「東大路ステークス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
京都
12R16:30
東大路ステークスダート1400m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「東大路ステークス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
予測不能
「東大路ステークス」（ダート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《ハクサンアイリス》を本命に推奨いたします。対抗は《ルシフェル》、単穴に《レイズカイザー》を指名しております。ダート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 |
|---|---|---|---|
| 5 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 6 | 00倍 | ○ 88.4 | |
| 4 | 00倍 | ▲ 86.5 | |
| 7 | 00倍 | △ 84.6 | |
| 16 | 00倍 | ☆ 73.3 | |
| 14 | 00倍 | 71.7 | |
| 10 | 00倍 | 70.4 | |
| 8 | 00倍 | 66.2 | |
| 3 | 00倍 | 65.9 | |
| 13 | 00倍 | 59.2 | |
| 12 | 00倍 | 56.3 | |
| 2 | 00倍 | 54.0 | |
| 15 | 00倍 | 51.6 | |
| 11 | 00倍 | 46.6 | |
| 1 | 00倍 | 33.3 | |
| 9 | 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「東大路ステークス」
接戦のスコア分布でございます（上位差1.6pt）。単勝よりもワイドや3連複で手広く構えるのが得策かと存じます。展開や馬場状態によって結果が大きく変わる可能性がございます。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「東大路ステークス」
5 ハクサンアイリス（岩田望来騎手）
当AI予想の本命馬《ハクサンアイリス》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走の松山弘平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。
📌 近走の着順が上昇傾向（7着→1着→6着→1着→2着）。調子の波に乗っている。
📌 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: 阪神ダート1400m 7着（6人気） → 京都ダート1400m 1着（2人気） → 東京ダート1400m 6着（1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「東大路ステークス」
過去554レースで1番人気の勝率は29.8%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。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 29.8% |
| 1番人気の連対率 | 51.3% |
| 1番人気の複勝率 | 62.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 554レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「東大路ステークス」
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
逃げ馬が3頭おり、先行争いが激化することが予想されます。消耗戦になれば差し・追込脚質の馬が台頭する展開が濃厚です。直線の長いコースであれば、なおさら差し馬有利の傾向が強まります。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 3頭 | 18.8% |
先行 | 8頭 | 50.0% |
差し | 2頭 | 12.5% |
追込 | 3頭 | 18.8% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「東大路ステークス」
《クロニクル》《ゲキザル》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 |
|---|---|---|
1 | ゴールデンオスカー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 11着 ← 1着 ← 11着 ← 7着 | ||
2 | クロニクル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 13着 ← 6着 ← 2着 ← 4着 | ||
3 | ナッカーフェイス | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 12着 ← 9着 ← 4着 ← 14着 ← 7着 | ||
4 | レイズカイザー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 4着 ← 6着 ← 11着 ← 1着 | ||
5 | ハクサンアイリス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 1着 ← 6着 ← 1着 ← 2着 | ||
6 | ルシフェル | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 2着 ← 18着 ← 8着 ← 8着 ← 9着 | ||
7 | ゴッドブルービー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 2着 ← 2着 ← 11着 ← 9着 | ||
8 | サンダーバース | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 14着 ← 14着 ← 1着 ← 8着 | ||
9 | ゲキザル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 8着 ← 2着 ← 13着 ← 1着 | ||
10 | スニーカースキル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 5着 ← 1着 ← 5着 ← 5着 | ||
11 | テイエムヒショウ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 12着 ← 13着 ← 7着 ← 10着 | ||
12 | トラペジスト | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 3着 ← 8着 ← 10着 ← 1着 | ||
13 | ハワイアンタイム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 7着 ← 12着 ← 1着 ← 15着 | ||
14 | マッシャーブルム | ← 横ばい |
| 直近5走: 5着 ← 2着 ← 2着 ← 10着 ← 1着 | ||
15 | テーオールビー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 9着 ← 1着 ← 5着 ← 12着 | ||
16 | ヤマニンアストロン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 11着 ← 3着 ← 5着 ← 8着 ← 6着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「東大路ステークス」
京都での勝率が最も高いのは杉山 晴紀調教師（320戦58勝・勝率18.1%）でございます。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
10 | スニーカースキル | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 18.1% 複勝率: 41.2% 平均着順: 5.8位 | ||
