「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
7R13:05
4歳以上1勝クラスダート1150m15頭
420 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…
激アツ
今回の「4歳以上1勝クラス」（ダート1150m・15頭）について、当サイトのAI競馬予測モデルが各馬の能力値を総合的に分析いたしました。本命には《プルミエールパス》を推奨させていただきます。過去の走破タイムやダート1150mでの条件適性、騎手との相性などを考慮した結果、他の出走馬との間に明確な実力差が見られました。対抗は《グッバイウェーブ》、3番手に《キャリーグレイス》を評価しております。軸馬としての信頼度が高いレースと言えるでしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 1 | 46.2倍 | ◎ 90.0 | |
| 9 | 1138.7倍 | ○ 61.8 | |
| 8 | 36.0倍 | ▲ 58.8 | |
| 10 | 57.3倍 | △ 58.1 | |
| 13 | 614.2倍 | ☆ 54.9 | |
| 3 | 13.8倍 | 53.9 | |
| 7 | 716.9倍 | 47.4 | |
| 12 | 1025.8倍 | 41.3 | |
| 2 | 817.1倍 | 39.2 | |
| 4 | 13101.1倍 | 32.7 | |
| 14 | 25.5倍 | 30.6 | |
| 15 | 918.9倍 | 消 22.0 | |
| 5 | 15153.7倍 | 消 21.0 | |
| 11 | 1253.1倍 | 消 20.6 | |
| 6 | 14125.1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
1プルミエールパス
210 円
複勝
8キャリーグレイス
210 円
📊 AIスコア分布「4歳以上1勝クラス」
1位と2位のスコア差は28.2ptとなっております。AIは本命馬を明確に上位と評価しており、軸として信頼できる一頭でございます。全体のスコア幅は70.0ptで、上位と下位の力差がはっきりした構成です。
⭐ 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」
1 プルミエールパス（小崎綾也騎手）
当AI予想の本命馬《プルミエールパス》にフォーカスしてご紹介いたします。
特筆すべきイベントはありませんが、AI評価の高さに注目です。
📊 近走成績: 中京ダート1200m 4着（5人気） → 小倉ダート1000m 3着（6人気） → 中京ダート1200m 6着（5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337レースで1番人気の勝率は31.2%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、標準的な頭数である点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 31.2% |
| 1番人気の連対率 | 48.1% |
| 1番人気の複勝率 | 60.5% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 337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：ハイペース
先行馬が6頭と多く、ペースが上がりやすいメンバー構成でございます。前が潰れる展開になれば、後方待機組に大きなチャンスが巡ってまいります。差し脚に定評のある馬を穴馬として押さえておくのも一手でございます。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 13.3% |
先行 | 4頭 | 26.7% |
差し | 8頭 | 53.3% |
追込 | 1頭 | 6.7% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「4歳以上1勝クラス」
《ペイシャマリーン》《グッバイウェーブ》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。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
1 | プルミエールパス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 3着 ← 6着 ← 4着 ← 6着 | ||
2 | ホーリーブライト | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 8着 ← 5着 ← 8着 ← 6着 ← 8着 | ||
3 | ペイシャマリーン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 15着 ← 2着 ← 1着 ← 2着 | ||
4 | クロユキ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 17着 ← 16着 ← 14着 ← 7着 ← 14着 | ||
5 | ビスケット | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 15着 ← 16着 ← 17着 ← 18着 ← 18着 | ||
6 | スカイダイバー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 11着 ← 8着 ← 4着 ← 6着 | ||
7 | ペガサスノース | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 10着 ← 8着 ← 6着 ← 7着 ← 8着 | ||
8 | キャリーグレイス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 2着 ← 2着 ← 5着 ← 8着 | ||
9 | グッバイウェーブ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 12着 ← 4着 ← 1着 ← 5着 | ||
10 | ナムラペルル | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 7着 ← 16着 ← 5着 ← 13着 ← 6着 | ||
11 | リードプリンシパル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 8着 ← 16着 ← 1着 ← 6着 | ||
12 | タルトポワール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 16着 ← 15着 ← 9着 ← 2着 | ||
13 | アルヘンティニータ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 3着 ← 4着 ← 15着 ← 5着 | ||
14 | フラッシュポイント | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 8着 ← 1着 ← 2着 ← 3着 | ||
15 | デルマエアロール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 4着 ← 8着 ← 1着 ← 10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松永 幹夫調教師（78戦10勝・勝率12.8%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは清水 英克調教師（175戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
