鞍馬ステークスの無料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「鞍馬ステークス」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「鞍馬ステークス」(芝1200m)。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《ディアナザール》でございます。次いで《アブキールベイ》、《フリッカージャブ》の順に評価しておりますが、芝1200m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。

▼ 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

3

ディアナザール 団野大成

23.7倍

90.0

14

アブキールベイ 川田将雅

411.9倍

83.6

12

フリッカージャブ 松山弘平

11.8倍

80.3

6

アンクルクロス 鮫島克駿

39.2倍

77.6

2

モリノドリーム 菱田裕二

13107.8倍

70.7

13

ヤンキーバローズ 岩田望来

512.1倍

  67.2

15

ソウテン M.デムーロ

1196.0倍

  62.5

4

ガロンヌ 池添謙一

740.7倍

  61.5

9

ティニア 高杉吏麒

962.2倍

  61.5

8

フロムダスク 松若風馬

848.8倍

  57.0

16

アスクワンタイム 川須栄彦

621.4倍

  54.6

5

マイネルレノン 国分恭介

16173.2倍

27.1

10

イフェイオン 吉村誠之助

14114.0倍

24.3

7

オタルエバー 角田大和

15139.4倍

23.4

11

イツモニコニコ 国分優作

1069.0倍

22.4

1

デイトナモード 太宰啓介

1299.9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競馬ウェーブ予想の的中馬券

  • 複勝

    3ディアナザール

    140 円

  • 複勝

    12フリッカージャブ

    110 円

  • 複勝

    6アンクルクロス

    170 円

  • 単勝

    12フリッカージャブ

    180 円

  • 馬単

    12フリッカージャブ6アンクルクロス

    1,130 円

  • 3連複

    3ディアナザール6アンクルクロス12フリッカージャブ

    840 円

  • 3連単

    12フリッカージャブ6アンクルクロス3ディアナザール

    3,320 円

📊 AIスコア分布「鞍馬ステークス」

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

3 ディアナザール(団野大成騎手)

「鞍馬ステークス」でAIが最も高く評価した《ディアナザール》を深掘り分析いたします。

📌 前走1400m→今回1200mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。

📌 近走の着順が上昇傾向(4着→1着→1着→1着→2着)。調子の波に乗っている。

📌 京都で過去2着の好走歴あり。コース適性は実証済み。

📊 近走成績: 阪神芝1400m 4着(3人気) → 阪神芝1400m 1着(1人気) → 中京芝1600m 1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「鞍馬ステークス」

過去201レースで1番人気の勝率は28.4%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。

▼ 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28.4%
1番人気の連対率44.8%
1番人気の複勝率57.7%
勝ち馬の平均人気3.7番人気
集計レース数201レース

🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「鞍馬ステークス」

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:スローペース

逃げ0頭・先行5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。

▼ 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

0頭

0.0%

先行

5頭

31.2%

差し

6頭

37.5%

追込

5頭

31.2%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「鞍馬ステークス」

特に注目していただきたいのは上昇中の《モリノドリーム》《ソウテン》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。

▼ 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

1

デイトナモード やや下降
直近5走: 17着 ← 1着 ← 16着 ← 12着 ← 13着

2

モリノドリーム 上昇中
直近5走: 15着 ← 4着 ← 9着 ← 5着 ← 9着

3

ディアナザール やや上昇
直近5走: 4着 ← 1着 ← 1着 ← 1着 ← 2着

4

ガロンヌ 上昇中
直近5走: 5着 ← 18着 ← 8着 ← 1着 ← 8着

5

マイネルレノン 下降中
直近5走: 7着 ← 5着 ← 14着 ← 11着 ← 16着

6

アンクルクロス やや下降
直近5走: 2着 ← 1着 ← 7着 ← 3着 ← 3着

7

オタルエバー 上昇中
直近5走: 14着 ← 16着 ← 14着 ← 18着 ← 1着

8

フロムダスク 上昇中
直近5走: 10着 ← 14着 ← 1着 ← 16着 ← 6着

9

ティニア 上昇中
直近5走: 13着 ← 7着 ← 8着 ← 5着 ← 2着

10

イフェイオン 下降中
直近5走: 10着 ← 8着 ← 15着 ← 14着 ← 11着

11

イツモニコニコ 上昇中
直近5走: 12着 ← 1着 ← 1着 ← 9着 ← 2着

12

フリッカージャブ 横ばい
直近5走: 6着 ← 1着 ← 1着 ← 1着 ← 6着

13

ヤンキーバローズ 上昇中
直近5走: 7着 ← 6着 ← 9着 ← 9着 ← 1着

14

アブキールベイ 上昇中
直近5走: 13着 ← 6着 ← 6着 ← 6着 ← 3着

15

ソウテン 上昇中
直近5走: 15着 ← 10着 ← 2着 ← 16着 ← 5着

16

アスクワンタイム 下降中
直近5走: 5着 ← 3着 ← 2着 ← 8着 ← 5着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「鞍馬ステークス」

京都での勝率が最も高いのは鈴木 伸尋調教師(12戦3勝・勝率25.0%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは斉藤 崇史調教師(319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

