「はやぶさ賞」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
新潟
9R14:10
はやぶさ賞芝1000m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「はやぶさ賞」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
「はやぶさ賞」（芝1000m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《クイーンレグナント》を本命に推奨いたします。対抗は《オタルイーグル》、単穴に《シーグルロス》を指名しております。芝1000m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 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1066.0倍 | ◎ 90.0 | |
| 13 | 25.6倍 | ○ 81.7 | |
| 15 | 46.1倍 | ▲ 75.1 | |
| 12 | 934.9倍 | △ 74.5 | |
| 2 | 711.7倍 | ☆ 73.0 | |
| 3 | 813.7倍 | 70.3 | |
| 5 | 13108.8倍 | 67.5 | |
| 8 | 35.9倍 | 67.1 | |
| 10 | 69.5倍 | 67.0 | |
| 14 | 56.4倍 | 65.7 | |
| 9 | 1176.0倍 | 64.8 | |
| 16 | 14.2倍 | 64.7 | |
| 4 | 16248.7倍 | 58.9 | |
| 11 | 1287.8倍 | 49.7 | |
| 7 | 15244.1倍 | 44.5 | |
| 6 | 14147.3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「はやぶさ賞」
スコアレンジは70.0ptと力差が大きいフィールドでございます。下位馬の逆転は厳しく、上位馬中心の馬券構成が妥当と考えられます。ただし上位同士の比較では接戦の部分もございますので、相手選びは慎重に。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「はやぶさ賞」
1 クイーンレグナント（杉原誠人騎手）
「はやぶさ賞」の注目馬は《クイーンレグナント》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の横山和生騎手から杉原誠人騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1200m→今回1000mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📌 前走ダート→今回芝への転戦。コース替わりが好転の鍵。
📌 近走の着順が上昇傾向（13着→3着→10着→1着→3着）。調子の波に乗っている。
📌 新潟で過去3着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 中山ダート1200m 13着（6人気） → 中山ダート1200m 3着（3人気） → 福島芝1200m 10着（4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「はやぶさ賞」
過去236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。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 28.4% |
| 1番人気の連対率 | 43.2% |
| 1番人気の複勝率 | 58.1% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.9番人気 |
| 集計レース数 | 236レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「はやぶさ賞」
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
先行勢が11頭と多めの構成でございます。序盤からペースが流れ、最後の直線で差し馬が伸びてくる展開が想定されます。人気の先行馬が崩れるケースも考えられますので、穴党の方は後方待機組に注目です。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 4頭 | 26.7% |
先行 | 7頭 | 46.7% |
差し | 1頭 | 6.7% |
追込 | 3頭 | 20.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「はやぶさ賞」
特に注目していただきたいのは上昇中の《クイーンレグナント》《エムティリオ》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 | クイーンレグナント | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 3着 ← 10着 ← 1着 ← 3着 | ||
2 | コパノトーマス | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 5着 ← 8着 ← 9着 ← 9着 ← 6着 | ||
3 | ブレイヴソルジャー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 7着 ← 6着 | ||
4 | カシノリアーナ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 12着 ← 1着 ← 7着 ← 12着 ← 15着 | ||
5 | コウジハラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 1着 ← 2着 | ||
6 | アースコーリング | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
7 | フローラルツッキー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 8着 | ||
8 | ウィングブルー | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 4着 ← 2着 ← 11着 ← 10着 ← 1着 | ||
9 | ミヤフロント | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 11着 ← 4着 | ||
10 | ダブルチャレンジ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 4着 ← 6着 ← 14着 | ||
11 | エムティリオ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 12着 | ||
12 | クワイエットアイ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 15着 ← 1着 ← 3着 ← 2着 | ||
13 | オタルイーグル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 13着 ← 14着 ← 8着 | ||
14 | トモジャオーリー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 5着 ← 2着 | ||
15 | シーグルロス | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 7着 ← 16着 ← 7着 ← 7着 ← 12着 | ||
16 | カレンデュラ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 3着 ← 2着 ← 3着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×新潟相性分析「はやぶさ賞」
新潟での勝率が最も高いのは高柳 大輔調教師（87戦13勝・勝率14.9%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは斎藤 誠調教師（242戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
13 | オタルイーグル | 高柳 大輔 |
