「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
11R15:25
栗東ステークスダート1400m16頭
360 円
🔖 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
「栗東ステークス」（ダート1400m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《ジャスティンアース》を本命に推奨いたします。対抗は《クロジシジョー》、単穴に《インユアパレス》を指名しております。ダート1400m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 |
|---|---|---|---|
| 13 | 13.2倍 | ◎ 90.0 | |
| 14 | 930.5倍 | ○ 72.8 | |
| 1 | 35.4倍 | ▲ 72.0 | |
| 11 | 24.7倍 | △ 68.7 | |
| 2 | 1147.2倍 | ☆ 64.3 | |
| 3 | 1254.3倍 | 61.8 | |
| 4 | 816.6倍 | 59.2 | |
| 10 | 48.3倍 | 59.1 | |
| 7 | 1044.7倍 | 52.0 | |
| 16 | 510.5倍 | 51.6 | |
| 5 | 715.0倍 | 51.4 | |
| 6 | 613.1倍 | 49.7 | |
| 12 | 1598.3倍 | 36.8 | |
| 9 | 16152.9倍 | 消 26.5 | |
| 8 | 1489.0倍 | 消 24.8 | |
| 15 | 1369.8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
1インユアパレス
180 円
複勝
11ベルジュロネット
180 円
📊 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」
13 ジャスティンアース（吉村誠之助騎手）
「栗東ステークス」の注目馬は《ジャスティンアース》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 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556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 | 51.3% |
| 1番人気の複勝率 | 62.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 556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
脚質構成はバランス型でございます。極端なペースにはなりにくく、総合力が問われるレースになる見込みです。展開面での大きな有利不利は生じにくいため、各馬の能力差が素直に反映されやすいでしょう。
| 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 |
|---|---|---|
1 | インユアパレス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 1着 ← 1着 ← 2着 ← 4着 | ||
2 | ゲッティヴィラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 7着 ← 1着 ← 2着 ← 1着 | ||
3 | 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 | ||
4 | タガノミスト | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 2着 ← 14着 ← 11着 ← 1着 ← 1着 | ||
5 | 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 | ||
6 | ルークススペイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 1着 ← 3着 ← 2着 ← 11着 | ||
7 | 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 | ||
8 | スリーピース | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 10着 ← 1着 ← 9着 ← 12着 | ||
9 | 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 | ||
10 | ハッピーマン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 1着 ← 9着 ← 4着 ← 1着 | ||
11 | 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 | ||
12 | 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 | ||
13 | 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 | ||
14 | クロジシジョー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 10着 ← 1着 ← 3着 ← 5着 | ||
15 | レアンダー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 14着 ← 15着 ← 5着 ← 1着 | ||
16 | ナムラクララ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 6着 ← 13着 ← 2着 ← 4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（330戦59勝・勝率17.9%）でございます。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
13 | ジャスティンアース | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 17.9% 複勝率: 42.1% 平均着順: 5.7位 | ||
11 | ベルジュロネット | 大久保 龍志 |
| 勝率: 13.6% 複勝率: 34.3% 平均着順: 6.4位 | ||
10 | ハッピーマン | 寺島 良 |
| 勝率: 10.5% 複勝率: 27.5% 平均着順: 6.9位 | ||
9 | 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 | ||
1 | インユアパレス | 須貝 尚介 |
| 勝率: 8.5% 複勝率: 26.7% 平均着順: 6.8位 | ||
2 | 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 | ||
7 | アドバンスファラオ | 森 秀行 |
| 勝率: 6.9% 複勝率: 18.6% 平均着順: 8.6位 | ||
6 | ルークススペイ | 伊藤 圭三 |
| 勝率: 6.9% 複勝率: 24.1% 平均着順: 7.6位 | ||
16 | ナムラクララ | 長谷川 浩大 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 24.7% 平均着順: 7.2位 | ||
14 | クロジシジョー | 岡田 稲男 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 19.1% 平均着順: 7.8位 | ||
12 | 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 | ||
8 | 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 | ||
15 | レアンダー | 大根田 裕之 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 18.0% 平均着順: 8.2位 | ||
4 | タガノミスト | 渡辺 薫彦 |
| 勝率: 5.1% 複勝率: 17.1% 平均着順: 8.1位 | ||
5 | 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 | ||
3 | エートラックス | 宮本 博 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 19.2% 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 |
|---|---|---|
2 | ゲッティヴィラ | Frosted |
| 出走: 10回 勝率: 50.0% 複勝率: 60.0% | ||
1 | インユアパレス | Palace Malice |
| 出走: 6回 勝率: 50.0% 複勝率: 100.0% | ||
7 | アドバンスファラオ | American Pharoah |
| 出走: 50回 勝率: 16.0% 複勝率: 30.0% | ||
10 | 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% | ||
4 | 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% | ||
13 | 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% | ||
5 | ハワイアンタイム | ロードカナロア |
| 出走: 339回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.4% | ||
11 | ベルジュロネット | ロードカナロア |
| 出走: 339回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.4% | ||
16 | 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% | ||
15 | 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% | ||
6 | 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% | ||
9 | 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% | ||
8 | スリーピース | ミッキーアイル |
| 出走: 119回 勝率: 6.7% 複勝率: 18.5% | ||
3 | エートラックス | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 104回 勝率: 6.7% 複勝率: 28.8% | ||
12 | トリリオンボーイ | マクフィ |
| 出走: 93回 勝率: 4.3% 複勝率: 21.5% | ||
14 | 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」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。
2 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
3 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
10 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。
