「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
8R13:35
4歳以上1勝クラス芝1200m15頭
140 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…
自信アリ
「4歳以上1勝クラス」（芝1200m）の分析結果をご報告いたします。今回は実力馬が揃った好メンバー15頭で、AIの評価も大接戦となっております。《ダノンゴーイチ》を本命としておりますが、《グランルーチェ》との差は紙一重でございます。3番手の《フォルトレス》も含め、上位3頭のBOX買いなども一考の価値がございます。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 1 | 46.0倍 | ◎ 90.0 | |
| 9 | 1161.6倍 | ○ 82.6 | |
| 5 | 719.1倍 | ▲ 74.8 | |
| 2 | 35.1倍 | △ 72.1 | |
| 8 | 834.9倍 | ☆ 65.1 | |
| 10 | 941.2倍 | 63.3 | |
| 4 | 13.3倍 | 62.9 | |
| 12 | 613.8倍 | 62.3 | |
| 15 | 24.3倍 | 59.4 | |
| 14 | 58.9倍 | 52.3 | |
| 13 | 14131.0倍 | 45.8 | |
| 6 | 1048.0倍 | 40.4 | |
| 11 | 1383.2倍 | 38.9 | |
| 3 | 1277.0倍 | 32.3 | |
| 7 | 15321.0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
2ピアストイヤーズ
140 円
📊 AIスコア分布「4歳以上1勝クラス」
スコアレンジは70.0ptと力差が大きいフィールドでございます。下位馬の逆転は厳しく、上位馬中心の馬券構成が妥当と考えられます。ただし上位同士の比較では接戦の部分もございますので、相手選びは慎重に。
⭐ 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 ダノンゴーイチ（菊沢一樹騎手）
「4歳以上1勝クラス」でAIが最も高く評価した《ダノンゴーイチ》を深掘り分析いたします。
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: 中京芝1200m 8着（7人気） → 小倉芝1200m 2着（9人気） → 福島芝1200m 7着（9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528レースの統計では1番人気の勝率が26.7%と低めです。
穴馬の台頭が見られる条件であり、人気薄にも注目してください。
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 | 26.7% |
| 1番人気の連対率 | 47.0% |
| 1番人気の複勝率 | 59.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.7番人気 |
| 集計レース数 | 528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：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 | 3頭 | 20.0% |
差し | 9頭 | 60.0% |
追込 | 3頭 | 20.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「4歳以上1勝クラス」
特に注目していただきたいのは上昇中の《ブラヴィーノ》《ベネメレンティ》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 | ダノンゴーイチ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 2着 ← 7着 ← 8着 ← 18着 | ||
2 | ピアストイヤーズ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 3着 ← 11着 ← 4着 ← 2着 ← 9着 | ||
3 | ニシノヒミチュ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 15着 ← 15着 ← 1着 ← 7着 | ||
4 | マキシマムドライブ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 4着 ← 12着 ← 13着 ← 4着 | ||
5 | フォルトレス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 11着 ← 4着 ← 6着 ← 1着 | ||
6 | ベネメレンティ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 18着 ← 7着 ← 10着 ← 12着 ← 12着 | ||
7 | ブラヴィーノ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 16着 ← 14着 ← 7着 ← 6着 | ||
8 | ナンナンプー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 11着 ← 3着 ← 4着 ← 9着 | ||
9 | グランルーチェ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 7着 ← 10着 ← 5着 ← 4着 ← 12着 | ||
10 | ペルフェツィオーネ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 13着 ← 14着 ← 8着 ← 11着 | ||
11 | ヴァリアントマーチ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 11着 ← 10着 ← 8着 ← 8着 | ||
12 | ホウオウガイア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 9着 ← 2着 ← 7着 ← 11着 | ||
13 | ワールドシリーズ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 13着 ← 10着 ← 8着 ← 6着 | ||
14 | モルティフレーバー | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 4着 ← 15着 ← 17着 ← 7着 ← 6着 | ||
15 | タマモブラウンタイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 6着 ← 3着 ← 12着 ← 15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角田 晃一調教師（82戦12勝・勝率14.6%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは伊藤 大士調教師（165戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
15 | タマモブラウンタイ | 角田 晃一 |
| 勝率: 14.6% 複勝率: 30.5% 平均着順: 7.2位 | ||
10 | ペルフェツィオーネ | 杉山 佳明 |
| 勝率: 13.1% 複勝率: 19.7% 平均着順: 7.6位 | ||
2 | ピアストイヤーズ | 小崎 憲 |
| 勝率: 10.9% 複勝率: 17.4% 平均着順: 7.5位 | ||