4 | クロユキ | 松永 幹夫 |
| 勝率: 12.8% 複勝率: 28.2% 平均着順: 6.9位 | ||
8 | キャリーグレイス | 寺島 良 |
| 勝率: 12.2% 複勝率: 22.4% 平均着順: 7.1位 | ||
2 | ホーリーブライト | 竹内 正洋 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.1位 | ||
7 | ペガサスノース | 高柳 大輔 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 30.2% 平均着順: 6.1位 | ||
14 | フラッシュポイント | 西田 雄一郎 |
| 勝率: 7.5% 複勝率: 15.9% 平均着順: 8.5位 | ||
9 | グッバイウェーブ | 中川 公成 |
| 勝率: 6.4% 複勝率: 21.3% 平均着順: 8.3位 | ||
12 | タルトポワール | 清水 英克 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 23.4% 平均着順: 7.9位 | ||
1 | プルミエールパス | 河嶋 宏樹 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 30.0% 平均着順: 6.7位 | ||
15 | デルマエアロール | 大和田 成 |
| 勝率: 4.6% 複勝率: 16.8% 平均着順: 8.4位 | ||
3 | ペイシャマリーン | 菊川 正達 |
| 勝率: 4.5% 複勝率: 18.6% 平均着順: 8.6位 | ||
10 | ナムラペルル | 石栗 龍彦 |
| 勝率: 3.8% 複勝率: 12.4% 平均着順: 8.8位 | ||
13 | アルヘンティニータ | 戸田 博文 |
| 勝率: 3.6% 複勝率: 16.1% 平均着順: 8.0位 | ||
5 | ビスケット | 和田 雄二 |
| 勝率: 3.3% 複勝率: 15.7% 平均着順: 8.6位 | ||
11 | リードプリンシパル | 秋山 真一郎 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 9.7位 | ||
6 | スカイダイバー | 秋本 大介 |
| 勝率: - 複勝率: - 平均着順: - | ||
🧬 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モーニン産駒（20戦5勝・勝率25.0%）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 |
|---|---|---|
12 | タルトポワール | モーニン |
| 出走: 20回 勝率: 25.0% 複勝率: 40.0% | ||
10 | ナムラペルル | サンダースノー |
| 出走: 10回 勝率: 20.0% 複勝率: 30.0% | ||
6 | スカイダイバー | フォーウィールドライブ |
| 出走: 23回 勝率: 13.0% 複勝率: 30.4% | ||
14 | フラッシュポイント | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 8回 勝率: 12.5% 複勝率: 25.0% | ||
7 | ペガサスノース | ロードカナロア |
| 出走: 132回 勝率: 8.3% 複勝率: 18.2% | ||
8 | キャリーグレイス | カリフォルニアクローム |
| 出走: 15回 勝率: 6.7% 複勝率: 26.7% | ||
5 | ビスケット | ミッキーアイル |
| 出走: 49回 勝率: 6.1% 複勝率: 14.3% | ||
1 | プルミエールパス | ロゴタイプ |
| 出走: 21回 勝率: 4.8% 複勝率: 19.0% | ||
15 | デルマエアロール | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 21回 勝率: 4.8% 複勝率: 4.8% | ||
11 | リードプリンシパル | ストロングリターン |
| 出走: 53回 勝率: 3.8% 複勝率: 22.6% | ||
4 | クロユキ | モーリス |
| 出走: 26回 勝率: 3.8% 複勝率: 19.2% | ||
2 | ホーリーブライト | マクフィ |
| 出走: 31回 勝率: 0.0% 複勝率: 9.7% | ||
9 | グッバイウェーブ | ミスターメロディ |
| 出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 50.0% | ||
13 | アルヘンティニータ | Constitution |
| 出走: 3回 勝率: 0.0% 複勝率: 33.3% | ||
3 | ペイシャマリーン | オーヴァルエース |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 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」では、AIが大穴候補を検出しました。《フラッシュポイント》は過去データの激走パターンに複数合致しており、人気薄ながら馬券圏内に飛び込む可能性を秘めています。3連系の穴馬として要注目です。
※ 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。
14 フラッシュポイント（菊沢一樹騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走横山武史騎手で8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。
🔥 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2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 8着 → 新潟芝1000m 8着 → 新潟芝1000m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
7 ペガサスノース（亀田温心騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走10着大敗→1400mから1150m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。
🔥 前走西村淳也騎手で10着→亀田温心騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 京都ダート1400m 10着 → 福島芝1200m 8着 → 中京芝1200m 6着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
12 タルトポワール（横山琉人騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走柴田善臣騎手で16着→横山琉人騎手に乗り替わり。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: 中山ダート1200m 16着 → 東京ダート1300m 16着 → 中山ダート1200m 15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・15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。
