「モルガナイトステークス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日:
福島
11R15:15
モルガナイトステークス芝1200m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「モルガナイトステークス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
「モルガナイトステークス」は芝1200m・16頭立て。多頭数のためレース展開が読みにくい一戦でございます。AI予測では《レッドアヴァンティ》を本命といたしましたが、《ナムラローズマリー》《シュタールヴィント》も高い評価を受けております。馬群が密集しやすいレースですので、内枠の先行馬には特に注目です。各種統計データもご確認のうえ、馬券検討にお役立てください。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 77.1 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 73.9 | |
| 0 | 00倍 | △ 73.0 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 71.0 | |
| 0 | 00倍 | 59.1 | |
| 0 | 00倍 | 58.5 | |
| 0 | 00倍 | 56.4 | |
| 0 | 00倍 | 54.4 | |
| 0 | 00倍 | 49.1 | |
| 0 | 00倍 | 48.6 | |
| 0 | 00倍 | 47.2 | |
| 0 | 00倍 | 47.0 | |
| 0 | 00倍 | 消 23.1 | |
| 0 | 00倍 | 消 20.0 | |
| 0 | 00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スコア分布「モルガナイトステークス」
1位と2位のスコア差は12.9pt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「モルガナイトステークス」
0 レッドアヴァンティ(石川裕紀人騎手)
「モルガナイトステークス」の注目馬は《レッドアヴァンティ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の亀田温心騎手から石川裕紀人騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📊 近走成績: 小倉芝1200m 4着(15人気) → 阪神ダート1200m 16着(15人気) → 福島芝1200m 12着(12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「モルガナイトステークス」
過去524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、多頭数で紛れやすい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 | 47.1% |
| 1番人気の複勝率 | 60.1% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.7番人気 |
| 集計レース数 | 524レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「モルガナイトステークス」
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
逃げ2頭・先行3頭と先行争いが激しくなりそうな構成でございます。ペースが速くなれば前の馬が消耗しやすく、差し・追込タイプの馬に注目です。後方から脚を溜められる馬を重視した馬券構成をおすすめいたします。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 12.5% |
先行 | 3頭 | 18.8% |
差し | 4頭 | 25.0% |
追込 | 7頭 | 43.8% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「モルガナイトステークス」
《クムシラコ》《ユキノファラオ》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 |
|---|---|---|
0 | クムシラコ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 8着 ← 11着 ← 12着 ← 3着 | ||
0 | ユキノファラオ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 15着 ← 14着 ← 8着 ← 11着 | ||
0 | マイネルレノン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 5着 ← 14着 ← 11着 ← 16着 ← 3着 | ||
0 | レッドアヴァンティ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 16着 ← 12着 ← 12着 ← 13着 | ||
0 | ショウナンハクラク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 10着 ← 3着 ← 15着 ← 7着 | ||
0 | シュタールヴィント | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 10着 ← 15着 ← 6着 ← 5着 | ||
0 | クファシル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 6着 ← 12着 ← 4着 ← 7着 | ||
0 | カルロヴェローチェ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 2着 ← 2着 ← 2着 ← 6着 | ||
0 | ジョーメッドヴィン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 9着 ← 1着 ← 9着 ← 7着 | ||
0 | ナナオ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 14着 ← 8着 ← 10着 ← 8着 | ||
0 | ナムラローズマリー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 10着 ← 7着 ← 5着 ← 10着 | ||
0 | テイエムリステット | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 9着 ← 13着 ← 14着 ← 16着 | ||
0 | イツモニコニコ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 1着 ← 9着 ← 2着 ← 4着 | ||
0 | モズナナスター | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 11着 ← 1着 ← 7着 ← 7着 | ||
0 | サウンドモリアーナ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 ← 9着 ← 1着 ← 1着 | ||
0 | ムイ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 10着 ← 14着 ← 12着 ← 1着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×福島相性分析「モルガナイトステークス」
福島での勝率が最も高いのは須貝 尚介調教師(44戦7勝・勝率15.9%)でございます。
出走経験が最も豊富なのは尾関 知人調教師(131戦)です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | カルロヴェローチェ | 須貝 尚介 |
| 勝率: 15.9% 複勝率: 20.5% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | マイネルレノン | 宮 徹 |
