「4歳以上2勝クラス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日:
阪神
12R
4歳以上2勝クラスダート1200m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「4歳以上2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
16頭が出走する「4歳以上2勝クラス」(ダート1200m)。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《ジャスパーソレイユ》でございます。次いで《ドンパッショーネ》、《ビーマックス》の順に評価しておりますが、ダート1200m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。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 81.3 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 78.3 | |
| 0 | 00倍 | △ 75.9 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 74.0 | |
| 0 | 00倍 | 73.7 | |
| 0 | 00倍 | 71.6 | |
| 0 | 00倍 | 68.9 | |
| 0 | 00倍 | 64.5 | |
| 0 | 00倍 | 56.3 | |
| 0 | 00倍 | 53.3 | |
| 0 | 00倍 | 48.2 | |
| 0 | 00倍 | 48.0 | |
| 0 | 00倍 | 42.8 | |
| 0 | 00倍 | 消 29.6 | |
| 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2勝クラス」
上位グループと下位グループの差が明確な分布でございます(幅70.0pt)。上位5頭のBOXや、本命馬からの流しが効率的な買い方と言えるでしょう。下位馬は余程の展開利がない限り、厳しい戦いになりそうです。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「4歳以上2勝クラス」
0 ジャスパーソレイユ(川田将雅騎手)
当AI予想の本命馬《ジャスパーソレイユ》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走の菱田裕二騎手から川田将雅騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 近走の着順が上昇傾向(14着→4着→2着→2着→1着)。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 阪神ダート1200m 14着(3人気) → 中山ダート1200m 4着(3人気) → 中山ダート1200m 2着(2人気)
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
🎲 波乱度メーター「4歳以上2勝クラス」
過去592レースでの1番人気の勝率は33.6%。
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 | 33.6% |
| 1番人気の連対率 | 51.7% |
| 1番人気の複勝率 | 65.5% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.1番人気 |
| 集計レース数 | 592レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「4歳以上2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
先行争いが穏やかなメンバー構成でございます。逃げ・先行馬が楽にポジションを取れる見込みで、4角先頭からの押し切りが決まりやすい展開が予想されます。前に行ける馬を中心に馬券を組み立てるのがおすすめです。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 4頭 | 25.0% |
差し | 9頭 | 56.2% |
追込 | 3頭 | 18.8% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「4歳以上2勝クラス」
特に注目していただきたいのは上昇中の《メモリーグラス》《セールヴォラン》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 | メモリーグラス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 15着 ← 8着 ← 8着 ← 2着 | ||
0 | セールヴォラン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 1着 ← 3着 ← 5着 ← 6着 | ||
0 | クリノオリーブ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 10着 ← 4着 ← 3着 ← 8着 | ||
0 | ヨシノヤッタルデー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 10着 ← 11着 ← 9着 ← 6着 | ||
0 | ズバットマサムネ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 3着 ← 10着 ← 8着 ← 7着 ← 2着 | ||
0 | フェンダー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 9着 ← 5着 ← 7着 ← 11着 | ||
0 | ゼンノツキヨミ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 7着 ← 3着 ← 3着 ← 9着 ← 6着 | ||
0 | ビーマックス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 7着 ← 6着 ← 2着 ← 1着 | ||
0 | レイユール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 16着 ← 1着 ← 10着 ← 9着 | ||
0 | ゲクウ | ← 横ばい |
| 直近5走: 9着 ← 10着 ← 7着 ← 10着 ← 9着 | ||
0 | ミッキーマカパ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 4着 ← 1着 ← 3着 ← 1着 | ||
0 | ドンパッショーネ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 7着 ← 14着 ← 13着 ← 6着 | ||
0 | カワキタマナレア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 5着 ← 12着 ← 12着 ← 14着 | ||
0 | キタノライブリー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 1着 ← 2着 ← 7着 ← 3着 | ||
0 | タイセイディアマン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 6着 ← 7着 ← 4着 ← 10着 | ||
0 | ジャスパーソレイユ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 4着 ← 2着 ← 2着 ← 1着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×阪神相性分析「4歳以上2勝クラス」
阪神での勝率が最も高いのは斉藤 崇史調教師(370戦54勝・勝率14.6%)でございます。
出走経験が最も豊富なのは大橋 勇樹調教師(445戦)です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ドンパッショーネ | 斉藤 崇史 |
| 勝率: 14.6% 複勝率: 37.0% 平均着順: 5.8位 | ||
0 | ミッキーマカパ | 田中 博康 |
| 勝率: 11.9% 複勝率: 28.6% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | ジャスパーソレイユ | 森 秀行 |
