「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
9R
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
16頭が出走する「はやぶさ賞」(芝1000m)。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《クイーンレグナント》でございます。次いで《オタルイーグル》、《シーグルロス》の順に評価しておりますが、芝1000m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 | ○ 81.7 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 75.1 | |
| 0 | 00倍 | △ 74.5 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 73.0 | |
| 0 | 00倍 | 70.3 | |
| 0 | 00倍 | 67.5 | |
| 0 | 00倍 | 67.1 | |
| 0 | 00倍 | 67.0 | |
| 0 | 00倍 | 65.7 | |
| 0 | 00倍 | 64.8 | |
| 0 | 00倍 | 64.7 | |
| 0 | 00倍 | 58.9 | |
| 0 | 00倍 | 49.7 | |
| 0 | 00倍 | 44.5 | |
| 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「はやぶさ賞」
全体のスコア幅は70.0ptとなっております。上位と下位の実力差がはっきりしたメンバー構成でございます。上位馬を中心に組み立てつつ、穴馬の台頭にも目を配りたいところです。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「はやぶさ賞」
0 クイーンレグナント(杉原誠人騎手)
「はやぶさ賞」でAIが最も高く評価した《クイーンレグナント》を深掘り分析いたします。
📌 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
逃げ馬が4頭おり、先行争いが激化することが予想されます。消耗戦になれば差し・追込脚質の馬が台頭する展開が濃厚です。直線の長いコースであれば、なおさら差し馬有利の傾向が強まります。
| 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」
《クイーンレグナント》《エムティリオ》が上り調子となっております。
直近の着順が着実に上昇しており、勢いのある走りが期待できます。
この好調ぶりは見逃せないポイントでございます。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
0 | シーグルロス | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 7着 ← 16着 ← 7着 ← 7着 ← 12着 | ||
0 | カシノリアーナ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 12着 ← 1着 ← 7着 ← 12着 ← 15着 | ||
0 | オタルイーグル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 13着 ← 14着 ← 8着 | ||
0 | 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 | ||
0 | エムティリオ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 12着 | ||
0 | コウジハラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | ミヤフロント | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 11着 ← 4着 | ||
0 | ブレイヴソルジャー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 7着 ← 6着 | ||
0 | 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 | ||
0 | トモジャオーリー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 5着 ← 2着 | ||
0 | フローラルツッキー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 8着 | ||
0 | 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 | ||
0 | アースコーリング | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | 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 | ||
0 | カレンデュラ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 3着 ← 2着 ← 3着 | ||
0 | 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 | ||
👔 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 |
|---|---|---|
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | アースコーリング | - |
| 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 |
|---|---|---|
0 | 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% | ||
0 | ミヤフロント | Kingman |
| 出走: 4回 勝率: 25.0% 複勝率: 25.0% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | カレンデュラ | アルアイン |
| 出走: 23回 勝率: 13.0% 複勝率: 43.5% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | コウジハラ | マテラスカイ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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。
0 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
0 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
0 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。