3 | ナッカーフェイス | 北出 成人 |
| 勝率: 8.2% 複勝率: 22.2% 平均着順: 7.4位 | ||
16 | ヤマニンアストロン | 石橋 守 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 25.9% 平均着順: 7.2位 | ||
11 | テイエムヒショウ | 浜田 多実雄 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 21.8% 平均着順: 7.7位 | ||
7 | ゴッドブルービー | 角田 晃一 |
| 勝率: 5.9% 複勝率: 18.1% 平均着順: 8.2位 | ||
5 | ハクサンアイリス | 高橋 一哉 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 16.8% 平均着順: 8.4位 | ||
15 | テーオールビー | 宮 徹 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 20.8% 平均着順: 7.1位 | ||
6 | ルシフェル | 西園 翔太 |
| 勝率: 4.7% 複勝率: 20.5% 平均着順: 7.6位 | ||
13 | ハワイアンタイム | 昆 貢 |
| 勝率: 3.6% 複勝率: 15.2% 平均着順: 7.8位 | ||
8 | サンダーバース | 井上 智史 |
| 勝率: 2.4% 複勝率: 14.6% 平均着順: 7.5位 | ||
9 | ゲキザル | 青木 孝文 |
| 勝率: 2.1% 複勝率: 8.3% 平均着順: 8.9位 | ||
14 | マッシャーブルム | 前川 恭子 |
| 勝率: 1.4% 複勝率: 6.8% 平均着順: 9.6位 | ||
12 | トラペジスト | 秋山 真一郎 |
| 勝率: 1.2% 複勝率: 10.0% 平均着順: 8.4位 | ||
1 | ゴールデンオスカー | 堀内 岳志 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 13.3% 平均着順: 8.2位 | ||
4 | レイズカイザー | 田村 康仁 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 8.7位 | ||
2 | クロニクル | 平岩 大典 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 11.0位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「東大路ステークス」
京都ダート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ハクサンムーン産駒（9戦3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 |
|---|---|---|
5 | ハクサンアイリス | ハクサンムーン |
| 出走: 9回 勝率: 33.3% 複勝率: 33.3% | ||
7 | ゴッドブルービー | パイロ |
| 出走: 326回 勝率: 10.7% 複勝率: 29.4% | ||
10 | スニーカースキル | キズナ |
| 出走: 99回 勝率: 10.1% 複勝率: 27.3% | ||
13 | ハワイアンタイム | ロードカナロア |
| 出走: 332回 勝率: 9.9% 複勝率: 30.1% | ||
4 | レイズカイザー | ヘニーヒューズ |
| 出走: 487回 勝率: 9.7% 複勝率: 26.3% | ||
11 | テイエムヒショウ | ヘニーヒューズ |
| 出走: 487回 勝率: 9.7% 複勝率: 26.3% | ||
3 | ナッカーフェイス | シニスターミニスター |
| 出走: 383回 勝率: 9.4% 複勝率: 26.6% | ||
14 | マッシャーブルム | モーニン |
| 出走: 57回 勝率: 8.8% 複勝率: 31.6% | ||
12 | トラペジスト | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 102回 勝率: 6.9% 複勝率: 29.4% | ||
16 | ヤマニンアストロン | ディーマジェスティ |
| 出走: 29回 勝率: 6.9% 複勝率: 20.7% | ||
1 | ゴールデンオスカー | スクリーンヒーロー |
| 出走: 98回 勝率: 6.1% 複勝率: 27.6% | ||
2 | クロニクル | ハーツクライ |
| 出走: 140回 勝率: 3.6% 複勝率: 20.7% | ||
6 | ルシフェル | ハーツクライ |
| 出走: 140回 勝率: 3.6% 複勝率: 20.7% | ||
8 | サンダーバース | サンダースノー |
| 出走: 67回 勝率: 3.0% 複勝率: 10.4% | ||
15 | テーオールビー | サンダースノー |
| 出走: 67回 勝率: 3.0% 複勝率: 10.4% | ||
9 | ゲキザル | ザファクター |
| 出走: 31回 勝率: 0.0% 複勝率: 12.9% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「東大路ステークス」
「東大路ステークス」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《ゴールデンオスカー》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。
1 ゴールデンオスカー（古川吉洋騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 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。
🔥 前走石川裕紀騎手で12着→古川吉洋騎手に乗り替わり。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。
📊 近走成績: 東京ダート1600m 12着 → 東京ダート1600m 11着 → 東京ダート1600m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
14 マッシャーブルム（高倉稜騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 約9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。
📊 近走成績: 札幌ダート1700m 5着 → 小倉ダート1700m 2着 → 京都ダート1400m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
8 サンダーバース（幸英明騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走鷲頭虎太騎手で9着→幸英明騎手に乗り替わり。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14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: 京都ダート1400m 9着 → 札幌ダート1700m 14着 → 京都ダート1200m 14着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「東大路ステークス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「東大路ステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「東大路ステークス」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. 「東大路ステークス」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. 「東大路ステークス」（京都ダート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。
