「平城京ステークス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
京都
11R
平城京ステークスダート1800m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「平城京ステークス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
「平城京ステークス」（ダート1800m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《グランドプラージュ》を本命に推奨いたします。対抗は《ワイドブリザード》、単穴に《メルキオル》を指名しております。ダート1800m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 | ○ 82.9 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 79.7 | |
| 0 | 00倍 | △ 77.7 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 71.0 | |
| 0 | 00倍 | 69.0 | |
| 0 | 00倍 | 68.9 | |
| 0 | 00倍 | 57.8 | |
| 0 | 00倍 | 56.3 | |
| 0 | 00倍 | 55.5 | |
| 0 | 00倍 | 49.4 | |
| 0 | 00倍 | 44.1 | |
| 0 | 00倍 | 37.4 | |
| 0 | 00倍 | 36.3 | |
| 0 | 00倍 | 消 27.3 | |
| 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「平城京ステークス」
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「平城京ステークス」
0 グランドプラージュ（吉村誠之助騎手）
「平城京ステークス」の注目馬は《グランドプラージュ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の川田将雅騎手から吉村誠之助騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1着の勢いそのまま。連勝なるか注目の一頭。
📌 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: 京都ダート1800m 1着（1人気） → 京都ダート1800m 1着（1人気） → 京都ダート1800m 2着（1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「平城京ステークス」
過去871レースでの1番人気の勝率は33.3%。
やや堅い傾向のコース条件で、軸馬を信頼しやすいレースと言えます。
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 | 33.3% |
| 1番人気の連対率 | 52.2% |
| 1番人気の複勝率 | 65.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.3番人気 |
| 集計レース数 | 871レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「平城京ステークス」
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
先行勢が7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 | 12.5% |
先行 | 5頭 | 31.2% |
差し | 1頭 | 6.2% |
追込 | 8頭 | 50.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「平城京ステークス」
特に注目していただきたいのは上昇中の《マリオロード》《フタイテンロック》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 |
|---|---|---|
0 | ヴァンヤール | ← 横ばい |
| 直近5走: 5着 ← 2着 ← 10着 ← 1着 ← 5着 | ||
0 | マリオロード | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 8着 ← 11着 ← 1着 ← 7着 | ||
0 | フタイテンロック | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 4着 ← 9着 ← 4着 ← 7着 | ||
0 | ブラックシールド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 10着 ← 6着 ← 9着 ← 1着 | ||
0 | タイセイドレフォン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 7着 ← 10着 ← 4着 ← 3着 | ||
0 | シェットランド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 12着 ← 1着 ← 6着 ← 11着 | ||
0 | テーオーグランビル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 12着 ← 1着 ← 10着 ← 9着 | ||
0 | ワイドブリザード | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 2着 ← 7着 ← 15着 | ||
0 | シュバルツクーゲル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 13着 ← 9着 ← 5着 ← 9着 | ||
0 | ルージュアベリア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 ← 4着 ← 3着 ← 6着 | ||
0 | ベルウェザー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 6着 ← 6着 ← 15着 | ||
0 | バスタードサフラン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 11着 ← 1着 ← 7着 ← 6着 | ||
0 | テスティモーネ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 1着 ← 16着 ← 2着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | ルヴァンユニベール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 2着 ← 2着 ← 4着 | ||
0 | メルキオル | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 12着 ← 1着 ← 1着 ← 5着 ← 11着 | ||
0 | グランドプラージュ | ← 横ばい |
| 直近5走: 1着 ← 1着 ← 2着 ← 1着 ← 1着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「平城京ステークス」
京都での勝率が最も高いのは杉山 晴紀調教師（323戦59勝・勝率18.3%）でございます。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | グランドプラージュ | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 18.3% 複勝率: 41.8% 平均着順: 5.8位 | ||
0 | テーオーグランビル | 上村 洋行 |
| 勝率: 16.5% 複勝率: 40.6% 平均着順: 5.9位 | ||
0 | ヴァンヤール | 庄野 靖志 |
| 勝率: 10.2% 複勝率: 26.5% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | メルキオル | 松永 幹夫 |
| 勝率: 9.3% 複勝率: 27.6% 平均着順: 6.1位 | ||
