「障害4歳以上未勝利」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日:
新潟
4R11:10
障害4歳以上未勝利障害2890m14頭
33,860 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「障害4歳以上未勝利」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
自信アリ
「障害4歳以上未勝利」(障害2890m)のAI予想をお届けいたします。今回は14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。《コレペティトール》をわずかに上位と評価しておりますが、《フォルガイル》《キャネル》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 |
|---|---|---|---|
| 5 | 13.1倍 | ◎ 90.0 | |
| 9 | 24.6倍 | ○ 83.5 | |
| 11 | 612.0倍 | ▲ 75.1 | |
| 10 | 716.3倍 | △ 71.8 | |
| 7 | 35.2倍 | ☆ 66.4 | |
| 2 | 1481.4倍 | 62.2 | |
| 8 | 1038.5倍 | 60.8 | |
| 13 | 830.3倍 | 59.6 | |
| 3 | 1379.4倍 | 57.1 | |
| 6 | 1253.3倍 | 43.9 | |
| 1 | 47.8倍 | 40.7 | |
| 4 | 935.0倍 | 39.8 | |
| 12 | 59.1倍 | 32.2 | |
| 14 | 1149.6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
5コレペティトール
160 円
複勝
11キャネル
310 円
複勝
10サングラデーション
400 円
単勝
5コレペティトール
310 円
馬単
5コレペティトール>11キャネル
2,650 円
3連複
5コレペティトール-10サングラデーション-11キャネル
6,570 円
3連単
5コレペティトール>11キャネル>10サングラデーション
23,460 円
📊 AIスコア分布「障害4歳以上未勝利」
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「障害4歳以上未勝利」
5 コレペティトール(井上敏樹騎手)
当AI予想の本命馬《コレペティトール》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走の松岡正海騎手から井上敏樹騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1800m→今回2890mへ距離延長。スタミナが問われる一戦。
📌 近走の着順が上昇傾向(13着→14着→9着→7着→12着)。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 13着(14人気) → 京都芝1600m 14着(16人気) → 京都障害2910m 9着(2人気)
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
🎲 波乱度メーター「障害4歳以上未勝利」
過去86レースで1番人気の勝率は32.6%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、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 | 32.6% |
| 1番人気の連対率 | 53.5% |
| 1番人気の複勝率 | 62.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.3番人気 |
| 集計レース数 | 86レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「障害4歳以上未勝利」
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
先行勢が3頭と多めの構成でございます。序盤からペースが流れ、最後の直線で差し馬が伸びてくる展開が想定されます。人気の先行馬が崩れるケースも考えられますので、穴党の方は後方待機組に注目です。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 14.3% |
先行 | 1頭 | 7.1% |
差し | 2頭 | 14.3% |
追込 | 9頭 | 64.3% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「障害4歳以上未勝利」
特に注目していただきたいのは上昇中の《サングラデーション》《コレペティトール》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 | メイショウソウセキ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 13着 ← 15着 ← 12着 ← 1着 | ||
2 | クレプスクルム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 13着 ← 12着 ← 3着 ← 5着 | ||
3 | ピスタ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 12着 ← 11着 ← 4着 | ||
4 | ヴェルトラウム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 12着 ← 13着 ← 13着 ← 1着 | ||
5 | コレペティトール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 14着 ← 9着 ← 7着 ← 12着 | ||
6 | イーサンバーニング | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 7着 ← 8着 ← 10着 ← 12着 | ||
7 | モズナイスバディー | ← 横ばい |
| 直近5走: 8着 ← 15着 ← 10着 ← 7着 ← 12着 | ||
8 | メイショウカゼマチ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 16着 ← 12着 ← 1着 ← 9着 | ||
9 | フォルガイル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 6着 ← 3着 ← 4着 ← 4着 | ||
10 | サングラデーション | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 10着 ← 10着 ← 4着 ← 6着 | ||
11 | キャネル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 9着 ← 8着 ← 8着 ← 5着 | ||
12 | グランジョルノ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 14着 ← 1着 | ||
13 | ランフォースマイル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 10着 ← 16着 ← 9着 ← 1着 | ||
14 | イデアユウシン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 10着 ← 11着 ← 14着 ← 13着 ← 12着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×新潟相性分析「障害4歳以上未勝利」
新潟での勝率が最も高いのは藤原 英昭調教師(138戦23勝・勝率16.7%)でございます。
出走経験が最も豊富なのは手塚 貴久調教師(226戦)です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
3 | ピスタ | 藤原 英昭 |
| 勝率: 16.7% 複勝率: 34.1% 平均着順: 6.7位 | ||
