「新潟大賞典」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
新潟
11R15:45
新潟大賞典芝2000m15頭
1,960 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「新潟大賞典」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
自信アリ
「新潟大賞典」（芝2000m）の分析結果をご報告いたします。今回は実力馬が揃った好メンバー15頭で、AIの評価も大接戦となっております。《トーセンリョウ》を本命としておりますが、《ドゥラドーレス》との差は紙一重でございます。3番手の《シュガークン》も含め、上位3頭のBOX買いなども一考の価値がございます。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 7 | 818.0倍 | ◎ 90.0 | |
| 6 | 12.5倍 | ○ 79.7 | |
| 15 | 27.0倍 | ▲ 73.4 | |
| 3 | 715.3倍 | △ 70.6 | |
| 1 | 1029.6倍 | ☆ 69.7 | |
| 13 | 1355.8倍 | 65.7 | |
| 4 | 37.9倍 | 62.7 | |
| 12 | 510.2倍 | 55.6 | |
| 14 | 48.6倍 | 48.4 | |
| 2 | 15167.1倍 | 47.2 | |
| 8 | 612.2倍 | 45.6 | |
| 11 | 1249.7倍 | 39.3 | |
| 10 | 1131.1倍 | 38.0 | |
| 9 | 918.8倍 | 33.7 | |
| 5 | 14159.9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
3グランディア
430 円
単勝
3グランディア
1,530 円
📊 AIスコア分布「新潟大賞典」
本命馬のスコアが他馬を大きく上回っております（差10.3pt）。AIの分析結果に迷いはなく、この馬を軸にした馬券構成が有効と考えられます。対抗馬以下との差もございますので、相手選びに集中したいところです。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「新潟大賞典」
7 トーセンリョウ（斎藤新騎手）
「新潟大賞典」でAIが最も高く評価した《トーセンリョウ》を深掘り分析いたします。
📌 前走の鮫島克駿騎手から斎藤新騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1800m→今回2000mへ距離延長。スタミナが問われる一戦。
📌 近走の着順が上昇傾向（7着→2着→3着→3着→2着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 阪神芝1800m 7着（3人気） → 東京芝2000m 2着（5人気） → 東京芝1800m 3着（3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「新潟大賞典」
過去137レースで1番人気の勝率は27.7%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、標準的な頭数である点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 27.7% |
| 1番人気の連対率 | 46.0% |
| 1番人気の複勝率 | 60.6% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.5番人気 |
| 集計レース数 | 137レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「新潟大賞典」
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 | 26.7% |
差し | 6頭 | 40.0% |
追込 | 5頭 | 33.3% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「新潟大賞典」
特に注目していただきたいのは上昇中の《トーセンリョウ》《ドゥラドーレス》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 | ホールネス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 14着 ← 3着 ← 1着 ← 3着 | ||
2 | ラインベック | ← 横ばい |
| 直近5走: 8着 ← 9着 ← 5着 ← 2着 ← 11着 | ||
3 | グランディア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 3着 ← 2着 ← 13着 ← 5着 | ||
4 | アンゴラブラック | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 2着 ← 2着 ← 1着 ← 1着 | ||
5 | グランドカリナン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 10着 ← 5着 ← 12着 ← 14着 ← 15着 | ||
6 | ドゥラドーレス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 2着 ← 2着 ← 2着 ← 2着 | ||
7 | トーセンリョウ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 2着 ← 3着 ← 3着 ← 2着 | ||
8 | ヤマニンブークリエ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 16着 ← 2着 ← 1着 ← 8着 | ||
9 | フクノブルーレイク | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 4着 ← 3着 ← 8着 ← 10着 | ||
10 | サフィラ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 5着 ← 7着 ← 12着 ← 13着 | ||
11 | バレエマスター | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 7着 ← 8着 ← 13着 ← 11着 ← 4着 | ||
12 | セキトバイースト | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 6着 ← 10着 ← 1着 ← 1着 | ||
13 | シュトルーヴェ | ← 横ばい |
| 直近5走: 10着 ← 5着 ← 7着 ← 5着 ← 10着 | ||
14 | シンハナーダ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 4着 ← 1着 ← 5着 ← 1着 | ||
15 | シュガークン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 1着 ← 1着 ← 1着 ← 2着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×新潟相性分析「新潟大賞典」
新潟での勝率が最も高いのは木村 哲也調教師（96戦23勝・勝率24.0%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは尾関 知人調教師（180戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
14 | シンハナーダ | 木村 哲也 |
| 勝率: 24.0% 複勝率: 50.0% 平均着順: 5.2位 | ||
3 | グランディア | 中内田 充正 |
