「ラジオ福島賞」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
福島
11R15:15
ラジオ福島賞ダート1700m15頭
5,910 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「ラジオ福島賞」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
今回の「ラジオ福島賞」（ダート1700m・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《メイショウカシワデ》を推奨させていただきます。過去の走破タイムやダート1700m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《ライフゲート》、3番手に《クリノキングマン》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 |
|---|---|---|---|
| 8 | 25.1倍 | ◎ 90.0 | |
| 10 | 57.8倍 | ○ 75.8 | |
| 12 | 918.2倍 | ▲ 73.2 | |
| 2 | 37.0倍 | △ 69.5 | |
| 11 | 612.0倍 | ☆ 66.6 | |
| 4 | 1336.2倍 | 63.7 | |
| 13 | 15.0倍 | 61.5 | |
| 7 | 1124.7倍 | 59.1 | |
| 6 | 816.4倍 | 56.2 | |
| 3 | 47.4倍 | 55.2 | |
| 5 | 1023.4倍 | 54.4 | |
| 1 | 1450.4倍 | 50.6 | |
| 14 | 1225.0倍 | 38.7 | |
| 15 | 714.0倍 | 31.6 | |
| 9 | 1581.9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
8メイショウカシワデ
160 円
複勝
11レッドライトニング
310 円
単勝
8メイショウカシワデ
510 円
馬単
8メイショウカシワデ＞11レッドライトニング
4,930 円
📊 AIスコア分布「ラジオ福島賞」
トップスコアが際立つ分布となっております。14.2pt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「ラジオ福島賞」
8 メイショウカシワデ（松本大輝騎手）
「ラジオ福島賞」でAIが最も高く評価した《メイショウカシワデ》を深掘り分析いたします。
📌 前走の松若風馬騎手から松本大輝騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 2着（6人気） → 京都ダート1800m 5着（5人気） → 阪神ダート1800m 3着（1人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
🎲 波乱度メーター「ラジオ福島賞」
過去556レースで1番人気の勝率は27.3%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 | 27.3% |
| 1番人気の連対率 | 46.4% |
| 1番人気の複勝率 | 58.6% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.8番人気 |
| 集計レース数 | 556レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「ラジオ福島賞」
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8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 | 5頭 | 33.3% |
先行 | 3頭 | 20.0% |
差し | 3頭 | 20.0% |
追込 | 4頭 | 26.7% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「ラジオ福島賞」
特に注目していただきたいのは上昇中の《レッドライトニング》《サンドオブエテル》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 |
|---|---|---|
1 | ヒストリアイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 12着 ← 9着 ← 6着 ← 13着 ← 13着 | ||
2 | モレポブラーノ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 11着 ← 2着 ← 10着 ← 5着 | ||
3 | ホウショウマリス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 4着 ← 5着 ← 7着 ← 4着 ← 1着 | ||
4 | サンドオブエテル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 6着 ← 1着 ← 9着 ← 6着 | ||
5 | オコタンペ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 8着 ← 14着 ← 5着 ← 4着 | ||
6 | アイファーグローブ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 11着 ← 9着 ← 5着 ← 7着 ← 10着 | ||
7 | シーニックビュー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 4着 ← 5着 ← 3着 | ||
8 | メイショウカシワデ | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 ← 5着 ← 3着 ← 2着 ← 3着 | ||
9 | ファイントパーズ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 12着 ← 12着 ← 13着 ← 1着 | ||
10 | ライフゲート | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 5着 ← 4着 ← 4着 ← 7着 ← 5着 | ||
11 | レッドライトニング | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 3着 ← 9着 ← 1着 ← 2着 | ||
12 | クリノキングマン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 5着 ← 15着 ← 6着 ← 11着 | ||
13 | ラマンシュ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 2着 ← 12着 ← 12着 | ||
14 | ステラスプレンダー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 1着 ← 8着 ← 6着 ← 3着 | ||
15 | レーヴブリリアント | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 3着 ← 4着 ← 16着 ← 6着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×福島相性分析「ラジオ福島賞」
福島での勝率が最も高いのは角田 晃一調教師（78戦11勝・勝率14.1%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは鈴木 伸尋調教師（144戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
8 | メイショウカシワデ | 角田 晃一 |
| 勝率: 14.1% 複勝率: 29.5% 平均着順: 7.1位 | ||
13 | ラマンシュ | 杉山 佳明 |
| 勝率: 13.0% 複勝率: 20.4% 平均着順: 7.5位 | ||
