「鎌倉ステークス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
東京
10R 15:01
鎌倉ステークス ダート 1400m 15頭
120 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「鎌倉ステークス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
予測不能
「鎌倉ステークス」（ダート1400m）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。《メイショウハチロー》をわずかに上位と評価しておりますが、《トクシーカイザー》《カネショウレジェン》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 |
|---|---|---|---|
| 4 | 12.3倍 | ◎ 90.0 | |
| 6 | 613.0倍 | ○ 88.5 | |
| 8 | 411.2倍 | ▲ 83.4 | |
| 5 | 38.0倍 | △ 78.4 | |
| 14 | 511.9倍 | ☆ 72.6 | |
| 11 | 14116.4倍 | 71.8 | |
| 15 | 23.8倍 | 71.4 | |
| 13 | 1395.6倍 | 65.6 | |
| 10 | 823.9倍 | 61.9 | |
| 12 | 933.8倍 | 61.6 | |
| 1 | 1164.7倍 | 54.3 | |
| 2 | 723.7倍 | 50.5 | |
| 3 | 1043.1倍 | 47.1 | |
| 9 | 15164.5倍 | 32.1 | |
| 7 | 1281.4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
4メイショウハチロー
120 円
📊 AIスコア分布「鎌倉ステークス」
接戦のスコア分布でございます（上位差1.5pt）。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「鎌倉ステークス」
4 メイショウハチロー（川田将雅騎手）
「鎌倉ステークス」の注目馬は《メイショウハチロー》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 東京で過去1着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 東京ダート1400m 2着（4人気） → 東京ダート1400m 1着（2人気） → 中京ダート1400m 1着（2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「鎌倉ステークス」
過去931レースでの1番人気の勝率は34.4%。
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 | 34.4% |
| 1番人気の連対率 | 51.5% |
| 1番人気の複勝率 | 63.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 931レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「鎌倉ステークス」
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：ミドルペース
ミドルペースが想定される構成でございます。展開の有利不利は少なく、馬の能力差がそのまま着順に反映されやすいレースです。特定の脚質に偏らない分、実力通りの決着になる確率が高いと見ております。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.7% |
先行 | 6頭 | 40.0% |
差し | 4頭 | 26.7% |
追込 | 4頭 | 26.7% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「鎌倉ステークス」
《トクシーカイザー》《ピックアップライン》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 | ピックアップライン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 10着 ← 1着 ← 3着 ← 5着 | ||
2 | クインズデネブ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 1着 ← 4着 ← 5着 ← 7着 | ||
3 | ラストシャリナ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 1着 ← 9着 ← 5着 ← 15着 | ||
4 | メイショウハチロー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 1着 ← 1着 ← 9着 ← 2着 | ||
5 | ベンヌ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 3着 ← 4着 ← 1着 ← 1着 | ||
6 | トクシーカイザー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 3着 ← 8着 ← 3着 ← 5着 ← 1着 | ||
7 | スプランドゥール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 9着 ← 1着 ← 1着 ← 2着 | ||
8 | カネショウレジェン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 5着 ← 4着 ← 2着 ← 3着 | ||
9 | エンセリオ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 8着 ← 1着 ← 4着 ← 7着 ← 7着 | ||
10 | シャパリュ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 6着 ← 15着 ← 6着 | ||
11 | レーウィン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 8着 ← 9着 ← 3着 ← 10着 ← 6着 | ||
12 | フウセツ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 7着 ← 1着 ← 2着 ← 1着 | ||
13 | イノセントキャット | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 9着 ← 1着 ← 3着 ← 1着 | ||
14 | ワンダラー | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 ← 7着 ← 2着 ← 8着 ← 1着 | ||
15 | ペイシャケイプ | ← 横ばい |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 3着 ← 7着 ← 3着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×東京相性分析「鎌倉ステークス」
東京での勝率が最も高いのは黒岩 陽一調教師（335戦40勝・勝率11.9%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは稲垣 幸雄調教師（372戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
14 | ワンダラー | 黒岩 陽一 |
| 勝率: 11.9% 複勝率: 27.5% 平均着順: 6.9位 | ||
10 | シャパリュ | 菊沢 隆徳 |
| 勝率: 11.7% 複勝率: 28.3% 平均着順: 7.0位 | ||