| 勝率: 21.8% 複勝率: 43.6% 平均着順: 5.4位 | ||
1 | ホールネス | 藤原 英昭 |
| 勝率: 16.7% 複勝率: 34.0% 平均着順: 6.8位 | ||
6 | ドゥラドーレス | 宮田 敬介 |
| 勝率: 15.2% 複勝率: 33.9% 平均着順: 6.3位 | ||
8 | ヤマニンブークリエ | 松永 幹夫 |
| 勝率: 14.6% 複勝率: 36.5% 平均着順: 6.4位 | ||
10 | サフィラ | 池添 学 |
| 勝率: 13.6% 複勝率: 33.9% 平均着順: 6.2位 | ||
2 | ラインベック | 友道 康夫 |
| 勝率: 12.9% 複勝率: 44.6% 平均着順: 5.8位 | ||
15 | シュガークン | 清水 久詞 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 24.7% 平均着順: 6.9位 | ||
9 | フクノブルーレイク | 竹内 正洋 |
| 勝率: 9.5% 複勝率: 23.2% 平均着順: 7.2位 | ||
13 | シュトルーヴェ | 堀 宣行 |
| 勝率: 9.3% 複勝率: 22.7% 平均着順: 7.9位 | ||
7 | トーセンリョウ | 加藤 征弘 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 18.5% 平均着順: 7.7位 | ||
5 | グランドカリナン | 田島 俊明 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 20.1% 平均着順: 7.9位 | ||
12 | セキトバイースト | 四位 洋文 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 33.9% 平均着順: 6.2位 | ||
4 | アンゴラブラック | 尾関 知人 |
| 勝率: 4.4% 複勝率: 17.8% 平均着順: 8.0位 | ||
11 | バレエマスター | 梅田 智之 |
| 勝率: 3.5% 複勝率: 11.6% 平均着順: 8.1位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「新潟大賞典」
新潟芝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ディープインパクト産駒（648戦79勝・勝率12.2%）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 |
|---|---|---|
1 | ホールネス | Lope de Vega |
| 出走: 2回 勝率: 100.0% 複勝率: 100.0% | ||
2 | ラインベック | ディープインパクト |
| 出走: 648回 勝率: 12.2% 複勝率: 34.0% | ||
7 | トーセンリョウ | ディープインパクト |
| 出走: 648回 勝率: 12.2% 複勝率: 34.0% | ||
4 | アンゴラブラック | キズナ |
| 出走: 201回 勝率: 11.4% 複勝率: 28.9% | ||
6 | ドゥラドーレス | ドゥラメンテ |
| 出走: 170回 勝率: 11.2% 複勝率: 32.9% | ||
15 | シュガークン | ドゥラメンテ |
| 出走: 170回 勝率: 11.2% 複勝率: 32.9% | ||
12 | セキトバイースト | デクラレーションオブウォー |
| 出走: 30回 勝率: 10.0% 複勝率: 26.7% | ||
13 | シュトルーヴェ | キングカメハメハ |
| 出走: 204回 勝率: 9.8% 複勝率: 25.5% | ||
5 | グランドカリナン | リアルインパクト |
| 出走: 33回 勝率: 9.1% 複勝率: 21.2% | ||
14 | シンハナーダ | レイデオロ |
| 出走: 67回 勝率: 9.0% 複勝率: 29.9% | ||
3 | グランディア | ハービンジャー |
| 出走: 382回 勝率: 8.9% 複勝率: 21.5% | ||
10 | サフィラ | ハーツクライ |
| 出走: 471回 勝率: 7.2% 複勝率: 25.1% | ||
8 | ヤマニンブークリエ | キタサンブラック |
| 出走: 77回 勝率: 6.5% 複勝率: 14.3% | ||
9 | フクノブルーレイク | ウインブライト |
| 出走: 36回 勝率: 5.6% 複勝率: 25.0% | ||
11 | バレエマスター | スピルバーグ |
| 出走: 32回 勝率: 3.1% 複勝率: 18.8% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「新潟大賞典」
「新潟大賞典」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《ホールネス》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 ホールネス（西塚洸二騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走9着大敗→2500mから2000m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。
🔥 前走ディー騎手で9着→西塚洸二騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが新潟では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📌 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: 中山芝2500m 9着 → 中京芝2200m 14着 → 京都芝2200m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
14 シンハナーダ（杉原誠人騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走坂井瑠星騎手で7着→杉原誠人騎手に乗り替わり。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。
🔥 近走不振だが新潟では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 東京芝2000m 7着 → 中京芝2000m 4着 → 新潟芝2000m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
13 シュトルーヴェ（丹内祐次騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走10着大敗→2400mから2000m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。
🔥 前走菅原明良騎手で10着→丹内祐次騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京芝2400m 10着 → 東京芝2500m 5着 → 札幌芝2000m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
❓ 「新潟大賞典」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「新潟大賞典」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「新潟大賞典」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. 「新潟大賞典」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. 「新潟大賞典」（新潟芝2000m・15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。
