「京葉ステークス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
中山
10R15:01
京葉ステークスダート1200m15頭
450 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「京葉ステークス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
予測不能
「京葉ステークス」（ダート1200m）のAI予想をお届けいたします。今回は15頭の各馬のスコアが接近しており、混戦模様と判断しております。《コンクイスタ》をわずかに上位と評価しておりますが、《スマートフォルス》《ムーヴ》も十分に逆転可能な差でございます。展開次第で着順が大きく入れ替わる可能性があり、人気馬の過信は禁物のレースと言えるでしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 7 | 15.3倍 | ◎ 90.0 | |
| 14 | 711.3倍 | ○ 89.5 | |
| 3 | 815.2倍 | ▲ 70.8 | |
| 13 | 36.1倍 | △ 68.5 | |
| 5 | 1124.3倍 | ☆ 64.7 | |
| 12 | 58.5倍 | 63.3 | |
| 2 | 610.3倍 | 55.7 | |
| 4 | 15126.3倍 | 47.1 | |
| 11 | 46.6倍 | 41.8 | |
| 1 | 25.4倍 | 40.7 | |
| 6 | 1236.5倍 | 39.2 | |
| 8 | 1362.3倍 | 37.6 | |
| 9 | 919.2倍 | 31.0 | |
| 15 | 1020.9倍 | 消 25.7 | |
| 10 | 1499.0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コンクイスタ
210 円
複勝
13マニバドラ
240 円
📊 AIスコア分布「京葉ステークス」
接戦のスコア分布でございます（上位差0.5pt）。単勝よりもワイドや3連複で手広く構えるのが得策かと存じます。展開や馬場状態によって結果が大きく変わる可能性がございます。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「京葉ステークス」
7 コンクイスタ（松山弘平騎手）
「京葉ステークス」でAIが最も高く評価した《コンクイスタ》を深掘り分析いたします。
📌 前走1着の勢いそのまま。連勝なるか注目の一頭。
📊 近走成績: 阪神ダート1200m 1着（1人気） → 阪神ダート1400m 4着（1人気） → 東京ダート1400m 14着（2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「京葉ステークス」
過去1249レースでの1番人気の勝率は34.3%。
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、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 | 34.3% |
| 1番人気の連対率 | 52.4% |
| 1番人気の複勝率 | 64.5% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 1249レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「京葉ステークス」
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
先行勢が5頭と多めの構成でございます。序盤からペースが流れ、最後の直線で差し馬が伸びてくる展開が想定されます。人気の先行馬が崩れるケースも考えられますので、穴党の方は後方待機組に注目です。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 3頭 | 20.0% |
先行 | 2頭 | 13.3% |
差し | 5頭 | 33.3% |
追込 | 5頭 | 33.3% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「京葉ステークス」
《ムーヴ》《ナムラフランク》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 | ポッドベイダー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 7着 ← 1着 ← 11着 ← 14着 | ||
2 | エコロエイト | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 15着 ← 1着 ← 16着 | ||
3 | ムーヴ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 2着 ← 13着 ← 10着 ← 1着 ← 4着 | ||
4 | ジュンウィンダム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 9着 ← 12着 ← 4着 ← 8着 | ||
5 | エスカル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 5着 ← 6着 ← 10着 ← 7着 | ||
6 | ワールズコライド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 9着 ← 14着 ← 8着 ← 1着 | ||
7 | コンクイスタ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 14着 ← 6着 ← 1着 | ||
8 | トリリオンボーイ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 10着 ← 10着 ← 1着 ← 1着 ← 13着 | ||
9 | スリーピース | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 9着 ← 12着 ← 1着 ← 6着 | ||
10 | エティエンヌ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 7着 ← 14着 ← 8着 ← 9着 ← 11着 | ||
11 | モンドプリューム | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 1着 ← 12着 ← 1着 ← 3着 | ||
12 | ナムラフランク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 11着 ← 3着 ← 3着 ← 8着 | ||
13 | マニバドラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 13着 ← 5着 ← 2着 ← 3着 | ||
14 | スマートフォルス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 4着 ← 5着 ← 10着 ← 5着 | ||
15 | カズゴルティス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 7着 ← 1着 ← 18着 ← 6着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×中山相性分析「京葉ステークス」
中山での勝率が最も高いのは堀 宣行調教師（282戦49勝・勝率17.4%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは田村 康仁調教師（427戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
6 | ワールズコライド | 堀 宣行 |
| 勝率: 17.4% 複勝率: 38.3% 平均着順: 6.3位 | ||