13 | イノセントキャット | 久保田 貴士 |
| 勝率: 10.5% 複勝率: 28.0% 平均着順: 6.8位 | ||
5 | ベンヌ | 久保田 貴士 |
| 勝率: 10.5% 複勝率: 28.0% 平均着順: 6.8位 | ||
4 | メイショウハチロー | 福永 祐一 |
| 勝率: 9.4% 複勝率: 28.1% 平均着順: 6.1位 | ||
8 | カネショウレジェン | 稲垣 幸雄 |
| 勝率: 9.1% 複勝率: 27.2% 平均着順: 7.7位 | ||
6 | トクシーカイザー | 小島 茂之 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 20.8% 平均着順: 7.5位 | ||
2 | クインズデネブ | 小島 茂之 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 20.8% 平均着順: 7.5位 | ||
15 | ペイシャケイプ | 高橋 康之 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 17.4% 平均着順: 7.9位 | ||
9 | エンセリオ | 小笠 倫弘 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 16.8% 平均着順: 8.4位 | ||
1 | ピックアップライン | 田中 剛 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 20.3% 平均着順: 8.4位 | ||
12 | フウセツ | 鈴木 慎太郎 |
| 勝率: 5.1% 複勝率: 16.3% 平均着順: 8.3位 | ||
3 | ラストシャリナ | 矢嶋 大樹 |
| 勝率: 4.9% 複勝率: 15.5% 平均着順: 8.4位 | ||
7 | スプランドゥール | 和田 雄二 |
| 勝率: 2.4% 複勝率: 10.8% 平均着順: 9.2位 | ||
11 | レーウィン | 平岩 大典 |
| 勝率: - 複勝率: - 平均着順: - | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「鎌倉ステークス」
東京ダート1400m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ヘニーヒューズ産駒（1115戦121勝・勝率10.9%）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 |
|---|---|---|
11 | レーウィン | ヘニーヒューズ |
| 出走: 1115回 勝率: 10.9% 複勝率: 31.0% | ||
9 | エンセリオ | ドレフォン |
| 出走: 527回 勝率: 10.6% 複勝率: 28.8% | ||
8 | カネショウレジェン | ダノンレジェンド |
| 出走: 241回 勝率: 10.0% 複勝率: 27.4% | ||
12 | フウセツ | サンダースノー |
| 出走: 113回 勝率: 9.7% 複勝率: 21.2% | ||
13 | イノセントキャット | シュヴァルグラン |
| 出走: 33回 勝率: 9.1% 複勝率: 9.1% | ||
4 | メイショウハチロー | シニスターミニスター |
| 出走: 655回 勝率: 8.1% 複勝率: 24.6% | ||
2 | クインズデネブ | カレンブラックヒル |
| 出走: 246回 勝率: 8.1% 複勝率: 26.0% | ||
5 | ベンヌ | パイロ |
| 出走: 754回 勝率: 7.8% 複勝率: 23.9% | ||
14 | ワンダラー | マクフィ |
| 出走: 275回 勝率: 6.9% 複勝率: 22.9% | ||
6 | トクシーカイザー | キンシャサノキセキ |
| 出走: 672回 勝率: 6.8% 複勝率: 22.3% | ||
10 | シャパリュ | スワーヴリチャード |
| 出走: 52回 勝率: 5.8% 複勝率: 15.4% | ||
15 | ペイシャケイプ | シャンハイボビー |
| 出走: 110回 勝率: 5.5% 複勝率: 16.4% | ||
7 | スプランドゥール | シルバーステート |
| 出走: 106回 勝率: 4.7% 複勝率: 13.2% | ||
3 | ラストシャリナ | アルアイン |
| 出走: 45回 勝率: 4.4% 複勝率: 17.8% | ||
1 | ピックアップライン | ロゴタイプ |
| 出走: 110回 勝率: 3.6% 複勝率: 12.7% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「鎌倉ステークス」
「鎌倉ステークス」では、AIが大穴候補を検出しました。《エンセリオ》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。
9 エンセリオ（佐々木大輔騎手） ★★★★★【大穴候補】
🔥 前走8着大敗→1800mから1400m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。
🔥 前走荻野極騎手で8着→佐々木大輔騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約8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。
🔥 近走不振だが東京では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: 新潟ダート1800m 8着 → 東京ダート1600m 1着 → 新潟ダート1800m 4着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
13 イノセントキャット（田辺裕信騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走横山武史騎手で8着→田辺裕信騎手に乗り替わり。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。
🔥 近走不振だが東京では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 京都ダート1400m 8着 → 新潟ダート1200m 9着 → 東京ダート1400m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
11 レーウィン（矢野貴之騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走8着大敗→1800mから1400m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。
🔥 前走高杉吏麒騎手で8着→矢野貴之騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 京都ダート1800m 8着 → 京都ダート1900m 9着 → 京都ダート1800m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
❓ 「鎌倉ステークス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「鎌倉ステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「鎌倉ステークス」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. 「鎌倉ステークス」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. 「鎌倉ステークス」（東京ダート1400m・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。
