「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：
新潟
7R
4歳以上1勝クラス芝1400m16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…
自信ナシ
「4歳以上1勝クラス」（芝1400m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《ストレイトアスク》を本命に推奨いたします。対抗は《ラヴスコール》、単穴に《メランジェ》を指名しております。芝1400mの多頭数レースでは枠順や展開の影響が大きくなりますので、下記の展開予測シナリオも合わせてご参照いただければ幸いです。馬券は少し広めに構えておくのが賢明でしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 87.6 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 77.4 | |
| 0 | 00倍 | △ 69.7 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 66.4 | |
| 0 | 00倍 | 57.8 | |
| 0 | 00倍 | 53.4 | |
| 0 | 00倍 | 51.7 | |
| 0 | 00倍 | 44.5 | |
| 0 | 00倍 | 43.2 | |
| 0 | 00倍 | 34.6 | |
| 0 | 00倍 | 30.9 | |
| 0 | 00倍 | 消 27.6 | |
| 0 | 00倍 | 消 25.0 | |
| 0 | 00倍 | 消 20.2 | |
| 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」
スコアが団子状態となっております（上位差2.4pt）。どの馬にもチャンスがある混戦模様でございます。穴馬の台頭にも十分ご注意いただき、余裕を持った買い目をおすすめいたします。
⭐ 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 ストレイトアスク（和田陽希騎手）
当AI予想の本命馬《ストレイトアスク》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走の河原田菜騎手から和田陽希騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1600m→今回1400mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📌 約4ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。
📌 近走の着順が上昇傾向（7着→15着→2着→4着→7着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 中京芝1600m 7着（9人気） → 新潟芝1400m 15着（5人気） → 京都芝1200m 2着（7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「4歳以上1勝クラス」
過去225レースの統計では1番人気の勝率が25.3%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 | 25.3% |
| 1番人気の連対率 | 47.6% |
| 1番人気の複勝率 | 62.7% |
| 勝ち馬の平均人気 | 4.1番人気 |
| 集計レース数 | 225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3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 | 3頭 | 18.8% |
差し | 4頭 | 25.0% |
追込 | 9頭 | 56.2% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「4歳以上1勝クラス」
《ストレイトアスク》《デュアルアップ》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 | ストレイトアスク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 15着 ← 2着 ← 4着 ← 7着 | ||
0 | デュアルアップ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 16着 ← 15着 ← 14着 ← 3着 | ||
0 | ラヴスコール | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 10着 ← 7着 ← 2着 ← 12着 ← 10着 | ||
0 | ルージュベルベット | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 9着 ← 7着 ← 9着 ← 10着 ← 5着 | ||
0 | ロンドンアームズ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 7着 ← 9着 ← 12着 ← 17着 | ||
0 | ココボロ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 11着 ← 11着 ← 16着 ← 13着 ← 11着 | ||
0 | ラブカムーン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 8着 ← 12着 ← 13着 ← 5着 | ||
0 | マーゴットカーラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 7着 ← 16着 ← 10着 ← 5着 | ||
0 | ラブリーガール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 15着 ← 10着 ← 8着 ← 5着 | ||
0 | キタノクニカラ | ← 横ばい |
| 直近5走: 8着 ← 12着 ← 11着 ← 11着 ← 8着 | ||
0 | ベルサ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 11着 ← 9着 ← 2着 ← 2着 | ||
0 | ユメシバイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 3着 ← 4着 ← 6着 ← 9着 | ||
0 | マリーヌ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 7着 ← 8着 ← 5着 ← 5着 | ||
0 | メランジェ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 7着 ← 5着 ← 6着 ← 8着 ← 7着 | ||
0 | ルージュナリッシュ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 7着 ← 13着 ← 6着 ← 6着 | ||
0 | ウインレオネッサ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 12着 ← 15着 ← 7着 ← 1着 ← 17着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×新潟相性分析「4歳以上1勝クラス」
新潟での勝率が最も高いのは藤原 英昭調教師（136戦23勝・勝率16.9%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは松山 将樹調教師（170戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ストレイトアスク | 藤原 英昭 |