14 | スマートフォルス | 吉村 圭司 |
| 勝率: 12.9% 複勝率: 16.1% 平均着順: 7.7位 | ||
1 | ポッドベイダー | 上原 佑紀 |
| 勝率: 12.2% 複勝率: 32.9% 平均着順: 6.8位 | ||
13 | マニバドラ | 森 秀行 |
| 勝率: 11.5% 複勝率: 29.0% 平均着順: 7.0位 | ||
5 | エスカル | 森 秀行 |
| 勝率: 11.5% 複勝率: 29.0% 平均着順: 7.0位 | ||
8 | トリリオンボーイ | 武井 亮 |
| 勝率: 9.9% 複勝率: 30.1% 平均着順: 6.7位 | ||
9 | スリーピース | 武井 亮 |
| 勝率: 9.9% 複勝率: 30.1% 平均着順: 6.7位 | ||
15 | カズゴルティス | 西園 翔太 |
| 勝率: 9.1% 複勝率: 20.5% 平均着順: 6.8位 | ||
2 | エコロエイト | 田村 康仁 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.4位 | ||
3 | ムーヴ | 池上 昌和 |
| 勝率: 8.3% 複勝率: 27.8% 平均着順: 7.4位 | ||
10 | エティエンヌ | 吉田 直弘 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 16.7% 平均着順: 7.6位 | ||
7 | コンクイスタ | 吉岡 辰弥 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 21.2% 平均着順: 7.1位 | ||
11 | モンドプリューム | 水野 貴広 |
| 勝率: 4.8% 複勝率: 15.6% 平均着順: 8.4位 | ||
12 | ナムラフランク | 鈴木 孝志 |
| 勝率: 4.2% 複勝率: 16.7% 平均着順: 6.9位 | ||
4 | ジュンウィンダム | 浜田 多実雄 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 6.2% 平均着順: 7.9位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「京葉ステークス」
中山ダート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Take Charge Indy産駒（11戦3勝・勝率27.3%）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 |
|---|---|---|
2 | エコロエイト | Take Charge Indy |
| 出走: 11回 勝率: 27.3% 複勝率: 45.5% | ||
6 | ワールズコライド | War Front |
| 出走: 13回 勝率: 23.1% 複勝率: 61.5% | ||
15 | カズゴルティス | アルアイン |
| 出走: 31回 勝率: 12.9% 複勝率: 22.6% | ||
11 | モンドプリューム | サトノダイヤモンド |
| 出走: 24回 勝率: 12.5% 複勝率: 33.3% | ||
1 | ポッドベイダー | リオンディーズ |
| 出走: 157回 勝率: 10.2% 複勝率: 22.9% | ||
7 | コンクイスタ | ロードカナロア |
| 出走: 377回 勝率: 10.1% 複勝率: 25.2% | ||
12 | ナムラフランク | ミッキーアイル |
| 出走: 152回 勝率: 8.6% 複勝率: 25.0% | ||
9 | スリーピース | ミッキーアイル |
| 出走: 152回 勝率: 8.6% 複勝率: 25.0% | ||
4 | ジュンウィンダム | カレンブラックヒル |
| 出走: 169回 勝率: 8.3% 複勝率: 20.1% | ||
13 | マニバドラ | Speightstown |
| 出走: 51回 勝率: 7.8% 複勝率: 33.3% | ||
14 | スマートフォルス | シニスターミニスター |
| 出走: 323回 勝率: 7.4% 複勝率: 20.4% | ||
3 | ムーヴ | ラニ |
| 出走: 30回 勝率: 6.7% 複勝率: 33.3% | ||
5 | エスカル | American Pharoah |
| 出走: 16回 勝率: 6.2% 複勝率: 25.0% | ||
8 | トリリオンボーイ | マクフィ |
| 出走: 153回 勝率: 5.2% 複勝率: 14.4% | ||
10 | エティエンヌ | ジョーカプチーノ |
| 出走: 148回 勝率: 4.7% 複勝率: 20.3% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「京葉ステークス」
「京葉ステークス」では、AIが大穴候補を検出しました。《カズゴルティス》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。
15 カズゴルティス（津村明秀騎手） ★★★★★【大穴候補】
🔥 前走三浦皇成騎手で8着→津村明秀騎手に乗り替わり。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。
🔥 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。
🔥 近走不振だが中山では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📌 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: 中山芝1200m 8着 → 京都ダート1200m 7着 → 中山ダート1200m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
12 ナムラフランク（岩田望来騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走12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。
🔥 前走菱田裕二騎手で12着→岩田望来騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが中山では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1400m 12着 → 京都ダート1200m 11着 → 中山ダート1200m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
4 ジュンウィンダム（原優介騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走13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。
🔥 前走西塚洸二騎手で13着→原優介騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 阪神ダート1400m 13着 → 中山ダート1200m 9着 → 京都芝1200m 12着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「京葉ステークス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「京葉ステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「京葉ステークス」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. 「京葉ステークス」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. 「京葉ステークス」（中山ダート1200m・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。
