「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：
東京
7R13:25
4歳以上1勝クラスダート1600m16頭
🔖 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
16頭が出走する「4歳以上1勝クラス」（ダート1600m）。多頭数戦ならではの紛れが起きやすい条件です。AIが最も高く評価したのは《ノアヴィヴァーチェ》でございます。次いで《ハクシンブライアン》、《セブンマイスター》の順に評価しておりますが、ダート1600mの多頭数レースでは不利を受ける馬も出やすく、実力通りに決まるとは限りません。枠順統計データも参考に、総合的にご判断くださいませ。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 86.8 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 80.5 | |
| 0 | 00倍 | △ 78.4 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 71.6 | |
| 0 | 00倍 | 71.0 | |
| 0 | 00倍 | 68.7 | |
| 0 | 00倍 | 65.8 | |
| 0 | 00倍 | 63.9 | |
| 0 | 00倍 | 60.6 | |
| 0 | 00倍 | 59.5 | |
| 0 | 00倍 | 55.3 | |
| 0 | 00倍 | 54.7 | |
| 0 | 00倍 | 51.4 | |
| 0 | 00倍 | 50.1 | |
| 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「4歳以上1勝クラス」
上位グループと下位グループの差が明確な分布でございます（幅70.0pt）。上位5頭のBOXや、本命馬からの流しが効率的な買い方と言えるでしょう。下位馬は余程の展開利がない限り、厳しい戦いになりそうです。
⭐ 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」
0 ノアヴィヴァーチェ（木幡巧也騎手）
「4歳以上1勝クラス」でAIが最も高く評価した《ノアヴィヴァーチェ》を深掘り分析いたします。
📌 前走の原優介騎手から木幡巧也騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1800m→今回1600mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 6着（4人気） → 中山ダート1800m 3着（3人気） → 中山ダート1800m 4着（7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「4歳以上1勝クラス」
過去1109レースでの1番人気の勝率は34.1%。
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、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 | 34.1% |
| 1番人気の連対率 | 53.7% |
| 1番人気の複勝率 | 67.1% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 1109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
逃げ0頭・先行2頭と、ペースが落ち着きそうな構成でございます。逃げ・先行タイプの馬が有利な展開になる可能性が高いです。前残りの競馬になりやすいため、先行力のある馬を中心にご検討ください。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 2頭 | 12.5% |
差し | 11頭 | 68.8% |
追込 | 3頭 | 18.8% |
📈 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《サトノシャムロック》《ライヴドライバー》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 |
|---|---|---|
0 | サムワンライクユー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 6着 ← 12着 ← 5着 ← 10着 | ||
0 | ワンダービジブル | ← 横ばい |
| 直近5走: 13着 | ||
0 | フォートポータル | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 14着 ← 10着 ← 13着 ← 16着 ← 9着 | ||
0 | ツインクルステージ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 11着 ← 14着 ← 12着 ← 17着 ← 8着 | ||
0 | ベルメサイア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 3着 ← 11着 ← 15着 ← 4着 | ||
0 | カーマンライン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 4着 ← 6着 ← 6着 ← 8着 ← 2着 | ||
0 | セブンマイスター | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 2着 ← 2着 ← 5着 ← 3着 | ||
0 | ノアヴィヴァーチェ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 6着 ← 3着 ← 4着 ← 6着 ← 6着 | ||
0 | アイファーシャドー | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 8着 ← 4着 ← 5着 ← 8着 ← 5着 | ||
0 | ユーウェイン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 9着 ← 7着 ← 12着 ← 16着 | ||
0 | サトノシャムロック | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 10着 ← 6着 ← 2着 ← 6着 | ||
0 | ヴァイオパイシーズ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 4着 ← 14着 ← 15着 ← 1着 | ||
0 | ウフドゥウフ | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 ← 7着 ← 3着 ← 9着 ← 1着 | ||
0 | ライヴドライバー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 14着 ← 15着 ← 11着 ← 4着 | ||
0 | ヴェーヌドール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 6着 ← 7着 ← 4着 ← 5着 | ||
0 | ハクシンブライアン | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 ← 6着 ← 4着 ← 7着 ← 1着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×東京相性分析「4歳以上1勝クラス」
東京での勝率が最も高いのは田中 博康調教師（310戦71勝・勝率22.9%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは高木 登調教師（428戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | サトノシャムロック | 田中 博康 |
| 勝率: 22.9% 複勝率: 44.5% 平均着順: 5.3位 | ||
0 | ツインクルステージ | 高木 登 |
| 勝率: 11.4% 複勝率: 28.3% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ベルメサイア | 西村 真幸 |
