鴨川特別の無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIウェーブによる「鴨川特別」競馬予想

競馬AIウェーブの予想自信度は…

激アツ

8頭立ての「鴨川特別」(芝2000m)。少頭数ゆえに展開が読みやすいレースでございます。《アオイタケル》がAI最上位の評価を獲得いたしました。少頭数レースは堅い決着になることが多く、《アオイタケル》と《ヴィスマール》の2頭軸マルチも効率的な買い方でございます。ただし少頭数でも油断は禁物。伏兵の一発にもご注意ください。

▼ 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

アオイタケル 川田将雅

00倍

90.0

0

ヴィスマール 西村淳也

00倍

80.2

0

メディテラニアン 岩田望来

00倍

76.8

0

クラヴァンス 坂井瑠星

00倍

71.2

0

ダノンカゼルタ 松山弘平

00倍

60.0

0

ミカエルパシャ 北村友一

00倍

  53.2

0

リッチブラック 吉村誠之助

00倍

24.4

0

ヴォラヴィア 川又賢治

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「鴨川特別」

AIスコア分布チャート

上位グループと下位グループの差が明確な分布でございます(幅70.0pt)。上位5頭のBOXや、本命馬からの流しが効率的な買い方と言えるでしょう。下位馬は余程の展開利がない限り、厳しい戦いになりそうです。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

0 アオイタケル(川田将雅騎手)

「鴨川特別」の注目馬は《アオイタケル》。AIが本命に推す理由を解説いたします。

📌 前走の藤岡佑介騎手から川田将雅騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

📌 約5ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。

📌 前走1着の勢いそのまま。連勝なるか注目の一頭。

📌 近走の着順が上昇傾向(1着→6着→11着→1着→2着)。調子の波に乗っている。

📊 近走成績: 中京芝2000m 1着(1人気) → 札幌芝2000m 6着(4人気) → 函館芝2000m 11着(1人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

▼ 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「鴨川特別」

過去350レースで1番人気の勝率は32.3%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、少頭数で堅い傾向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32.3%
1番人気の連対率55.1%
1番人気の複勝率67.7%
勝ち馬の平均人気3.1番人気
集計レース数350レース

🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「鴨川特別」

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

先行馬が8頭と多く、ペースが上がりやすいメンバー構成でございます。前が潰れる展開になれば、後方待機組に大きなチャンスが巡ってまいります。差し脚に定評のある馬を穴馬として押さえておくのも一手でございます。

▼ 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

3頭

37.5%

先行

5頭

62.5%

差し

0頭

0.0%

追込

0頭

0.0%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「鴨川特別」

クラヴァンス》《メディテラニアン》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。

▼ 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

リッチブラック 横ばい
直近5走: 7着 ← 7着 ← 8着 ← 6着 ← 7着

0

ミカエルパシャ 下降中
直近5走: 2着 ← 13着 ← 10着 ← 9着 ← 9着

0

ヴィスマール 下降中
直近5走: 5着 ← 2着 ← 5着 ← 3着 ← 9着

0

アオイタケル やや上昇
直近5走: 1着 ← 6着 ← 11着 ← 1着 ← 2着

0

クラヴァンス 上昇中
直近5走: 14着 ← 1着 ← 8着 ← 1着 ← 2着

0

ダノンカゼルタ 下降中
直近5走: 1着 ← 2着 ← 13着 ← 17着 ← 5着

0

メディテラニアン 上昇中
直近5走: 4着 ← 8着 ← 2着 ← 2着 ← 1着

0

ヴォラヴィア 上昇中
直近5走: 12着 ← 13着 ← 5着 ← 5着 ← 11着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「鴨川特別」

京都での勝率が最も高いのは友道 康夫調教師(255戦46勝・勝率18.0%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは西村 真幸調教師(307戦)です。

▼ 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

クラヴァンス 友道 康夫
勝率: 18.0% 複勝率: 38.0% 平均着順: 5.6位

0

メディテラニアン 池江 泰寿
勝率: 13.5% 複勝率: 37.7% 平均着順: 6.0位

0

ダノンカゼルタ 寺島 良
勝率: 10.5% 複勝率: 27.3% 平均着順: 6.9位

0

ミカエルパシャ 橋口 慎介
勝率: 10.2% 複勝率: 27.0% 平均着順: 6.4位

0

アオイタケル 四位 洋文
勝率: 10.1% 複勝率: 31.7% 平均着順: 6.6位

0

ヴィスマール 奥村 豊
勝率: 8.1% 複勝率: 29.7% 平均着順: 7.0位

0

ヴォラヴィア 杉山 佳明
勝率: 7.3% 複勝率: 23.7% 平均着順: 7.1位

0

リッチブラック 西村 真幸
勝率: 6.5% 複勝率: 25.7% 平均着順: 7.0位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「鴨川特別」

京都芝2000m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サトノダイヤモンド産駒(122戦17勝・勝率13.9%)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

アオイタケル サトノダイヤモンド
出走: 122回 勝率: 13.9% 複勝率: 27.9%

0

クラヴァンス ロードカナロア
出走: 242回 勝率: 11.6% 複勝率: 27.3%

0

ダノンカゼルタ サートゥルナーリア
出走: 84回 勝率: 10.7% 複勝率: 29.8%

0

メディテラニアン サートゥルナーリア
出走: 84回 勝率: 10.7% 複勝率: 29.8%

0

リッチブラック エピファネイア
出走: 292回 勝率: 10.3% 複勝率: 30.1%

0

ミカエルパシャ エピファネイア
出走: 292回 勝率: 10.3% 複勝率: 30.1%

0

ヴィスマール ブリックスアンドモルタル
出走: 79回 勝率: 6.3% 複勝率: 30.4%

0

ヴォラヴィア エイシンフラッシュ
出走: 100回 勝率: 4.0% 複勝率: 11.0%

🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「鴨川特別」

「鴨川特別」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 ダノンカゼルタ(松山弘平騎手) ★☆☆☆☆【注意馬】

📌 近走は下降傾向だが、勝ち鞍のある実力馬。一度の好走で一気に浮上する力を秘めている。

📊 近走成績: 中京芝2000m 1着 → 京都芝2000m 2着 → 京都ダート1200m 13着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

0 ミカエルパシャ(北村友一騎手) ★☆☆☆☆【注意馬】

📌 2走前13着の大敗から前走2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: 阪神芝2000m 2着 → 阪神ダート1800m 13着 → 京都芝1800m 10着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

0 ヴォラヴィア(川又賢治騎手) ★☆☆☆☆【注意馬】

📌 2走前13着の大敗から前走12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2000m 12着 → 中京芝1600m 13着 → 阪神芝2000m 5着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

❓ 「鴨川特別」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「鴨川特別」のAI競馬予想は無料で見られますか?

A. はい、「鴨川特別」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. 「鴨川特別」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. 「鴨川特別」(京都芝2000m・8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。

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