読売マイラーズカップの無料AI競馬予想【ウェーブ】

競馬予想の更新日:

🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIウェーブによる「読売マイラーズカップ」競馬予想

競馬AIウェーブの予想自信度は…

自信アリ

18頭が出走する「読売マイラーズカップ」(芝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《オフトレイル》でございます。次いで《ファーヴェント》、《ベラジオボンド》の順に評価しておりますが、芝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。

▼ AIスコア分布で実力差を可視化

馬番 馬名・騎手名 人気 AI予想

0

オフトレイル 岩田望来

00倍

90.0

0

ファーヴェント 坂井瑠星

00倍

84.5

0

ベラジオボンド 北村友一

00倍

83.6

0

エルトンバローズ 西村淳也

00倍

79.6

0

ショウナンアデイブ 池添謙一

00倍

74.8

0

アドマイヤズーム 武豊

00倍

  72.0

0

ランスオブカオス 吉村誠之助

00倍

  71.4

0

ウォーターリヒト 高杉吏麒

00倍

  70.9

0

シックスペンス 戸崎圭太

00倍

  67.3

0

ファインライン 鮫島克駿

00倍

  61.1

0

クルゼイロドスル 太宰啓介

00倍

  56.0

0

ドラゴンブースト 丹内祐次

00倍

  55.9

0

マテンロウスカイ 横山典弘

00倍

  50.2

0

シャンパンカラー 岩田康誠

00倍

  48.8

0

キョウエイブリッサ 田山旺佑

00倍

  48.4

0

ロングラン 団野大成

00倍

  47.8

0

ブエナオンダ 田口貫太

00倍

  40.3

0

アサヒ 松本大輝

00倍

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「読売マイラーズカップ」

AIスコア分布チャート

全体のスコア幅は70.0ptとなっております。上位と下位の実力差がはっきりしたメンバー構成でございます。上位馬を中心に組み立てつつ、穴馬の台頭にも目を配りたいところです。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

0 オフトレイル(岩田望来騎手)

「読売マイラーズカップ」でAIが最も高く評価した《オフトレイル》を深掘り分析いたします。

📌 前走の菅原明良騎手から岩田望来騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

📌 京都で過去1着の好走歴あり。コース適性は実証済み。

📊 近走成績: 東京芝1600m 10着(6人気) → 京都芝1600m 4着(7人気) → 京都芝1400m 1着(5人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

▼ 波乱度メーターでレースの荒れ具合を診断

🎲 波乱度メーター「読売マイラーズカップ」

過去188レースで1番人気の勝率は31.9%と標準的な水準です。

堅い決着も波乱もあり得るため、ヒモを広めに取ることをおすすめいたします。

なお、多頭数で紛れやすいである点もご考慮ください。

▼ AI競馬ウェーブ展開予測シナリオで有利な脚質は?

標準
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率31.9%
1番人気の連対率48.9%
1番人気の複勝率60.1%
勝ち馬の平均人気3.6番人気
集計レース数188レース

🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「読売マイラーズカップ」

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。

▼ AI競馬ウェーブ調子トレンド予測で好調馬を発見

脚質 頭数 構成比

逃げ

1頭

5.6%

先行

2頭

11.1%

差し

12頭

66.7%

追込

3頭

16.7%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「読売マイラーズカップ」

特に注目していただきたいのは上昇中の《ロングラン》《マテンロウスカイ》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。

