「4歳以上1勝クラス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
新潟
12R16:01
4歳以上1勝クラスダート1200m15頭
270 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「4歳以上1勝クラス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
予測不能
「4歳以上1勝クラス」（ダート1200m）のAI予想をお届けいたします。今回は15頭の各馬のスコアが接近しており、混戦模様と判断しております。《ブリングライト》をわずかに上位と評価しておりますが、《ペッパーミル》《メイプルギャング》も十分に逆転可能な差でございます。展開次第で着順が大きく入れ替わる可能性があり、人気馬の過信は禁物のレースと言えるでしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 15 | 68.3倍 | ◎ 90.0 | |
| 10 | 46.6倍 | ○ 89.5 | |
| 13 | 918.7倍 | ▲ 84.7 | |
| 14 | 1031.5倍 | △ 84.5 | |
| 8 | 25.0倍 | ☆ 80.5 | |
| 11 | 35.3倍 | 78.3 | |
| 2 | 15.0倍 | 75.8 | |
| 6 | 713.8倍 | 70.9 | |
| 4 | 58.1倍 | 70.9 | |
| 12 | 1149.3倍 | 68.5 | |
| 1 | 1295.9倍 | 63.8 | |
| 5 | 13102.9倍 | 63.8 | |
| 7 | 814.6倍 | 62.6 | |
| 3 | 14165.1倍 | 61.4 | |
| 9 | 15463.7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
15ブリングライト
270 円
📊 AIスコア分布「4歳以上1勝クラス」
接戦のスコア分布でございます（上位差0.5pt）。単勝よりもワイドや3連複で手広く構えるのが得策かと存じます。展開や馬場状態によって結果が大きく変わる可能性がございます。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「4歳以上1勝クラス」
15 ブリングライト（菊沢一樹騎手）
「4歳以上1勝クラス」でAIが最も高く評価した《ブリングライト》を深掘り分析いたします。
📌 前走の酒井学騎手から菊沢一樹騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 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（11着→6着→3着→3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: 阪神ダート1400m 11着（6人気） → 中山ダート1200m 6着（5人気） → 中京ダート1200m 3着（2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「4歳以上1勝クラス」
過去611レースでの1番人気の勝率は34.0%。
やや堅い傾向のコース条件で、軸馬を信頼しやすいレースと言えます。
なお、標準的な頭数である点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 34.0% |
| 1番人気の連対率 | 51.6% |
| 1番人気の複勝率 | 64.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.3番人気 |
| 集計レース数 | 611レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「4歳以上1勝クラス」
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：ハイペース
逃げ馬が3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 | 3頭 | 20.0% |
先行 | 3頭 | 20.0% |
差し | 3頭 | 20.0% |
追込 | 6頭 | 40.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「4歳以上1勝クラス」
特に注目していただきたいのは上昇中の《チャコワールド》《ブリングライト》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 | ペルフェツィオーネ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 15着 ← 13着 ← 14着 ← 8着 | ||
2 | ダイヤモンド | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 2着 ← 5着 ← 12着 ← 18着 | ||
3 | スペルビア | ← 横ばい |
| 直近5走: 8着 | ||
4 | バルジール | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 3着 ← 14着 ← 14着 ← 3着 | ||
5 | レネネト | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 12着 ← 7着 | ||
6 | オオタニサーン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 4着 ← 4着 ← 1着 ← 5着 | ||
7 | エテオクロス | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 3着 ← 13着 ← 16着 ← 9着 ← 4着 | ||
8 | サンライズジュピタ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 6着 ← 12着 ← 6着 ← 9着 | ||
9 | チャコワールド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 14着 ← 13着 ← 12着 ← 14着 | ||
10 | ペッパーミル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 4着 ← 8着 ← 5着 ← 7着 | ||
11 | ヴェントインコーダ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 2着 ← 14着 ← 11着 ← 2着 ← 4着 | ||
12 | アルマーレシチー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 8着 ← 6着 ← 8着 ← 13着 | ||
13 | メイプルギャング | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 8着 ← 11着 ← 10着 ← 3着 ← 10着 | ||
14 | アメリカンランナー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 10着 ← 4着 ← 7着 ← 2着 | ||
15 | ブリングライト | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 6着 ← 3着 ← 3着 ← 3着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×新潟相性分析「4歳以上1勝クラス」
新潟での勝率が最も高いのは茶木 太樹調教師（84戦9勝・勝率10.7%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは久保田 貴士調教師（194戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