1 | ダノンゴーイチ | 菊沢 隆徳 |
| 勝率: 10.5% 複勝率: 33.1% 平均着順: 6.3位 | ||
14 | モルティフレーバー | 清水 久詞 |
| 勝率: 9.2% 複勝率: 26.2% 平均着順: 7.3位 | ||
12 | ホウオウガイア | 大竹 正博 |
| 勝率: 8.5% 複勝率: 26.2% 平均着順: 7.1位 | ||
8 | ナンナンプー | 水野 貴広 |
| 勝率: 7.6% 複勝率: 20.9% 平均着順: 7.2位 | ||
5 | フォルトレス | 田中 剛 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 24.0% 平均着順: 7.8位 | ||
9 | グランルーチェ | 庄野 靖志 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 21.8% 平均着順: 7.2位 | ||
3 | ニシノヒミチュ | 伊藤 大士 |
| 勝率: 4.8% 複勝率: 19.4% 平均着順: 7.7位 | ||
4 | マキシマムドライブ | 尾関 知人 |
| 勝率: 3.0% 複勝率: 19.7% 平均着順: 7.5位 | ||
7 | ブラヴィーノ | 天間 昭一 |
| 勝率: 0.6% 複勝率: 5.6% 平均着順: 9.5位 | ||
6 | ベネメレンティ | 前川 恭子 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 28.6% 平均着順: 7.3位 | ||
13 | ワールドシリーズ | 秋山 真一郎 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 22.2% 平均着順: 7.8位 | ||
11 | ヴァリアントマーチ | 柴田 卓 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 28.6% 平均着順: 8.9位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「4歳以上1勝クラス」
福島芝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ビッグアーサー産駒（164戦20勝・勝率12.2%）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 |
|---|---|---|
3 | ニシノヒミチュ | ビッグアーサー |
| 出走: 164回 勝率: 12.2% 複勝率: 32.3% | ||
11 | ヴァリアントマーチ | ビッグアーサー |
| 出走: 164回 勝率: 12.2% 複勝率: 32.3% | ||
10 | ペルフェツィオーネ | ルーラーシップ |
| 出走: 89回 勝率: 11.2% 複勝率: 25.8% | ||
5 | フォルトレス | Invincible Spirit |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 10.0% | ||
4 | マキシマムドライブ | ロードカナロア |
| 出走: 276回 勝率: 9.1% 複勝率: 28.3% | ||
15 | タマモブラウンタイ | ディスクリートキャット |
| 出走: 51回 勝率: 7.8% 複勝率: 17.6% | ||
12 | ホウオウガイア | シルバーステート |
| 出走: 81回 勝率: 7.4% 複勝率: 19.8% | ||
8 | ナンナンプー | フィエールマン |
| 出走: 14回 勝率: 7.1% 複勝率: 14.3% | ||
1 | ダノンゴーイチ | イスラボニータ |
| 出走: 73回 勝率: 6.8% 複勝率: 21.9% | ||
14 | モルティフレーバー | キタサンブラック |
| 出走: 31回 勝率: 6.5% 複勝率: 35.5% | ||
2 | ピアストイヤーズ | カリフォルニアクローム |
| 出走: 19回 勝率: 5.3% 複勝率: 21.1% | ||
9 | グランルーチェ | ダンカーク |
| 出走: 39回 勝率: 2.6% 複勝率: 20.5% | ||
6 | ベネメレンティ | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 9回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
7 | ブラヴィーノ | Klimt |
| 出走: 6回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
13 | ワールドシリーズ | No Nay Never |
| 出走: 1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1勝クラス」
「4歳以上1勝クラス」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《ニシノヒミチュ》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。
3 ニシノヒミチュ（野中悠太郎騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走14着大敗→1800m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。
🔥 前走小崎綾也騎手で14着→野中悠太郎騎手に乗り替わり。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1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📌 2走前15着の大敗から前走14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: 小倉芝1800m 14着 → 福島芝1200m 15着 → 新潟芝1400m 15着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
10 ペルフェツィオーネ（斎藤新騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走15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。
🔥 前走長岡禎仁騎手で15着→斎藤新騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 前走ダートから芝に初挑戦。未知の魅力がある。
📊 近走成績: 阪神ダート1400m 15着 → 京都芝1600m 13着 → 小倉芝1200m 14着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
13 ワールドシリーズ（小沢大仁騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走15着大敗→1800m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。
🔥 前走川端海翼騎手で15着→小沢大仁騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 前走ダートから芝に初挑戦。未知の魅力がある。
📊 近走成績: 阪神ダート1800m 15着 → 小倉ダート1700m 13着 → 中京ダート1200m 10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」（福島芝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。