| 勝率: 11.1% 複勝率: 25.6% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | ヨシノヤッタルデー | 中竹 和也 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 26.1% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | タイセイディアマン | 大橋 勇樹 |
| 勝率: 6.5% 複勝率: 23.4% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | ビーマックス | 藤野 健太 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 14.5% 平均着順: 8.8位 | ||
0 | ゼンノツキヨミ | 秋山 真一郎 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 13.3% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | ズバットマサムネ | 杉山 佳明 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 20.6% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | カワキタマナレア | 杉山 佳明 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 20.6% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | キタノライブリー | 本間 忍 |
| 勝率: 4.8% 複勝率: 14.3% 平均着順: 8.9位 | ||
0 | セールヴォラン | 北出 成人 |
| 勝率: 4.5% 複勝率: 23.7% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | クリノオリーブ | 谷 潔 |
| 勝率: 2.9% 複勝率: 14.5% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | レイユール | 手塚 貴久 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 20.9% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | ゲクウ | 小手川 準 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 6.7% 平均着順: 9.6位 | ||
0 | メモリーグラス | 松永 康利 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 5.3% 平均着順: 9.0位 | ||
0 | フェンダー | 柴田 卓 |
| 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2勝クラス」
阪神ダート1200m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Quality Road産駒(15戦3勝・勝率20.0%)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 | ドンパッショーネ | Quality Road |
| 出走: 15回 勝率: 20.0% 複勝率: 26.7% | ||
0 | レイユール | キズナ |
| 出走: 218回 勝率: 11.9% 複勝率: 25.7% | ||
0 | カワキタマナレア | ヘニーヒューズ |
| 出走: 714回 勝率: 10.6% 複勝率: 27.9% | ||
0 | クリノオリーブ | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 71回 勝率: 9.9% 複勝率: 29.6% | ||
0 | フェンダー | モーリス |
| 出走: 213回 勝率: 9.4% 複勝率: 23.5% | ||
0 | ゼンノツキヨミ | ロードカナロア |
| 出走: 569回 勝率: 8.1% 複勝率: 23.6% | ||
0 | ミッキーマカパ | ロードカナロア |
| 出走: 569回 勝率: 8.1% 複勝率: 23.6% | ||
0 | タイセイディアマン | カレンブラックヒル |
| 出走: 151回 勝率: 7.3% 複勝率: 19.9% | ||
0 | ズバットマサムネ | キンシャサノキセキ |
| 出走: 525回 勝率: 7.2% 複勝率: 25.5% | ||
0 | キタノライブリー | アジアエクスプレス |
| 出走: 196回 勝率: 7.1% 複勝率: 20.4% | ||
0 | ビーマックス | サトノアラジン |
| 出走: 87回 勝率: 5.7% 複勝率: 21.8% | ||
0 | ゲクウ | スズカコーズウェイ |
| 出走: 55回 勝率: 5.5% 複勝率: 14.5% | ||
0 | ヨシノヤッタルデー | ファインニードル |
| 出走: 37回 勝率: 5.4% 複勝率: 10.8% | ||
0 | メモリーグラス | イスラボニータ |
| 出走: 114回 勝率: 5.3% 複勝率: 18.4% | ||
0 | セールヴォラン | グァンチャーレ |
| 出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 14.3% | ||
0 | ジャスパーソレイユ | Mitole |
| 出走: 2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2勝クラス」
「4歳以上2勝クラス」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。
0 ゼンノツキヨミ(松山弘平騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走秋山稔樹騎手で7着→松山弘平騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが阪神では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 阪神ダート1200m 7着 → 小倉ダート1000m 3着 → 阪神ダート1200m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
0 メモリーグラス(菱田裕二騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走9着大敗→1400mから1200m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。
🔥 前走酒井学騎手で9着→菱田裕二騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 2走前15着の大敗から前走9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: 阪神ダート1400m 9着 → 阪神ダート1400m 15着 → 京都ダート1400m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 カワキタマナレア(鮫島克駿騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走斎藤新騎手で6着→鮫島克駿騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山ダート1200m 6着 → 京都ダート1200m 5着 → 京都ダート1200m 12着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「4歳以上2勝クラス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「4歳以上2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2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2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2勝クラス」(阪神ダート1200m・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。