| 勝率: 14.9% 複勝率: 29.9% 平均着順: 7.2位 | ||
9 | ミヤフロント | 斉藤 崇史 |
| 勝率: 10.9% 複勝率: 28.5% 平均着順: 6.9位 | ||
8 | ウィングブルー | 斎藤 誠 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 24.4% 平均着順: 7.4位 | ||
12 | クワイエットアイ | 中竹 和也 |
| 勝率: 8.7% 複勝率: 26.2% 平均着順: 7.3位 | ||
15 | シーグルロス | 尾形 和幸 |
| 勝率: 8.1% 複勝率: 19.8% 平均着順: 7.8位 | ||
11 | エムティリオ | 小野 次郎 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 17.8% 平均着順: 8.1位 | ||
1 | クイーンレグナント | 嘉藤 貴行 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 17.9% 平均着順: 7.9位 | ||
7 | フローラルツッキー | 伊坂 重信 |
| 勝率: 5.9% 複勝率: 15.4% 平均着順: 8.4位 | ||
14 | トモジャオーリー | 鈴木 伸尋 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 17.8% 平均着順: 7.8位 | ||
10 | ダブルチャレンジ | 深山 雅史 |
| 勝率: 5.1% 複勝率: 21.9% 平均着順: 8.0位 | ||
2 | コパノトーマス | 青木 孝文 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 19.0% 平均着順: 8.2位 | ||
5 | コウジハラ | 西田 雄一郎 |
| 勝率: 2.8% 複勝率: 16.7% 平均着順: 8.2位 | ||
3 | ブレイヴソルジャー | 新開 幸一 |
| 勝率: 2.5% 複勝率: 12.0% 平均着順: 8.9位 | ||
4 | カシノリアーナ | 天間 昭一 |
| 勝率: 1.9% 複勝率: 6.8% 平均着順: 10.2位 | ||
16 | カレンデュラ | 室井 潔 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 10.0位 | ||
6 | アースコーリング | 五十嵐 冬樹 |
| 勝率: - 複勝率: - 平均着順: - | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「はやぶさ賞」
新潟芝1000m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グレーターロンドン産駒（11戦3勝・勝率27.3%）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 |
|---|---|---|
11 | エムティリオ | グレーターロンドン |
| 出走: 11回 勝率: 27.3% 複勝率: 36.4% | ||
9 | ミヤフロント | Kingman |
| 出走: 4回 勝率: 25.0% 複勝率: 25.0% | ||
6 | アースコーリング | フォーウィールドライブ |
| 出走: 18回 勝率: 22.2% 複勝率: 38.9% | ||
13 | オタルイーグル | ダノンスマッシュ |
| 出走: 5回 勝率: 20.0% 複勝率: 20.0% | ||
16 | カレンデュラ | アルアイン |
| 出走: 23回 勝率: 13.0% 複勝率: 43.5% | ||
3 | ブレイヴソルジャー | ファインニードル |
| 出走: 48回 勝率: 12.5% 複勝率: 16.7% | ||
4 | カシノリアーナ | サトノクラウン |
| 出走: 12回 勝率: 8.3% 複勝率: 16.7% | ||
1 | クイーンレグナント | タワーオブロンドン |
| 出走: 28回 勝率: 3.6% 複勝率: 21.4% | ||
10 | ダブルチャレンジ | シャンハイボビー |
| 出走: 16回 勝率: 0.0% 複勝率: 18.8% | ||
14 | トモジャオーリー | モズアスコット |
| 出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 10.0% | ||
7 | フローラルツッキー | モズアスコット |
| 出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 10.0% | ||
5 | コウジハラ | マテラスカイ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
8 | ウィングブルー | アドマイヤマーズ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
15 | シーグルロス | フィレンツェファイア |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
2 | コパノトーマス | タニノフランケル |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
12 | クワイエットアイ | St Mark's Basilica |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「はやぶさ賞」
「はやぶさ賞」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。
4 カシノリアーナ（石神深道騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走12着大敗→1200mから1000m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。
🔥 前走菅原隆一騎手で12着→石神深道騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 近走は下降傾向だが、勝ち鞍のある実力馬。一度の好走で一気に浮上する力を秘めている。
📊 近走成績: 福島芝1200m 12着 → 小倉芝1200m 1着 → 東京芝1600m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
11 エムティリオ（上里直汰騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走14着大敗→1200mから1000m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。
🔥 前走石橋脩騎手で14着→上里直汰騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山芝1200m 14着 → 札幌芝1200m 12着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
7 フローラルツッキー（河原田菜々騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走16着大敗→1400mから1000m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。
🔥 前走上里直汰騎手で16着→河原田菜々騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京芝1400m 16着 → 東京芝1600m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「はやぶさ賞」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「はやぶさ賞」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「はやぶさ賞」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. 「はやぶさ賞」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. 「はやぶさ賞」（新潟芝1000m・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。