1 | メイショウソウセキ | 松永 幹夫 |
| 勝率: 15.6% 複勝率: 37.5% 平均着順: 6.3位 | ||
11 | キャネル | 手塚 貴久 |
| 勝率: 10.2% 複勝率: 29.2% 平均着順: 6.8位 | ||
7 | モズナイスバディー | 飯田 祐史 |
| 勝率: 8.3% 複勝率: 23.6% 平均着順: 7.5位 | ||
8 | メイショウカゼマチ | 角田 晃一 |
| 勝率: 8.2% 複勝率: 34.7% 平均着順: 6.9位 | ||
5 | コレペティトール | 中竹 和也 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 25.4% 平均着順: 7.4位 | ||
6 | イーサンバーニング | 藤野 健太 |
| 勝率: 7.7% 複勝率: 26.9% 平均着順: 8.6位 | ||
12 | グランジョルノ | 高柳 瑞樹 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 33.1% 平均着順: 7.0位 | ||
10 | サングラデーション | 千葉 直人 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.4位 | ||
2 | クレプスクルム | 上原 博之 |
| 勝率: 3.5% 複勝率: 14.1% 平均着順: 8.6位 | ||
14 | イデアユウシン | 松永 康利 |
| 勝率: 2.6% 複勝率: 9.8% 平均着順: 9.1位 | ||
4 | ヴェルトラウム | 西田 雄一郎 |
| 勝率: 1.9% 複勝率: 16.3% 平均着順: 8.3位 | ||
9 | フォルガイル | 加藤 和宏 |
| 勝率: 1.2% 複勝率: 8.0% 平均着順: 9.6位 | ||
13 | ランフォースマイル | 秋本 大介 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 5.0位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「障害4歳以上未勝利」
新潟障害2890m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ホッコータルマエ産駒(6戦2勝・勝率33.3%)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 |
|---|---|---|
6 | イーサンバーニング | ホッコータルマエ |
| 出走: 6回 勝率: 33.3% 複勝率: 33.3% | ||
13 | ランフォースマイル | サトノダイヤモンド |
| 出走: 3回 勝率: 33.3% 複勝率: 66.7% | ||
10 | サングラデーション | ドゥラメンテ |
| 出走: 16回 勝率: 12.5% 複勝率: 18.8% | ||
8 | メイショウカゼマチ | ミッキーアイル |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 20.0% | ||
14 | イデアユウシン | ドレフォン |
| 出走: 12回 勝率: 8.3% 複勝率: 16.7% | ||
7 | モズナイスバディー | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 15回 勝率: 6.7% 複勝率: 26.7% | ||
1 | メイショウソウセキ | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 15回 勝率: 6.7% 複勝率: 26.7% | ||
5 | コレペティトール | ジャスタウェイ |
| 出走: 27回 勝率: 0.0% 複勝率: 25.9% | ||
9 | フォルガイル | レイデオロ |
| 出走: 8回 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% | ||
11 | キャネル | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
2 | クレプスクルム | リアルスティール |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
3 | ピスタ | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
4 | ヴェルトラウム | ミッキーロケット |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
12 | グランジョルノ | ゴールドドリーム |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「障害4歳以上未勝利」
「障害4歳以上未勝利」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《クレプスクルム》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。
2 クレプスクルム(五十嵐雄祐騎手) ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走吉田豊騎手で11着→五十嵐雄祐騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 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。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📌 2走前13着の大敗から前走11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: 福島芝1800m 11着 → 札幌芝2000m 13着 → 福島芝2000m 12着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
4 ヴェルトラウム(大江原圭騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走武藤雅騎手で9着→大江原圭騎手に乗り替わり。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12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: 中山ダート1200m 9着 → 中山ダート1200m 12着 → 新潟ダート1200m 13着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
12 グランジョルノ(伴啓太騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走内田博幸騎手で13着→伴啓太騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約4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14着の大敗から前走13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: 中山ダート1800m 13着 → 中京ダート1900m 14着 → 札幌ダート1700m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「障害4歳以上未勝利」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「障害4歳以上未勝利」のAI競馬予想は無料で見られますか?
A. はい、「障害4歳以上未勝利」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. 「障害4歳以上未勝利」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. 「障害4歳以上未勝利」(新潟障害2890m・14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。



