8 | 619.2倍 | ☆ 70.9 | |
| 4 | 37.0倍 | 68.4 | |
| 12 | 828.4倍 | 68.2 | |
| 14 | 12.3倍 | 62.7 | |
| 10 | 48.6倍 | 61.5 | |
| 2 | 10118.9倍 | 51.1 | |
| 5 | 14192.2倍 | 50.8 | |
| 15 | 722.6倍 | 38.0 | |
| 3 | 15285.7倍 | 35.5 | |
| 13 | 11176.1倍 | 30.3 | |
| 1 | 12180.2倍 | 消 27.1 | |
| 6 | 13181.9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競馬ウェーブ予想の的中馬券
複勝
7マリンバンカー
150 円
単勝
7マリンバンカー
390 円
📊 AIスコア分布「4歳以上1勝クラス」
上位馬のスコア差は1.3ptと僅差でございます。AIの分析でも甲乙つけがたい結果となっており、どの馬が勝っても不思議ではありません。ワイドや3連複など、手広い馬券で臨まれること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「4歳以上1勝クラス」
7 マリンバンカー(上里直汰騎手)
当AI予想の本命馬《マリンバンカー》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 中山で過去2着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 3着(1人気) → 中山ダート1800m 2着(2人気) → 東京ダート1600m 3着(10人気)
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
🎲 波乱度メーター「4歳以上1勝クラス」
過去1366レースでの1番人気の勝率は35.1%。
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、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 | 35.1% |
| 1番人気の連対率 | 53.0% |
| 1番人気の複勝率 | 65.0% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 1366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5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 | 5頭 | 31.2% |
差し | 4頭 | 25.0% |
追込 | 7頭 | 43.8% |
📈 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《ムーランブルー》《タケルゴールド》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 |
|---|---|---|
1 | ミヤジテン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 6着 ← 7着 ← 16着 ← 7着 | ||
2 | カルフ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 13着 ← 7着 ← 7着 ← 9着 ← 13着 | ||
3 | グランドフォレスト | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 15着 ← 14着 ← 13着 ← 8着 | ||
4 | ランスノーブル | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 ← 3着 ← 3着 ← 4着 ← 2着 | ||
5 | ウーバーストロング | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 6着 ← 15着 ← 17着 ← 16着 ← 6着 | ||
6 | ユーウェイン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 7着 ← 12着 ← 16着 ← 8着 | ||
7 | マリンバンカー | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 3着 ← 2着 ← 3着 ← 3着 ← 4着 | ||
8 | タケルゴールド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 4着 ← 9着 ← 5着 ← 4着 | ||
9 | カフェロワドール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 11着 ← 9着 ← 1着 ← 2着 | ||
10 | ショウナンタハティ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 4着 ← 9着 ← 8着 ← 6着 | ||
11 | ブリスフル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 13着 ← 8着 ← 10着 ← 12着 | ||
12 | ウインイメル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 8着 ← 12着 ← 11着 ← 11着 | ||
13 | サンダーユニバンス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 16着 ← 11着 ← 5着 ← 13着 | ||
14 | ルシャルムール | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 2着 ← 1着 ← 4着 ← 6着 | ||
15 | ムーランブルー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 8着 ← 5着 ← 4着 ← 3着 | ||
16 | ディースプレマシー | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 7着 ← 2着 ← 10着 ← 5着 ← 3着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×中山相性分析「4歳以上1勝クラス」
中山での勝率が最も高いのは萩原 清調教師(214戦27勝・勝率12.6%)でございます。
出走経験が最も豊富なのは牧 光二調教師(514戦)です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
14 | ルシャルムール | 萩原 清 |
| 勝率: 12.6% 複勝率: 27.1% 平均着順: 6.8位 | ||
10 | ショウナンタハティ | 中舘 英二 |
| 勝率: 10.7% 複勝率: 31.5% 平均着順: 6.6位 | ||
9 | カフェロワドール | 嘉藤 貴行 |
| 勝率: 10.7% 複勝率: 25.4% 平均着順: 7.2位 | ||
8 | タケルゴールド | 加藤 征弘 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 27.0% 平均着順: 7.0位 | ||
15 | ムーランブルー | 久保田 貴士 |