0 | ルヴァンユニベール | 北出 成人 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 21.8% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ブラックシールド | 小栗 実 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 22.6% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | タイセイドレフォン | 西村 真幸 |
| 勝率: 6.5% 複勝率: 25.7% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ベルウェザー | 茶木 太樹 |
| 勝率: 6.4% 複勝率: 23.8% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | ワイドブリザード | 佐藤 悠太 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 25.3% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | バスタードサフラン | 渡辺 薫彦 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 17.5% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | テスティモーネ | 大根田 裕之 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 17.5% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | マリオロード | 安達 昭夫 |
| 勝率: 3.8% 複勝率: 13.4% 平均着順: 8.9位 | ||
0 | ルージュアベリア | 加藤 士津八 |
| 勝率: 2.9% 複勝率: 20.6% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | シュバルツクーゲル | 鹿戸 雄一 |
| 勝率: 2.8% 複勝率: 19.4% 平均着順: 8.4位 | ||
0 | シェットランド | 久保田 貴士 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 23.1% 平均着順: 8.5位 | ||
0 | フタイテンロック | 佐藤 吉勝 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 10.0% 平均着順: 7.8位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「平城京ステークス」
京都ダート1800m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ナダル産駒（80戦15勝・勝率18.8%）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 | テーオーグランビル | Lea |
| 出走: 1回 勝率: 100.0% 複勝率: 100.0% | ||
0 | メルキオル | ナダル |
| 出走: 80回 勝率: 18.8% 複勝率: 42.5% | ||
0 | グランドプラージュ | シニスターミニスター |
| 出走: 310回 勝率: 12.3% 複勝率: 29.4% | ||
0 | ヴァンヤール | タートルボウル |
| 出走: 74回 勝率: 12.2% 複勝率: 40.5% | ||
0 | シェットランド | リアルインパクト |
| 出走: 71回 勝率: 11.3% 複勝率: 25.4% | ||
0 | シュバルツクーゲル | キズナ |
| 出走: 314回 勝率: 10.8% 複勝率: 34.4% | ||
0 | ルージュアベリア | キズナ |
| 出走: 314回 勝率: 10.8% 複勝率: 34.4% | ||
0 | タイセイドレフォン | ドレフォン |
| 出走: 216回 勝率: 10.6% 複勝率: 28.2% | ||
0 | テスティモーネ | ドレフォン |
| 出走: 216回 勝率: 10.6% 複勝率: 28.2% | ||
0 | ベルウェザー | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 63回 勝率: 9.5% 複勝率: 30.2% | ||
0 | バスタードサフラン | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 223回 勝率: 6.7% 複勝率: 23.8% | ||
0 | ワイドブリザード | カリフォルニアクローム |
| 出走: 78回 勝率: 6.4% 複勝率: 20.5% | ||
0 | ルヴァンユニベール | ホッコータルマエ |
| 出走: 241回 勝率: 6.2% 複勝率: 21.6% | ||
0 | マリオロード | キタサンブラック |
| 出走: 78回 勝率: 5.1% 複勝率: 23.1% | ||
0 | ブラックシールド | キタサンブラック |
| 出走: 78回 勝率: 5.1% 複勝率: 23.1% | ||
0 | フタイテンロック | トーセンジョーダン |
| 出走: 37回 勝率: 2.7% 複勝率: 13.5% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「平城京ステークス」
「平城京ステークス」はAI穴馬診断で3頭がピックアップされる混戦模様です。人気薄の好走が多発しやすい条件が揃っており、高配当を狙うチャンスが広がっています。
※ 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。
0 ヴァンヤール（角田大和騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走北村友一騎手で5着→角田大和騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約8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: 中京ダート1800m 5着 → 阪神ダート1800m 2着 → 中山ダート1800m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
0 タイセイドレフォン（酒井学騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走田口貫太騎手で11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。
📊 近走成績: 阪神ダート1800m 11着 → 京都ダート1800m 7着 → 阪神ダート2000m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 マリオロード（太宰啓介騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走吉村誠之騎手で16着→太宰啓介騎手に乗り替わり。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 16着 → 阪神ダート1800m 8着 → 中京ダート1800m 11着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「平城京ステークス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「平城京ステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「平城京ステークス」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. 「平城京ステークス」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. 「平城京ステークス」（京都ダート1800m・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。
