「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：
京都
8R13:50
4歳以上1勝クラスダート1400m16頭
1,490 円
🔖 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1400m）。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《ララバッカナール》でございます。次いで《ヒミノエトワール》、《ルクスコスモス》の順に評価しておりますが、ダート1400m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 |
|---|---|---|---|
| 1 | 12.3倍 | ◎ 90.0 | |
| 4 | 23.2倍 | ○ 85.7 | |
| 15 | 34.8倍 | ▲ 78.3 | |
| 14 | 11117.5倍 | △ 70.9 | |
| 3 | 1058.8倍 | ☆ 69.1 | |
| 8 | 623.3倍 | 57.4 | |
| 9 | 16225.1倍 | 54.7 | |
| 6 | 519.2倍 | 54.0 | |
| 10 | 729.6倍 | 46.6 | |
| 5 | 12119.7倍 | 45.9 | |
| 7 | 15184.9倍 | 43.1 | |
| 2 | 14161.0倍 | 42.3 | |
| 11 | 839.0倍 | 35.3 | |
| 13 | 411.2倍 | 消 29.2 | |
| 12 | 13143.0倍 | 消 20.0 | |
| 16 | 943.8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
1ララバッカナール
150 円
複勝
14グディンナ
1,340 円
📊 AIスコア分布「4歳以上1勝クラス」
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「4歳以上1勝クラス」
1 ララバッカナール（川田将雅騎手）
「4歳以上1勝クラス」の注目馬は《ララバッカナール》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
特筆すべきイベントはありませんが、AI評価の高さに注目です。
📊 近走成績: 中京ダート1400m 2着（2人気） → 京都ダート1400m 5着（4人気） → 阪神ダート1200m 6着（2人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
🎲 波乱度メーター「4歳以上1勝クラス」
過去556レースで1番人気の勝率は29.7%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 | 29.7% |
| 1番人気の連対率 | 51.1% |
| 1番人気の複勝率 | 62.6% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 556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4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 | 4頭 | 25.0% |
差し | 2頭 | 12.5% |
追込 | 10頭 | 62.5% |
📈 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《ワンダーイロネ》《ペガサスノース》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 | ララバッカナール | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 ← 5着 ← 6着 ← 2着 ← 3着 | ||
2 | ラウルベア | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 12着 ← 7着 ← 8着 ← 8着 ← 13着 | ||
3 | リンゲルブルーメ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 13着 ← 3着 ← 10着 ← 8着 ← 8着 | ||
4 | ヒミノエトワール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 3着 ← 4着 ← 2着 ← 2着 | ||
5 | ローマンレイク | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 13着 ← 11着 ← 7着 ← 8着 | ||
6 | ショウナンラウール | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 10着 ← 7着 ← 3着 ← 7着 ← 9着 | ||
7 | ペガサスノース | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 10着 ← 8着 ← 6着 ← 7着 | ||
8 | レイム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 5着 ← 3着 ← 7着 ← 13着 | ||
9 | デュアルロール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 14着 ← 11着 ← 13着 ← 9着 | ||
10 | ベランジェール | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 11着 ← 9着 ← 15着 ← 8着 ← 9着 | ||
11 | イフリーティア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 4着 ← 7着 ← 1着 ← 6着 | ||
12 | インピッシュ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 16着 ← 5着 ← 7着 ← 12着 | ||
13 | ワンダーイロネ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 8着 ← 9着 ← 8着 ← 1着 | ||
14 | グディンナ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 10着 ← 9着 ← 9着 ← 8着 | ||
15 | ルクスコスモス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 5着 ← 5着 ← 8着 ← 4着 | ||
16 | バダジェフスカ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 11着 ← 8着 ← 8着 ← 8着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「4歳以上1勝クラス」
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
2 | ラウルベア | 柴田 卓 |
| 勝率: 50.0% 複勝率: 50.0% 平均着順: 5.0位 | ||
16 | バダジェフスカ | 柴田 卓 |
| 勝率: 50.0% 複勝率: 50.0% 平均着順: 5.0位 | ||