| 勝率: 8.8% 複勝率: 27.9% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | ワンダービジブル | 吉村 圭司 |
| 勝率: 8.6% 複勝率: 32.8% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | カーマンライン | 小島 茂之 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 21.0% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | セブンマイスター | 千葉 直人 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 25.7% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | ヴァイオパイシーズ | 和田 勇介 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 16.7% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | ウフドゥウフ | 上原 博之 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 22.4% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | ノアヴィヴァーチェ | 鈴木 慎太郎 |
| 勝率: 5.1% 複勝率: 16.3% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | ユーウェイン | 本間 忍 |
| 勝率: 3.4% 複勝率: 13.0% 平均着順: 9.5位 | ||
0 | ハクシンブライアン | 松山 将樹 |
| 勝率: 3.3% 複勝率: 12.2% 平均着順: 9.1位 | ||
0 | ライヴドライバー | 尾形 和幸 |
| 勝率: 3.0% 複勝率: 16.1% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | サムワンライクユー | 佐藤 吉勝 |
| 勝率: 1.3% 複勝率: 6.2% 平均着順: 10.2位 | ||
0 | フォートポータル | 粕谷 昌央 |
| 勝率: 1.2% 複勝率: 5.4% 平均着順: 10.3位 | ||
0 | アイファーシャドー | 蛯名 利弘 |
| 勝率: 0.8% 複勝率: 2.1% 平均着順: 11.0位 | ||
0 | ヴェーヌドール | 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「4歳以上1勝クラス」
東京ダート1600m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ニューイヤーズデイ産駒（129戦15勝・勝率11.6%）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 | サトノシャムロック | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 129回 勝率: 11.6% 複勝率: 24.0% | ||
0 | ヴァイオパイシーズ | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 129回 勝率: 11.6% 複勝率: 24.0% | ||
0 | セブンマイスター | ドレフォン |
| 出走: 482回 勝率: 10.8% 複勝率: 28.8% | ||
0 | フォートポータル | リアルスティール |
| 出走: 142回 勝率: 9.2% 複勝率: 26.1% | ||
0 | ハクシンブライアン | リアルスティール |
| 出走: 142回 勝率: 9.2% 複勝率: 26.1% | ||
0 | ワンダービジブル | ダンカーク |
| 出走: 209回 勝率: 7.7% 複勝率: 18.2% | ||
0 | ユーウェイン | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 208回 勝率: 7.7% 複勝率: 24.0% | ||
0 | ベルメサイア | ホッコータルマエ |
| 出走: 303回 勝率: 7.6% 複勝率: 21.5% | ||
0 | サムワンライクユー | グレーターロンドン |
| 出走: 47回 勝率: 6.4% 複勝率: 29.8% | ||
0 | カーマンライン | ネオユニヴァース |
| 出走: 257回 勝率: 5.8% 複勝率: 14.0% | ||
0 | ノアヴィヴァーチェ | モーニン |
| 出走: 81回 勝率: 4.9% 複勝率: 13.6% | ||
0 | ツインクルステージ | エピファネイア |
| 出走: 178回 勝率: 4.5% 複勝率: 15.7% | ||
0 | ウフドゥウフ | エピファネイア |
| 出走: 178回 勝率: 4.5% 複勝率: 15.7% | ||
0 | ヴェーヌドール | エピファネイア |
| 出走: 178回 勝率: 4.5% 複勝率: 15.7% | ||
0 | アイファーシャドー | ビーチパトロール |
| 出走: 57回 勝率: 0.0% 複勝率: 5.3% | ||
0 | ライヴドライバー | フォーウィールドライブ |
| 出走: 45回 勝率: 0.0% 複勝率: 15.6% | ||
🐴 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」では3頭もの穴馬候補が検出されました。これだけ激走パターンに合致する馬が多いということは、波乱の可能性が高いレースと言えるでしょう。馬券は手広く構えることをおすすめします。
※ 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 サトノシャムロック（原優介騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 約5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2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📌 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: 東京ダート1600m 9着 → 札幌芝1500m 10着 → 函館ダート1700m 6着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ヴェーヌドール（Ｍ．ディー騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走11着大敗→1800mから1600m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。
🔥 前走丹内祐次騎手で11着→Ｍ．ディー騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 11着 → 京都ダート1800m 6着 → 京都ダート1800m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ワンダービジブル（松若風馬騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走13着大敗→1800mから1600m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。
🔥 前走川又賢治騎手で13着→松若風馬騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 阪神ダート1800m 13着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
❓ 「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」（東京ダート1600m・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。