| 勝率: 8.5% 複勝率: 27.6% 平均着順: 6.8位 | ||
4 | ランスノーブル | 上原 博之 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 22.2% 平均着順: 8.2位 | ||
16 | ディースプレマシー | 牧 光二 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 23.3% 平均着順: 7.9位 | ||
13 | サンダーユニバンス | 戸田 博文 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 21.5% 平均着順: 7.4位 | ||
2 | カルフ | 大和田 成 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 15.4% 平均着順: 8.1位 | ||
12 | ウインイメル | 深山 雅史 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 19.0% 平均着順: 8.0位 | ||
11 | ブリスフル | 武市 康男 |
| 勝率: 3.6% 複勝率: 14.1% 平均着順: 8.5位 | ||
5 | ウーバーストロング | 杉浦 宏昭 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 13.1% 平均着順: 8.8位 | ||
7 | マリンバンカー | 松永 康利 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 14.7% 平均着順: 8.8位 | ||
6 | ユーウェイン | 本間 忍 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 11.7% 平均着順: 9.0位 | ||
1 | ミヤジテン | 室井 潔 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 8.1位 | ||
3 | グランドフォレスト | 室井 潔 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 8.1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」
中山ダート1800m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ルヴァンスレーヴ産駒(113戦19勝・勝率16.8%)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 |
|---|---|---|
14 | ルシャルムール | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 113回 勝率: 16.8% 複勝率: 40.7% | ||
11 | ブリスフル | エスポワールシチー |
| 出走: 170回 勝率: 11.8% 複勝率: 26.5% | ||
12 | ウインイメル | サンダースノー |
| 出走: 91回 勝率: 9.9% 複勝率: 23.1% | ||
3 | グランドフォレスト | リアルインパクト |
| 出走: 123回 勝率: 9.8% 複勝率: 26.0% | ||
9 | カフェロワドール | ロードカナロア |
| 出走: 216回 勝率: 9.7% 複勝率: 19.4% | ||
13 | サンダーユニバンス | ドレフォン |
| 出走: 288回 勝率: 9.4% 複勝率: 26.7% | ||
10 | ショウナンタハティ | ドレフォン |
| 出走: 288回 勝率: 9.4% 複勝率: 26.7% | ||
15 | ムーランブルー | ジャスタウェイ |
| 出走: 281回 勝率: 7.5% 複勝率: 22.1% | ||
7 | マリンバンカー | エスケンデレヤ |
| 出走: 147回 勝率: 7.5% 複勝率: 23.8% | ||
2 | カルフ | カリフォルニアクローム |
| 出走: 85回 勝率: 7.1% 複勝率: 17.6% | ||
1 | ミヤジテン | デクラレーションオブウォー |
| 出走: 92回 勝率: 6.5% 複勝率: 20.7% | ||
6 | ユーウェイン | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 159回 勝率: 5.7% 複勝率: 20.1% | ||
16 | ディースプレマシー | ディーマジェスティ |
| 出走: 54回 勝率: 5.6% 複勝率: 20.4% | ||
4 | ランスノーブル | ハービンジャー |
| 出走: 195回 勝率: 4.6% 複勝率: 20.5% | ||
8 | タケルゴールド | モーニン |
| 出走: 57回 勝率: 3.5% 複勝率: 17.5% | ||
5 | ウーバーストロング | レッドベルジュール |
| 出走: 4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」はAI穴馬診断で3頭がピックアップされる混戦模様です。人気薄の好走が多発しやすい条件が揃っており、高配当を狙うチャンスが広がっています。
※ 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。
8 タケルゴールド(吉田豊騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走8着大敗→2100mから1800m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。
🔥 前走岩田康誠騎手で8着→吉田豊騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京ダート2100m 8着 → 東京ダート2100m 4着 → 東京ダート2100m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
12 ウインイメル(三浦皇成騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走松岡正海騎手で5着→三浦皇成騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 5着 → 中山ダート1800m 8着 → 中山ダート2400m 12着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
14 ルシャルムール(原優介騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 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。
📌 近走は下降傾向だが、勝ち鞍のある実力馬。一度の好走で一気に浮上する力を秘めている。
📊 近走成績: 福島ダート1700m 3着 → 中山ダート1800m 2着 → 福島ダート1700m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「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」(中山ダート1800m・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。