| 勝率: 16.9% 複勝率: 34.6% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | ユメシバイ | 松永 幹夫 |
| 勝率: 16.0% 複勝率: 37.2% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | マリーヌ | 斉藤 崇史 |
| 勝率: 10.9% 複勝率: 29.9% 平均着順: 6.8位 | ||
0 | ウインレオネッサ | 長谷川 浩大 |
| 勝率: 10.8% 複勝率: 27.7% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | マーゴットカーラ | 石坂 公一 |
| 勝率: 9.2% 複勝率: 26.3% 平均着順: 7.1位 | ||
0 | ベルサ | 鈴木 孝志 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 31.7% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | ラブカムーン | 千田 輝彦 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 23.1% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | ラヴスコール | 加藤 征弘 |
| 勝率: 6.5% 複勝率: 18.3% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | メランジェ | 田中 剛 |
| 勝率: 6.5% 複勝率: 17.1% 平均着順: 8.8位 | ||
0 | デュアルアップ | 高橋 文雅 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 17.9% 平均着順: 8.6位 | ||
0 | ロンドンアームズ | 伊坂 重信 |
| 勝率: 5.1% 複勝率: 15.3% 平均着順: 8.6位 | ||
0 | ラブリーガール | 勢司 和浩 |
| 勝率: 4.9% 複勝率: 13.9% 平均着順: 8.4位 | ||
0 | ココボロ | 松山 将樹 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 12.4% 平均着順: 8.7位 | ||
0 | キタノクニカラ | 奥平 雅士 |
| 勝率: 2.0% 複勝率: 19.7% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | ルージュベルベット | 浅利 英明 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 9.1% 平均着順: 10.9位 | ||
0 | ルージュナリッシュ | 手塚 貴徳 |
| 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」
新潟芝1400m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スワーヴリチャード産駒（29戦4勝・勝率13.8%）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 | メランジェ | スワーヴリチャード |
| 出走: 29回 勝率: 13.8% 複勝率: 27.6% | ||
0 | ロンドンアームズ | グレーターロンドン |
| 出走: 32回 勝率: 12.5% 複勝率: 21.9% | ||
0 | ラブリーガール | サートゥルナーリア |
| 出走: 32回 勝率: 12.5% 複勝率: 28.1% | ||
0 | ラヴスコール | ドゥラメンテ |
| 出走: 125回 勝率: 10.4% 複勝率: 25.6% | ||
0 | ストレイトアスク | ロードカナロア |
| 出走: 408回 勝率: 10.3% 複勝率: 26.0% | ||
0 | マーゴットカーラ | エピファネイア |
| 出走: 248回 勝率: 10.1% 複勝率: 25.4% | ||
0 | ウインレオネッサ | エピファネイア |
| 出走: 248回 勝率: 10.1% 複勝率: 25.4% | ||
0 | キタノクニカラ | ダノンバラード |
| 出走: 52回 勝率: 9.6% 複勝率: 25.0% | ||
0 | ラブカムーン | アドマイヤムーン |
| 出走: 168回 勝率: 7.7% 複勝率: 18.5% | ||
0 | デュアルアップ | リアルスティール |
| 出走: 28回 勝率: 7.1% 複勝率: 28.6% | ||
0 | マリーヌ | リアルスティール |
| 出走: 28回 勝率: 7.1% 複勝率: 28.6% | ||
0 | ベルサ | マクフィ |
| 出走: 62回 勝率: 6.5% 複勝率: 19.4% | ||
0 | ルージュベルベット | ドレフォン |
| 出走: 74回 勝率: 4.1% 複勝率: 21.6% | ||
0 | ルージュナリッシュ | ドレフォン |
| 出走: 74回 勝率: 4.1% 複勝率: 21.6% | ||
0 | ココボロ | ビッグアーサー |
| 出走: 105回 勝率: 3.8% 複勝率: 19.0% | ||
0 | ユメシバイ | ディスクリートキャット |
| 出走: 50回 勝率: 2.0% 複勝率: 12.0% | ||
🐴 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」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 ベルサ（永島まなみ騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走12着大敗→1600mから1400m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。
🔥 近走不振だが新潟では2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 中京芝1600m 12着 → 小倉芝1200m 11着 → 中京芝1400m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 マリーヌ（亀田温心騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走11着大敗→1600mから1400m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。
🔥 前走古川奈穂騎手で11着→亀田温心騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中京芝1600m 11着 → 新潟芝1600m 7着 → 中京ダート1400m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 キタノクニカラ（遠藤汰月騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走8着大敗→1800mから1400m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。
🔥 前走森田誠也騎手で8着→遠藤汰月騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 2走前12着の大敗から前走8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 8着 → 小倉芝1800m 12着 → 中京芝1600m 11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」（新潟芝1400m・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。