▼ AI競馬ウェーブ調教師×競馬場相性分析をチェック

馬番 馬名 調子

0

ロングラン 上昇中
直近5走: 14着 ← 15着 ← 8着 ← 13着 ← 1着

0

ショウナンアデイブ 下降中
直近5走: 3着 ← 3着 ← 13着 ← 17着 ← 16着

0

アサヒ 下降中
直近5走: 9着 ← 13着 ← 15着 ← 16着 ← 12着

0

マテンロウスカイ 上昇中
直近5走: 12着 ← 14着 ← 2着 ← 9着 ← 5着

0

エルトンバローズ 上昇中
直近5走: 13着 ← 12着 ← 5着 ← 5着 ← 8着

0

クルゼイロドスル 上昇中
直近5走: 7着 ← 7着 ← 12着 ← 6着 ← 4着

0

シャンパンカラー やや上昇
直近5走: 10着 ← 4着 ← 14着 ← 8着 ← 6着

0

キョウエイブリッサ 下降中
直近5走: 5着 ← 4着 ← 12着 ← 5着 ← 11着

0

ウォーターリヒト 下降中
直近5走: 3着 ← 3着 ← 9着 ← 7着 ← 9着

0

ファインライン 下降中
直近5走: 1着 ← 11着 ← 10着 ← 3着 ← 10着

0

ファーヴェント やや下降
直近5走: 3着 ← 2着 ← 7着 ← 1着 ← 4着

0

ベラジオボンド 下降中
直近5走: 1着 ← 1着 ← 9着 ← 3着 ← 7着

0

ブエナオンダ 上昇中
直近5走: 6着 ← 15着 ← 1着 ← 3着 ← 2着

0

シックスペンス 上昇中
直近5走: 9着 ← 11着 ← 12着 ← 7着 ← 1着

0

オフトレイル 下降中
直近5走: 10着 ← 4着 ← 1着 ← 2着 ← 14着

0

ランスオブカオス 上昇中
直近5走: 11着 ← 5着 ← 1着 ← 3着 ← 5着

0

アドマイヤズーム 上昇中
直近5走: 6着 ← 14着 ← 2着 ← 1着 ← 1着

0

ドラゴンブースト 下降中
直近5走: 1着 ← 16着 ← 1着 ← 15着 ← 17着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「読売マイラーズカップ」

京都での勝率が最も高いのは杉山 晴紀調教師(315戦57勝・勝率18.1%)でございます。

▼ AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析で好走血統を発見

馬番馬名調教師

0

エルトンバローズ 杉山 晴紀
勝率: 18.1% 複勝率: 41.3% 平均着順: 5.8位

0

アドマイヤズーム 友道 康夫
勝率: 17.8% 複勝率: 37.7% 平均着順: 5.6位

0

ショウナンアデイブ 高野 友和
勝率: 17.6% 複勝率: 38.5% 平均着順: 6.1位

0

ベラジオボンド 上村 洋行
勝率: 16.5% 複勝率: 40.6% 平均着順: 5.9位

0

ファーヴェント 藤原 英昭
勝率: 14.6% 複勝率: 34.3% 平均着順: 6.6位

0

オフトレイル 吉村 圭司
勝率: 11.4% 複勝率: 28.8% 平均着順: 6.9位

0

マテンロウスカイ 松永 幹夫
勝率: 9.6% 複勝率: 27.7% 平均着順: 6.1位

0

ファインライン 松永 幹夫
勝率: 9.6% 複勝率: 27.7% 平均着順: 6.1位

0

ブエナオンダ 須貝 尚介
勝率: 8.9% 複勝率: 26.5% 平均着順: 6.8位

0

ランスオブカオス 奥村 豊
勝率: 8.0% 複勝率: 29.8% 平均着順: 7.0位

0

ロングラン 和田 勇介
勝率: 7.7% 複勝率: 15.4% 平均着順: 9.2位

0

ウォーターリヒト 石橋 守
勝率: 7.2% 複勝率: 26.2% 平均着順: 7.1位

0

クルゼイロドスル 高橋 義忠
勝率: 6.4% 複勝率: 18.6% 平均着順: 8.0位

0

シックスペンス 田中 博康
勝率: 5.0% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.1位

0

ドラゴンブースト 藤野 健太
勝率: 3.1% 複勝率: 14.7% 平均着順: 8.5位

0

アサヒ 金成 貴史
勝率: 0.0% 複勝率: 10.0% 平均着順: 8.5位

0

キョウエイブリッサ 武市 康男
勝率: 0.0% 複勝率: 7.7% 平均着順: 10.1位

0

シャンパンカラー 田中 剛
勝率: 0.0% 複勝率: 14.3% 平均着順: 9.0位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「読売マイラーズカップ」

