「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
6R12:30
4歳以上1勝クラスダート1200m15頭
1,750 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
「4歳以上1勝クラス」（ダート1200m）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。《グランデスフィーダ》を本命としておりますが、《ニホンピロカラット》との差は紙一重でございます。3番手の《エブライト》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 | 36.0倍 | ◎ 90.0 | |
| 5 | 12.5倍 | ○ 84.7 | |
| 3 | 517.4倍 | ▲ 75.9 | |
| 8 | 1046.6倍 | △ 72.0 | |
| 10 | 718.6倍 | ☆ 68.6 | |
| 11 | 23.6倍 | 68.1 | |
| 13 | 410.3倍 | 60.9 | |
| 1 | 930.1倍 | 50.7 | |
| 2 | 617.8倍 | 49.6 | |
| 6 | 820.7倍 | 48.3 | |
| 15 | 13117.2倍 | 48.1 | |
| 4 | 1279.2倍 | 46.3 | |
| 12 | 15185.6倍 | 40.2 | |
| 14 | 1156.2倍 | 消 23.4 | |
| 9 | 14149.1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
7グランデスフィーダ
190 円
複勝
5ニホンピロカラット
130 円
単勝
5ニホンピロカラット
250 円
馬単
5ニホンピロカラット＞7グランデスフィーダ
1,180 円
📊 AIスコア分布「4歳以上1勝クラス」
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「4歳以上1勝クラス」
7 グランデスフィーダ（岩田望来騎手）
「4歳以上1勝クラス」の注目馬は《グランデスフィーダ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の斎藤新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。
📊 近走成績: 福島ダート1150m 6着（3人気） → 中京ダート1200m 3着（4人気） → 阪神ダート1200m 5着（6人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
🎲 波乱度メーター「4歳以上1勝クラス」
過去474レースでの1番人気の勝率は33.5%。
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、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 | 33.5% |
| 1番人気の連対率 | 51.9% |
| 1番人気の複勝率 | 67.1% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 474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：ハイペース
逃げ2頭・先行0頭と先行争いが激しくなりそうな構成でございます。ペースが速くなれば前の馬が消耗しやすく、差し・追込タイプの馬に注目です。後方から脚を溜められる馬を重視した馬券構成をおすすめいたします。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 13.3% |
先行 | 0頭 | 0.0% |
差し | 7頭 | 46.7% |
追込 | 6頭 | 40.0% |
📈 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《クリノミニスター》《エブライト》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 | メラヴィリオーザ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 4着 ← 7着 ← 10着 ← 11着 | ||
2 | バーケンティン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 11着 ← 8着 ← 3着 ← 9着 ← 12着 | ||
3 | エブライト | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 10着 ← 9着 ← 10着 ← 5着 | ||
4 | ワイルドブッター | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 14着 ← 12着 ← 7着 ← 11着 | ||
5 | ニホンピロカラット | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 2着 ← 11着 ← 2着 ← 2着 | ||
6 | ダディーズアイル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 12着 ← 6着 ← 12着 ← 4着 | ||
7 | グランデスフィーダ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 3着 ← 5着 ← 11着 ← 7着 | ||
8 | クリノミニスター | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 13着 ← 5着 ← 4着 ← 8着 | ||
9 | ピオニエーレ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 14着 ← 12着 ← 3着 ← 6着 | ||
10 | トッレブランカ | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 ← 8着 ← 7着 | ||
11 | カネコメファミリー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 8着 ← 3着 ← 4着 ← 2着 | ||
12 | コヒロ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 6着 ← 4着 ← 13着 ← 8着 | ||
13 | チムニーパイプ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 4着 ← 1着 ← 3着 ← 4着 | ||
14 | ダイアナクイーン | ← 横ばい |
| 直近5走: 13着 ← 13着 | ||
15 | シャインミラカナ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 14着 ← 5着 ← 9着 ← 9着 ← 14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」
京都での勝率が最も高いのは千田 輝彦調教師（280戦28勝・勝率10.0%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは大橋 勇樹調教師（350戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
6 | ダディーズアイル | 千田 輝彦 |
| 勝率: 10.0% 複勝率: 25.4% 平均着順: 7.1位 | ||
3 | エブライト | 橋口 慎介 |