| 勝率: 15.4% 複勝率: 46.2% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | シュタールヴィント | 矢作 芳人 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 26.9% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | モズナナスター | 矢作 芳人 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 26.9% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ナムラローズマリー | 羽月 友彦 |
| 勝率: 9.6% 複勝率: 26.0% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | ジョーメッドヴィン | 清水 久詞 |
| 勝率: 9.5% 複勝率: 27.0% 平均着順: 7.1位 | ||
0 | イツモニコニコ | 浜田 多実雄 |
| 勝率: 8.7% 複勝率: 13.0% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | ショウナンハクラク | 松下 武士 |
| 勝率: 8.5% 複勝率: 19.1% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | ムイ | 笹田 和秀 |
| 勝率: 8.2% 複勝率: 14.3% 平均着順: 9.0位 | ||
0 | サウンドモリアーナ | 武 英智 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | ナナオ | 小栗 実 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 18.8% 平均着順: 8.6位 | ||
0 | クファシル | 池添 学 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 15.0% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | ユキノファラオ | 小野 次郎 |
| 勝率: 3.2% 複勝率: 12.9% 平均着順: 9.4位 | ||
0 | レッドアヴァンティ | 尾関 知人 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 19.8% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | クムシラコ | 千葉 直人 |
| 勝率: 1.7% 複勝率: 16.7% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | テイエムリステット | 秋山 真一郎 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 12.5% 平均着順: 8.4位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「モルガナイトステークス」
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Frankel産駒(13戦2勝・勝率15.4%)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 |
|---|---|---|
0 | ショウナンハクラク | Frankel |
| 出走: 13回 勝率: 15.4% 複勝率: 23.1% | ||
0 | イツモニコニコ | ビッグアーサー |
| 出走: 161回 勝率: 12.4% 複勝率: 32.9% | ||
0 | ナムラローズマリー | ミッキーアイル |
| 出走: 111回 勝率: 10.8% 複勝率: 27.0% | ||
0 | サウンドモリアーナ | ミッキーアイル |
| 出走: 111回 勝率: 10.8% 複勝率: 27.0% | ||
0 | ムイ | ミッキーアイル |
| 出走: 111回 勝率: 10.8% 複勝率: 27.0% | ||
0 | クファシル | モーリス |
| 出走: 93回 勝率: 9.7% 複勝率: 21.5% | ||
0 | テイエムリステット | モーリス |
| 出走: 93回 勝率: 9.7% 複勝率: 21.5% | ||
0 | シュタールヴィント | ロードカナロア |
| 出走: 272回 勝率: 8.8% 複勝率: 28.3% | ||
0 | ナナオ | ロードカナロア |
| 出走: 272回 勝率: 8.8% 複勝率: 28.3% | ||
0 | クムシラコ | ディスクリートキャット |
| 出走: 51回 勝率: 7.8% 複勝率: 17.6% | ||
0 | カルロヴェローチェ | シルバーステート |
| 出走: 81回 勝率: 7.4% 複勝率: 19.8% | ||
0 | マイネルレノン | ダイワメジャー |
| 出走: 273回 勝率: 6.6% 複勝率: 24.5% | ||
0 | レッドアヴァンティ | ドゥラメンテ |
| 出走: 31回 勝率: 6.5% 複勝率: 25.8% | ||
0 | ジョーメッドヴィン | ドレフォン |
| 出走: 55回 勝率: 5.5% 複勝率: 16.4% | ||
0 | ユキノファラオ | ワールドエース |
| 出走: 37回 勝率: 0.0% 複勝率: 10.8% | ||
0 | モズナナスター | モズアスコット |
| 出走: 13回 勝率: 0.0% 複勝率: 23.1% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「モルガナイトステークス」
「モルガナイトステークス」はAI穴馬診断で3頭がピックアップされる混戦模様です。人気薄の好走が多発しやすい条件が揃っており、高配当を狙うチャンスが広がっています。
※ 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。
0 ナナオ(舟山瑠泉騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走池添謙一騎手で12着→舟山瑠泉騎手に乗り替わり。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。
📌 2走前14着の大敗から前走12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: 京都ダート1200m 12着 → 京都ダート1200m 14着 → 阪神ダート1400m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ショウナンハクラク(小沢大仁騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走角田大和騎手で13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。
🔥 近走不振だが福島では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 小倉芝1200m 13着 → 阪神芝1200m 10着 → 福島芝1200m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ムイ(富田暁騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走岩田望来騎手で9着→富田暁騎手に乗り替わり。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。
📌 2走前10着の大敗から前走9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: 京都芝1200m 9着 → 中山芝1200m 10着 → 京都芝1400m 14着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「モルガナイトステークス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「モルガナイトステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか?
A. はい、「モルガナイトステークス」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. 「モルガナイトステークス」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. 「モルガナイトステークス」(福島芝1200m・16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。



