「栗東ステークス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日:
京都
11R
栗東ステークスダート1400m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「栗東ステークス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
16頭が出走する「栗東ステークス」(ダート1400m)。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《ジャスティンアース》でございます。次いで《クロジシジョー》、《インユアパレス》の順に評価しておりますが、ダート1400m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。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 72.8 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 72.0 | |
| 0 | 00倍 | △ 68.7 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 64.3 | |
| 0 | 00倍 | 61.8 | |
| 0 | 00倍 | 59.2 | |
| 0 | 00倍 | 59.1 | |
| 0 | 00倍 | 52.0 | |
| 0 | 00倍 | 51.6 | |
| 0 | 00倍 | 51.4 | |
| 0 | 00倍 | 49.7 | |
| 0 | 00倍 | 36.8 | |
| 0 | 00倍 | 消 26.5 | |
| 0 | 00倍 | 消 24.8 | |
| 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「栗東ステークス」
1位と2位のスコア差は17.2ptとなっております。AIは本命馬を明確に上位と評価しており、軸として信頼できる一頭でございます。全体のスコア幅は70.0ptで、上位と下位の力差がはっきりした構成です。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「栗東ステークス」
0 ジャスティンアース(吉村誠之助騎手)
「栗東ステークス」でAIが最も高く評価した《ジャスティンアース》を深掘り分析いたします。
📌 前走1着の勢いそのまま。連勝なるか注目の一頭。
📊 近走成績: 阪神ダート1400m 1着(2人気) → 京都ダート1400m 5着(2人気) → 東京ダート1400m 2着(2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「栗東ステークス」
過去555レースで1番人気の勝率は29.7%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、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 | 29.7% |
| 1番人気の連対率 | 51.2% |
| 1番人気の複勝率 | 62.7% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 555レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「栗東ステークス」
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:ミドルペース
ミドルペースが想定される構成でございます。展開の有利不利は少なく、馬の能力差がそのまま着順に反映されやすいレースです。特定の脚質に偏らない分、実力通りの決着になる確率が高いと見ております。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.2% |
先行 | 6頭 | 37.5% |
差し | 7頭 | 43.8% |
追込 | 2頭 | 12.5% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「栗東ステークス」
特に注目していただきたいのは上昇中の《クロジシジョー》《レアンダー》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 | クロジシジョー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 10着 ← 1着 ← 3着 ← 5着 | ||
0 | ハワイアンタイム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 ← 7着 ← 12着 ← 1着 | ||
0 | アドバンスファラオ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 10着 ← 13着 ← 12着 ← 16着 ← 6着 | ||
0 | レアンダー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 14着 ← 15着 ← 5着 ← 1着 | ||
0 | サフランヒーロー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 14着 ← 15着 ← 13着 ← 12着 | ||
0 | ジャスティンアース | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 5着 ← 2着 ← 13着 ← 3着 | ||
0 | エートラックス | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 11着 ← 2着 ← 14着 ← 6着 ← 11着 | ||
0 | タガノミスト | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 2着 ← 14着 ← 11着 ← 1着 ← 1着 | ||
0 | インユアパレス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 1着 ← 1着 ← 2着 ← 4着 | ||
0 | ハッピーマン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 1着 ← 9着 ← 4着 ← 1着 | ||
0 | ルークススペイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 1着 ← 3着 ← 2着 ← 11着 | ||
0 | トリリオンボーイ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 8着 ← 10着 ← 10着 ← 1着 | ||
0 | ナムラクララ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 6着 ← 13着 ← 2着 ← 4着 | ||
0 | スリーピース | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 10着 ← 1着 ← 9着 ← 12着 | ||
0 | ベルジュロネット | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 1着 ← 1着 ← 4着 ← 4着 | ||
0 | ゲッティヴィラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 7着 ← 1着 ← 2着 ← 1着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「栗東ステークス」
京都での勝率が最も高いのは杉山 晴紀調教師(327戦59勝・勝率18.0%)でございます。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ジャスティンアース | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 18.0% 複勝率: 41.9% 平均着順: 5.7位 | ||
0 | ベルジュロネット | 大久保 龍志 |
| 勝率: 13.6% 複勝率: 34.1% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | ハッピーマン | 寺島 良 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 27.4% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | サフランヒーロー | 森 一誠 |