京都芝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Farhh産駒(8戦3勝・勝率37.5%)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。

▼ AI競馬ウェーブ穴馬診断書で激走候補を発見

馬番馬名 父馬

0

オフトレイル Farhh
出走: 8回 勝率: 37.5% 複勝率: 87.5%

0

ショウナンアデイブ ディープインパクト
出走: 900回 勝率: 14.3% 複勝率: 38.6%

0

シックスペンス キズナ
出走: 384回 勝率: 11.2% 複勝率: 28.6%

0

ベラジオボンド ロードカナロア
出走: 633回 勝率: 11.1% 複勝率: 26.5%

0

マテンロウスカイ モーリス
出走: 252回 勝率: 10.3% 複勝率: 30.2%

0

アドマイヤズーム モーリス
出走: 252回 勝率: 10.3% 複勝率: 30.2%

0

キョウエイブリッサ グレーターロンドン
出走: 33回 勝率: 9.1% 複勝率: 24.2%

0

ブエナオンダ リオンディーズ
出走: 159回 勝率: 8.8% 複勝率: 27.7%

0

ドラゴンブースト スクリーンヒーロー
出走: 152回 勝率: 8.6% 複勝率: 28.3%

0

ロングラン ヴィクトワールピサ
出走: 223回 勝率: 8.5% 複勝率: 26.5%

0

シャンパンカラー ドゥラメンテ
出走: 164回 勝率: 8.5% 複勝率: 25.0%

0

クルゼイロドスル ファインニードル
出走: 49回 勝率: 8.2% 複勝率: 20.4%

0

ファインライン ファインニードル
出走: 49回 勝率: 8.2% 複勝率: 20.4%

0

ランスオブカオス シルバーステート
出走: 144回 勝率: 7.6% 複勝率: 28.5%

0

ファーヴェント ハーツクライ
出走: 474回 勝率: 7.0% 複勝率: 26.4%

0

エルトンバローズ ディープブリランテ
出走: 180回 勝率: 6.7% 複勝率: 20.6%

0

ウォーターリヒト ドレフォン
出走: 69回 勝率: 1.4% 複勝率: 18.8%

0

アサヒ カレンブラックヒル
出走: 37回 勝率: 0.0% 複勝率: 8.1%

🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「読売マイラーズカップ」

「読売マイラーズカップ」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《アドマイヤズーム》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。

0 アドマイヤズーム(武豊騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 前走坂井瑠星騎手で6着→武豊騎手に乗り替わり。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。

🔥 近走不振だが京都では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。

📌 2走前14着の大敗から前走6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1400m 6着 → 東京芝1600m 14着 → 中山芝1600m 2着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 ロングラン(団野大成騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 前走荻野極騎手で14着→団野大成騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

🔥 前走ダートから芝へ戻る。過去芝で好走歴があり、コース替わりで一変も。

🔥 近走不振だが京都では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: 東京ダート1600m 14着 → 京都芝1600m 15着 → 東京芝1800m 8着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 ランスオブカオス(吉村誠之助騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走坂井瑠星騎手で11着→吉村誠之助騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

🔥 近走不振だが京都では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。

📊 近走成績: 中山芝1600m 11着 → 京都芝1600m 5着 → 阪神芝1600m 1着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

❓ 「読売マイラーズカップ」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「読売マイラーズカップ」のAI競馬予想は無料で見られますか?

A. はい、「読売マイラーズカップ」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. 「読売マイラーズカップ」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. 「読売マイラーズカップ」(京都芝1600m・18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。

🏁 競馬AIの要注目!重賞AIウェーブ競馬予想

  1. 京都

    11R15:30

    読売マイラーズカップ1600m18頭

    G2

  2. 東京

    11R15:45

    サンケイスポーツ賞フローラステークス2000m13頭

    G2

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