2

モリノドリーム 鈴木 伸尋
勝率: 25.0% 複勝率: 33.3% 平均着順: 6.1位

4

ガロンヌ 上村 洋行
勝率: 16.6% 複勝率: 40.4% 平均着順: 5.9位

13

ヤンキーバローズ 上村 洋行
勝率: 16.6% 複勝率: 40.4% 平均着順: 5.9位

9

ティニア 池江 泰寿
勝率: 13.4% 複勝率: 37.8% 平均着順: 6.0位

15

ソウテン 斉藤 崇史
勝率: 12.2% 複勝率: 31.3% 平均着順: 6.4位

3

ディアナザール 斉藤 崇史
勝率: 12.2% 複勝率: 31.3% 平均着順: 6.4位

1

デイトナモード 千田 輝彦
勝率: 10.0% 複勝率: 25.4% 平均着順: 7.1位

14

アブキールベイ 坂口 智康
勝率: 7.4% 複勝率: 23.1% 平均着順: 7.6位

10

イフェイオン 杉山 佳明
勝率: 7.1% 複勝率: 23.4% 平均着順: 7.2位

11

イツモニコニコ 浜田 多実雄
勝率: 7.0% 複勝率: 21.8% 平均着順: 7.7位

8

フロムダスク 森 秀行
勝率: 7.0% 複勝率: 18.8% 平均着順: 8.6位

6

アンクルクロス 高橋 亮
勝率: 6.0% 複勝率: 23.4% 平均着順: 7.4位

7

オタルエバー 中竹 和也
勝率: 5.3% 複勝率: 18.4% 平均着順: 8.3位

12

フリッカージャブ 西園 翔太
勝率: 5.3% 複勝率: 20.5% 平均着順: 7.6位

5

マイネルレノン 宮 徹
勝率: 4.8% 複勝率: 20.1% 平均着順: 7.2位

16

アスクワンタイム 梅田 智之
勝率: 2.7% 複勝率: 16.5% 平均着順: 8.1位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「鞍馬ステークス」

京都芝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ファインニードル産駒(65戦9勝・勝率13.8%)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。

▼ 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

14

アブキールベイ ファインニードル
出走: 65回 勝率: 13.8% 複勝率: 23.1%

15

ソウテン ロードカナロア
出走: 375回 勝率: 11.5% 複勝率: 27.7%

16

アスクワンタイム ロードカナロア
出走: 375回 勝率: 11.5% 複勝率: 27.7%

3

ディアナザール ロードカナロア
出走: 375回 勝率: 11.5% 複勝率: 27.7%

12

フリッカージャブ サートゥルナーリア
出走: 18回 勝率: 11.1% 複勝率: 22.2%

2

モリノドリーム モーリス
出走: 119回 勝率: 10.9% 複勝率: 26.1%

4

ガロンヌ モーリス
出走: 119回 勝率: 10.9% 複勝率: 26.1%

9

ティニア Frankel
出走: 46回 勝率: 10.9% 複勝率: 30.4%

11

イツモニコニコ ビッグアーサー
出走: 115回 勝率: 9.6% 複勝率: 22.6%

6

アンクルクロス タリスマニック
出走: 21回 勝率: 9.5% 複勝率: 23.8%

5

マイネルレノン ダイワメジャー
出走: 361回 勝率: 7.2% 複勝率: 25.2%

1

デイトナモード アメリカンペイトリオット
出走: 29回 勝率: 6.9% 複勝率: 27.6%

7

オタルエバー リオンディーズ
出走: 78回 勝率: 6.4% 複勝率: 21.8%

10

イフェイオン エピファネイア
出走: 105回 勝率: 3.8% 複勝率: 16.2%

13

ヤンキーバローズ エピファネイア
出走: 105回 勝率: 3.8% 複勝率: 16.2%

8

フロムダスク Bolt d'Oro
出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「鞍馬ステークス」

「鞍馬ステークス」では、AIが大穴候補を検出しました。《フロムダスク》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。

8 フロムダスク(松若風馬騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 前走10着大敗→1600mから1200m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。

🔥 前走菱田裕二騎手で10着→松若風馬騎手に乗り替わり。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10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1600m 10着 → 中山芝1600m 14着 → 京都芝1600m 1着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

2 モリノドリーム(菱田裕二騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走15着大敗→1400mから1200m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。

🔥 前走小林美駒騎手で15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。

📊 近走成績: 中京芝1400m 15着 → 中山芝1200m 4着 → 札幌芝1200m 9着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

4 ガロンヌ(池添謙一騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走小沢大仁騎手で5着→池添謙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1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。

📌 2走前18着の大敗から前走5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1200m 5着 → 東京芝1400m 18着 → 新潟芝1400m 8着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

❓ 「鞍馬ステークス」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「鞍馬ステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか?

A. はい、「鞍馬ステークス」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. 「鞍馬ステークス」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. 「鞍馬ステークス」(京都芝1200m・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。

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  1. 新潟

    11R15:45

    新潟大賞典2000m15頭

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