| 勝率: 10.0% 複勝率: 10.0% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | インユアパレス | 須貝 尚介 |
| 勝率: 8.6% 複勝率: 26.5% 平均着順: 6.8位 | ||
0 | ゲッティヴィラ | 小栗 実 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 22.7% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | アドバンスファラオ | 森 秀行 |
| 勝率: 7.0% 複勝率: 18.8% 平均着順: 8.6位 | ||
0 | ナムラクララ | 長谷川 浩大 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 24.8% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | クロジシジョー | 岡田 稲男 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 19.3% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | トリリオンボーイ | 武井 亮 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 20.2% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | スリーピース | 武井 亮 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 20.2% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | レアンダー | 大根田 裕之 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 17.8% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | ルークススペイ | 伊藤 圭三 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 22.8% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | タガノミスト | 渡辺 薫彦 |
| 勝率: 5.1% 複勝率: 17.3% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | ハワイアンタイム | 昆 貢 |
| 勝率: 4.2% 複勝率: 16.2% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | エートラックス | 宮本 博 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 19.3% 平均着順: 7.3位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「栗東ステークス」
京都ダート1400m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Frosted産駒(10戦5勝・勝率50.0%)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 | ゲッティヴィラ | Frosted |
| 出走: 10回 勝率: 50.0% 複勝率: 60.0% | ||
0 | インユアパレス | Palace Malice |
| 出走: 6回 勝率: 50.0% 複勝率: 100.0% | ||
0 | アドバンスファラオ | American Pharoah |
| 出走: 50回 勝率: 16.0% 複勝率: 30.0% | ||
0 | ハッピーマン | ダノンレジェンド |
| 出走: 93回 勝率: 15.1% 複勝率: 26.9% | ||
0 | タガノミスト | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 174回 勝率: 12.6% 複勝率: 21.8% | ||
0 | ジャスティンアース | キズナ |
| 出走: 102回 勝率: 10.8% 複勝率: 28.4% | ||
0 | ハワイアンタイム | ロードカナロア |
| 出走: 338回 勝率: 10.1% 複勝率: 30.5% | ||
0 | ベルジュロネット | ロードカナロア |
| 出走: 338回 勝率: 10.1% 複勝率: 30.5% | ||
0 | ナムラクララ | アドマイヤマーズ |
| 出走: 21回 勝率: 9.5% 複勝率: 19.0% | ||
0 | レアンダー | シルバーステート |
| 出走: 60回 勝率: 8.3% 複勝率: 16.7% | ||
0 | ルークススペイ | ベストウォーリア |
| 出走: 37回 勝率: 8.1% 複勝率: 24.3% | ||
0 | サフランヒーロー | カレンブラックヒル |
| 出走: 85回 勝率: 7.1% 複勝率: 15.3% | ||
0 | スリーピース | ミッキーアイル |
| 出走: 118回 勝率: 6.8% 複勝率: 18.6% | ||
0 | エートラックス | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 103回 勝率: 6.8% 複勝率: 29.1% | ||
0 | トリリオンボーイ | マクフィ |
| 出走: 92回 勝率: 4.3% 複勝率: 20.7% | ||
0 | クロジシジョー | フリオーソ |
| 出走: 57回 勝率: 1.8% 複勝率: 7.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「栗東ステークス」
「栗東ステークス」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 ゲッティヴィラ(佐々木大輔騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走西村淳也騎手で9着→佐々木大輔騎手に乗り替わり。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。
📊 近走成績: 京都ダート1200m 9着 → 阪神ダート1200m 7着 → 京都ダート1200m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 エートラックス(角田大和騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走ルメール騎手で11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。
🔥 近走不振だが京都では2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 中山ダート1200m 11着 → 京都ダート1200m 2着 → 中山ダート1200m 14着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
0 ハッピーマン(高杉吏麒騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走16着大敗→1600mから1400m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。
🔥 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。
📊 近走成績: 東京ダート1600m 16着 → 京都ダート1400m 1着 → 東京ダート1600m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「栗東ステークス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「栗東ステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか?
A. はい、「栗東ステークス」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. 「栗東ステークス」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. 「栗東ステークス」(京都ダート1400m・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。