5 | オコタンペ | 須貝 尚介 |
| 勝率: 12.2% 複勝率: 17.1% 平均着順: 7.0位 | ||
14 | ステラスプレンダー | 石坂 公一 |
| 勝率: 10.6% 複勝率: 27.7% 平均着順: 6.9位 | ||
15 | レーヴブリリアント | 田中 博康 |
| 勝率: 8.5% 複勝率: 36.6% 平均着順: 6.4位 | ||
9 | ファイントパーズ | 鈴木 伸尋 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 23.6% 平均着順: 7.5位 | ||
3 | ホウショウマリス | 井上 智史 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 43.8% 平均着順: 5.6位 | ||
2 | モレポブラーノ | 庄野 靖志 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 22.6% 平均着順: 7.0位 | ||
10 | ライフゲート | 伊藤 圭三 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 18.4% 平均着順: 8.2位 | ||
12 | クリノキングマン | 高橋 康之 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 10.9% 平均着順: 9.3位 | ||
6 | アイファーグローブ | 蛯名 利弘 |
| 勝率: 2.9% 複勝率: 8.7% 平均着順: 9.0位 | ||
4 | サンドオブエテル | 蛯名 正義 |
| 勝率: 2.4% 複勝率: 36.6% 平均着順: 7.0位 | ||
7 | シーニックビュー | 金成 貴史 |
| 勝率: 1.7% 複勝率: 17.5% 平均着順: 7.9位 | ||
11 | レッドライトニング | 浅利 英明 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 15.8% 平均着順: 8.7位 | ||
1 | ヒストリアイ | 橋田 宜長 |
| 勝率: - 複勝率: - 平均着順: - | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「ラジオ福島賞」
福島ダート1700m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トーセンラー産駒（7戦1勝・勝率14.3%）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 |
|---|---|---|
13 | ラマンシュ | トーセンラー |
| 出走: 7回 勝率: 14.3% 複勝率: 14.3% | ||
8 | メイショウカシワデ | シニスターミニスター |
| 出走: 196回 勝率: 13.8% 複勝率: 34.2% | ||
10 | ライフゲート | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 64回 勝率: 12.5% 複勝率: 28.1% | ||
2 | モレポブラーノ | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 64回 勝率: 12.5% 複勝率: 28.1% | ||
9 | ファイントパーズ | タリスマニック |
| 出走: 17回 勝率: 11.8% 複勝率: 23.5% | ||
12 | クリノキングマン | ラブリーデイ |
| 出走: 33回 勝率: 9.1% 複勝率: 33.3% | ||
6 | アイファーグローブ | アイファーソング |
| 出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 27.3% | ||
4 | サンドオブエテル | カリフォルニアクローム |
| 出走: 23回 勝率: 8.7% 複勝率: 17.4% | ||
3 | ホウショウマリス | ドレフォン |
| 出走: 107回 勝率: 8.4% 複勝率: 25.2% | ||
14 | ステラスプレンダー | ロードカナロア |
| 出走: 120回 勝率: 8.3% 複勝率: 19.2% | ||
5 | オコタンペ | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 27回 勝率: 7.4% 複勝率: 22.2% | ||
7 | シーニックビュー | キズナ |
| 出走: 73回 勝率: 6.8% 複勝率: 19.2% | ||
11 | レッドライトニング | エイシンフラッシュ |
| 出走: 69回 勝率: 4.3% 複勝率: 17.4% | ||
15 | レーヴブリリアント | スワーヴリチャード |
| 出走: 6回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7% | ||
1 | ヒストリアイ | Liam's Map |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「ラジオ福島賞」
「ラジオ福島賞」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《サンドオブエテル》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。
4 サンドオブエテル（菊沢一樹騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走柴田善臣騎手で16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6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。
🔥 前走芝からダートへ戻る。過去ダートで好走歴があり、コース替わりで一変も。
📊 近走成績: 東京芝1600m 16着 → 東京ダート1600m 6着 → 東京ダート1600m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
9 ファイントパーズ（遠藤汰月騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走舟山瑠泉騎手で16着→遠藤汰月騎手に乗り替わり。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1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 → 札幌ダート1700m 12着 → 函館ダート1700m 12着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
11 レッドライトニング（長浜鴻緒騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走津村明秀騎手で8着→長浜鴻緒騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 前走芝からダートへ戻る。過去ダートで好走歴があり、コース替わりで一変も。
📊 近走成績: 東京芝1600m 8着 → 中山ダート1800m 3着 → 福島ダート1700m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「ラジオ福島賞」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「ラジオ福島賞」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「ラジオ福島賞」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. 「ラジオ福島賞」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. 「ラジオ福島賞」（福島ダート1700m・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。