| 勝率: 9.9% 複勝率: 27.0% 平均着順: 6.4位 | ||
4 | ワイルドブッター | 武 英智 |
| 勝率: 9.5% 複勝率: 27.9% 平均着順: 7.2位 | ||
10 | トッレブランカ | 今野 貞一 |
| 勝率: 9.0% 複勝率: 20.5% 平均着順: 7.7位 | ||
15 | シャインミラカナ | 北出 成人 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 22.0% 平均着順: 7.4位 | ||
5 | ニホンピロカラット | 大橋 勇樹 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 22.9% 平均着順: 7.4位 | ||
7 | グランデスフィーダ | 佐藤 悠太 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 28.2% 平均着順: 6.8位 | ||
13 | チムニーパイプ | 岡田 稲男 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 19.3% 平均着順: 7.7位 | ||
2 | バーケンティン | 平田 修 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 18.1% 平均着順: 7.8位 | ||
8 | クリノミニスター | 荒川 義之 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 20.7% 平均着順: 7.4位 | ||
9 | ピオニエーレ | 高橋 康之 |
| 勝率: 4.9% 複勝率: 14.7% 平均着順: 8.6位 | ||
14 | ダイアナクイーン | 高橋 康之 |
| 勝率: 4.9% 複勝率: 14.7% 平均着順: 8.6位 | ||
11 | カネコメファミリー | 中尾 秀正 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 18.7% 平均着順: 7.8位 | ||
12 | コヒロ | 羽月 友彦 |
| 勝率: 2.9% 複勝率: 11.6% 平均着順: 8.7位 | ||
1 | メラヴィリオーザ | 秋山 真一郎 |
| 勝率: 1.1% 複勝率: 10.2% 平均着順: 8.5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1200m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アルアイン産駒（27戦3勝・勝率11.1%）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 |
|---|---|---|
15 | シャインミラカナ | アルアイン |
| 出走: 27回 勝率: 11.1% 複勝率: 18.5% | ||
2 | バーケンティン | ロードカナロア |
| 出走: 338回 勝率: 10.1% 複勝率: 30.5% | ||
3 | エブライト | ヘニーヒューズ |
| 出走: 491回 勝率: 9.6% 複勝率: 26.3% | ||
8 | クリノミニスター | シニスターミニスター |
| 出走: 382回 勝率: 9.2% 複勝率: 26.4% | ||
10 | トッレブランカ | ドレフォン |
| 出走: 245回 勝率: 8.6% 複勝率: 27.3% | ||
4 | ワイルドブッター | キンシャサノキセキ |
| 出走: 395回 勝率: 8.4% 複勝率: 24.1% | ||
6 | ダディーズアイル | ミッキーアイル |
| 出走: 118回 勝率: 6.8% 複勝率: 18.6% | ||
1 | メラヴィリオーザ | ディーマジェスティ |
| 出走: 31回 勝率: 6.5% 複勝率: 22.6% | ||
7 | グランデスフィーダ | ドゥラメンテ |
| 出走: 64回 勝率: 4.7% 複勝率: 20.3% | ||
14 | ダイアナクイーン | マクフィ |
| 出走: 92回 勝率: 4.3% 複勝率: 20.7% | ||
12 | コヒロ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 75回 勝率: 4.0% 複勝率: 18.7% | ||
9 | ピオニエーレ | リオンディーズ |
| 出走: 122回 勝率: 3.3% 複勝率: 19.7% | ||
13 | チムニーパイプ | サンダースノー |
| 出走: 69回 勝率: 2.9% 複勝率: 10.1% | ||
11 | カネコメファミリー | ホッコータルマエ |
| 出走: 106回 勝率: 2.8% 複勝率: 7.5% | ||
5 | ニホンピロカラット | サトノダイヤモンド |
| 出走: 47回 勝率: 0.0% 複勝率: 14.9% | ||
🐴 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」では、AIが大穴候補を検出しました。《ピオニエーレ》は過去データの激走パターンに複数合致しており、人気薄ながら馬券圏内に飛び込む可能性を秘めています。3連系の穴馬として要注目です。
※ 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。
9 ピオニエーレ（幸英明騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走斎藤新騎手で8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。
🔥 前走芝からダートへ戻る。過去ダートで好走歴があり、コース替わりで一変も。
🔥 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。
📌 2走前14着の大敗から前走8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: 新潟芝1000m 8着 → 阪神ダート1400m 14着 → 京都ダート1900m 12着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
13 チムニーパイプ（菱田裕二騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走浜中俊騎手で8着→菱田裕二騎手に乗り替わり。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1200m 8着 → 京都ダート1200m 4着 → 中京ダート1200m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
2 バーケンティン（Ｍ．デムーロ騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走和田陽希騎手で11着→Ｍ．デムーロ騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 前走芝からダートへ戻る。過去ダートで好走歴があり、コース替わりで一変も。
📊 近走成績: 福島芝1200m 11着 → 小倉ダート1000m 8着 → 小倉ダート1000m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
❓ 「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1200m・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。