14 | アメリカンランナー | 茶木 太樹 |
| 勝率: 10.7% 複勝率: 25.0% 平均着順: 6.9位 | ||
2 | ダイヤモンド | 清水 久詞 |
| 勝率: 9.6% 複勝率: 24.4% 平均着順: 7.0位 | ||
4 | バルジール | 久保田 貴士 |
| 勝率: 9.3% 複勝率: 24.2% 平均着順: 7.4位 | ||
6 | オオタニサーン | 堀 宣行 |
| 勝率: 9.1% 複勝率: 23.2% 平均着順: 7.9位 | ||
10 | ペッパーミル | 加藤 士津八 |
| 勝率: 8.7% 複勝率: 23.7% 平均着順: 7.6位 | ||
13 | メイプルギャング | 中竹 和也 |
| 勝率: 8.7% 複勝率: 26.2% 平均着順: 7.3位 | ||
8 | サンライズジュピタ | 石坂 公一 |
| 勝率: 8.5% 複勝率: 26.8% 平均着順: 7.1位 | ||
11 | ヴェントインコーダ | 角田 晃一 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 34.3% 平均着順: 6.9位 | ||
1 | ペルフェツィオーネ | 杉山 佳明 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 19.5% 平均着順: 7.8位 | ||
15 | ブリングライト | 松山 将樹 |
| 勝率: 4.2% 複勝率: 11.9% 平均着順: 8.6位 | ||
12 | アルマーレシチー | 上原 博之 |
| 勝率: 3.4% 複勝率: 13.6% 平均着順: 8.6位 | ||
7 | エテオクロス | 新開 幸一 |
| 勝率: 2.5% 複勝率: 12.0% 平均着順: 8.9位 | ||
9 | チャコワールド | 的場 均 |
| 勝率: 1.8% 複勝率: 2.7% 平均着順: 10.7位 | ||
3 | スペルビア | 石栗 龍彦 |
| 勝率: 1.5% 複勝率: 13.1% 平均着順: 8.8位 | ||
5 | レネネト | 柴田 卓 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 8.7位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「4歳以上1勝クラス」
新潟ダート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Justify産駒（7戦2勝・勝率28.6%）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 |
|---|---|---|
6 | オオタニサーン | Justify |
| 出走: 7回 勝率: 28.6% 複勝率: 42.9% | ||
14 | アメリカンランナー | Gun Runner |
| 出走: 4回 勝率: 25.0% 複勝率: 100.0% | ||
13 | メイプルギャング | War Front |
| 出走: 6回 勝率: 16.7% 複勝率: 33.3% | ||
4 | バルジール | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 22回 勝率: 13.6% 複勝率: 22.7% | ||
8 | サンライズジュピタ | ディスクリートキャット |
| 出走: 82回 勝率: 9.8% 複勝率: 26.8% | ||
7 | エテオクロス | サトノアラジン |
| 出走: 33回 勝率: 9.1% 複勝率: 36.4% | ||
10 | ペッパーミル | コパノリッキー |
| 出走: 80回 勝率: 7.5% 複勝率: 20.0% | ||
1 | ペルフェツィオーネ | ルーラーシップ |
| 出走: 91回 勝率: 6.6% 複勝率: 20.9% | ||
11 | ヴェントインコーダ | ドレフォン |
| 出走: 102回 勝率: 5.9% 複勝率: 23.5% | ||
15 | ブリングライト | バトルプラン |
| 出走: 51回 勝率: 2.0% 複勝率: 25.5% | ||
3 | スペルビア | エスケンデレヤ |
| 出走: 15回 勝率: 0.0% 複勝率: 6.7% | ||
5 | レネネト | American Pharoah |
| 出走: 12回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
2 | ダイヤモンド | サトノダイヤモンド |
| 出走: 11回 勝率: 0.0% 複勝率: 36.4% | ||
12 | アルマーレシチー | ロジャーバローズ |
| 出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
9 | チャコワールド | アイファーソング |
| 出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 42.9% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「4歳以上1勝クラス」
「4歳以上1勝クラス」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。
6 オオタニサーン（丹内祐次騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走キング騎手で7着→丹内祐次騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約15ヶ月の休養明けだが、以前は好走歴あり。リフレッシュ効果で復活の可能性。
📊 近走成績: 東京ダート1600m 7着 → 中山ダート1200m 4着 → 函館芝1200m 4着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
9 チャコワールド（水沼元輝騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走16着大敗→1800m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。
🔥 前走野中悠太騎手で16着→水沼元輝騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 16着 → 中山ダート1800m 14着 → 新潟芝1000m 13着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
1 ペルフェツィオーネ（小沢大仁騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📌 2走前15着の大敗から前走4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: 福島芝1200m 4着 → 阪神ダート1400m 15着 → 京都芝1600m 13着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「4歳以上1勝クラス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「4歳以上1勝クラス」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「4歳以上1勝クラス」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. 「4歳以上1勝クラス」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. 「4歳以上1勝クラス」（新潟ダート1200m・15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。