10 | ベランジェール | 武 幸四郎 |
| 勝率: 14.5% 複勝率: 32.4% 平均着順: 6.5位 | ||
7 | ペガサスノース | 高柳 大輔 |
| 勝率: 12.4% 複勝率: 33.8% 平均着順: 6.7位 | ||
5 | ローマンレイク | 松永 幹夫 |
| 勝率: 9.3% 複勝率: 27.6% 平均着順: 6.1位 | ||
9 | デュアルロール | 笹田 和秀 |
| 勝率: 7.3% 複勝率: 17.0% 平均着順: 7.8位 | ||
11 | イフリーティア | 茶木 太樹 |
| 勝率: 6.4% 複勝率: 23.8% 平均着順: 7.5位 | ||
1 | ララバッカナール | 佐藤 悠太 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 25.3% 平均着順: 6.9位 | ||
3 | リンゲルブルーメ | 佐藤 悠太 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 25.3% 平均着順: 6.9位 | ||
6 | ショウナンラウール | 高橋 義忠 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 19.0% 平均着順: 7.9位 | ||
15 | ルクスコスモス | 高橋 一哉 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 17.8% 平均着順: 8.2位 | ||
13 | ワンダーイロネ | 渡辺 薫彦 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 17.5% 平均着順: 8.1位 | ||
14 | グディンナ | 牧田 和弥 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 16.4% 平均着順: 8.1位 | ||
8 | レイム | 高橋 康之 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 14.5% 平均着順: 8.7位 | ||
4 | ヒミノエトワール | 宮地 貴稔 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.7位 | ||
12 | インピッシュ | 中尾 秀正 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 18.4% 平均着順: 7.8位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「4歳以上1勝クラス」
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ショウナンバッハ産駒（6戦1勝・勝率16.7%）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 | ショウナンラウール | ショウナンバッハ |
| 出走: 6回 勝率: 16.7% 複勝率: 33.3% | ||
8 | レイム | トランセンド |
| 出走: 63回 勝率: 11.1% 複勝率: 23.8% | ||
4 | ヒミノエトワール | パイロ |
| 出走: 326回 勝率: 10.7% 複勝率: 29.1% | ||
7 | ペガサスノース | ロードカナロア |
| 出走: 335回 勝率: 10.1% 複勝率: 30.4% | ||
10 | ベランジェール | モーリス |
| 出走: 120回 勝率: 10.0% 複勝率: 23.3% | ||
1 | ララバッカナール | ヘニーヒューズ |
| 出走: 489回 勝率: 9.6% 複勝率: 26.2% | ||
16 | バダジェフスカ | デクラレーションオブウォー |
| 出走: 84回 勝率: 9.5% 複勝率: 20.2% | ||
15 | ルクスコスモス | モズアスコット |
| 出走: 88回 勝率: 9.1% 複勝率: 30.7% | ||
9 | デュアルロール | モズアスコット |
| 出走: 88回 勝率: 9.1% 複勝率: 30.7% | ||
13 | ワンダーイロネ | カリフォルニアクローム |
| 出走: 71回 勝率: 8.5% 複勝率: 25.4% | ||
5 | ローマンレイク | ドレフォン |
| 出走: 242回 勝率: 8.3% 複勝率: 27.3% | ||
3 | リンゲルブルーメ | ドレフォン |
| 出走: 242回 勝率: 8.3% 複勝率: 27.3% | ||
11 | イフリーティア | ディスクリートキャット |
| 出走: 97回 勝率: 7.2% 複勝率: 20.6% | ||
12 | インピッシュ | カレンブラックヒル |
| 出走: 84回 勝率: 7.1% 複勝率: 15.5% | ||
2 | ラウルベア | エピファネイア |
| 出走: 93回 勝率: 6.5% 複勝率: 19.4% | ||
14 | グディンナ | ラブリーデイ |
| 出走: 23回 勝率: 4.3% 複勝率: 4.3% | ||
🐴 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」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《イフリーティア》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。
11 イフリーティア（松山弘平騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走9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。
🔥 前走西村淳也騎手で9着→松山弘平騎手に乗り替わり。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: 京都ダート1800m 9着 → 阪神ダート1800m 4着 → 阪神ダート1800m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
3 リンゲルブルーメ（北村友一騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走川端海翼騎手で13着→北村友一騎手に乗り替わり。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: 京都ダート1400m 13着 → 京都ダート1400m 3着 → 福島ダート1700m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
8 レイム（酒井学騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走永島まな騎手で6着→酒井学騎手に乗り替わり。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: 京都ダート1400m 6着 → 阪神ダート1200m 5着 → 中京ダート1200m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「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」（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。
