「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：
東京
8R
4歳以上1勝クラスダート1400m16頭
🔖 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…
自信ナシ
「4歳以上1勝クラス」（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《ヘルヴェティオス》を本命に推奨いたします。対抗は《クラリネットソナタ》、単穴に《ガンハンマー》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 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 85.8 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 81.6 | |
| 0 | 00倍 | △ 74.1 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 73.1 | |
| 0 | 00倍 | 69.5 | |
| 0 | 00倍 | 67.8 | |
| 0 | 00倍 | 67.4 | |
| 0 | 00倍 | 65.3 | |
| 0 | 00倍 | 59.3 | |
| 0 | 00倍 | 59.0 | |
| 0 | 00倍 | 45.8 | |
| 0 | 00倍 | 45.4 | |
| 0 | 00倍 | 41.5 | |
| 0 | 00倍 | 30.7 | |
| 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「4歳以上1勝クラス」
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「4歳以上1勝クラス」
0 ヘルヴェティオス（Ｃ．ルメール騎手）
「4歳以上1勝クラス」でAIが最も高く評価した《ヘルヴェティオス》を深掘り分析いたします。
📌 前走のディー騎手からＣ．ルメール騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1200m→今回1400mへ距離延長。スタミナが問われる一戦。
📊 近走成績: 中山ダート1200m 5着（2人気） → 中山ダート1200m 2着（1人気） → 中山ダート1200m 3着（3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「4歳以上1勝クラス」
過去932レースでの1番人気の勝率は34.7%。
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、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 | 34.7% |
| 1番人気の連対率 | 51.7% |
| 1番人気の複勝率 | 63.6% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 932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2頭・先行3頭と先行争いが激しくなりそうな構成でございます。ペースが速くなれば前の馬が消耗しやすく、差し・追込タイプの馬に注目です。後方から脚を溜められる馬を重視した馬券構成をおすすめいたします。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 12.5% |
先行 | 3頭 | 18.8% |
差し | 5頭 | 31.2% |
追込 | 6頭 | 37.5% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「4歳以上1勝クラス」
《ガンハンマー》《ブラックジジ》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 | アイランドピーク | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 12着 ← 16着 ← 12着 ← 8着 ← 14着 | ||
0 | サトノセレナーデ | ← 横ばい |
| 直近5走: 9着 ← 9着 | ||
0 | ガンハンマー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 8着 ← 10着 ← 7着 ← 1着 | ||
0 | ティアップドライブ | ← 横ばい |
| 直近5走: 9着 ← 8着 ← 11着 ← 10着 ← 8着 | ||
0 | ブラックジジ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 15着 ← 8着 ← 1着 ← 6着 | ||
0 | グルーヴィーオン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 14着 ← 4着 ← 12着 ← 7着 | ||
0 | シルバードン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 10着 ← 12着 ← 6着 ← 1着 | ||
0 | シックスパック | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 11着 ← 5着 ← 9着 | ||
0 | エムティエスターテ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 2着 ← 2着 ← 3着 ← 2着 | ||
0 | スマイルディシー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 13着 ← 6着 ← 14着 ← 15着 | ||
0 | ヘルヴェティオス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 2着 ← 3着 ← 7着 ← 6着 | ||
0 | ウフドゥウフ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 2着 ← 7着 ← 3着 ← 9着 | ||
0 | クラリネットソナタ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 2着 ← 15着 ← 3着 ← 4着 ← 6着 | ||
0 | ブライトビギニング | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 13着 ← 9着 ← 16着 ← 10着 | ||
0 | エイミームーン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 11着 ← 8着 ← 6着 ← 1着 | ||
0 | ハルノアラシ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 6着 ← 9着 ← 13着 ← 8着 ← 8着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×東京相性分析「4歳以上1勝クラス」
東京での勝率が最も高いのは加藤 征弘調教師（467戦59勝・勝率12.6%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは牧 光二調教師（473戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ガンハンマー | 加藤 征弘 |
| 勝率: 12.6% 複勝率: 32.3% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ヘルヴェティオス | 金成 貴史 |
| 勝率: 8.1% 複勝率: 21.4% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | サトノセレナーデ | 古賀 慎明 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 25.7% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | スマイルディシー | 中川 公成 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 19.1% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | シルバードン | 牧 光二 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 17.3% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | ウフドゥウフ | 上原 博之 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 23.1% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | エムティエスターテ | 矢野 英一 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 20.4% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | エイミームーン | 矢野 英一 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 20.4% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | クラリネットソナタ | 柄崎 将寿 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 12.2% 平均着順: 8.9位 | ||
0 | ハルノアラシ | 相沢 郁 |
| 勝率: 4.0% 複勝率: 15.1% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | シックスパック | 戸田 博文 |
| 勝率: 3.3% 複勝率: 21.1% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | ティアップドライブ | 奥平 雅士 |
| 勝率: 3.2% 複勝率: 12.9% 平均着順: 8.8位 | ||
0 | グルーヴィーオン | 小手川 準 |
| 勝率: 2.9% 複勝率: 12.6% 平均着順: 8.8位 | ||
0 | ブラックジジ | 菊川 正達 |
| 勝率: 2.7% 複勝率: 11.2% 平均着順: 8.6位 | ||
0 | アイランドピーク | 加藤 和宏 |
| 勝率: 2.6% 複勝率: 8.5% 平均着順: 9.9位 | ||
0 | ブライトビギニング | 室井 潔 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 10.2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」
東京ダート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ポアゾンブラック産駒（7戦1勝・勝率14.3%）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 | エイミームーン | ポアゾンブラック |
| 出走: 7回 勝率: 14.3% 複勝率: 14.3% | ||
0 | ブライトビギニング | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 157回 勝率: 10.8% 複勝率: 24.2% | ||
0 | ヘルヴェティオス | ドレフォン |
| 出走: 549回 勝率: 10.7% 複勝率: 29.0% | ||
0 | サトノセレナーデ | ドゥラメンテ |
| 出走: 318回 勝率: 10.7% 複勝率: 25.8% | ||
0 | クラリネットソナタ | ナダル |
| 出走: 132回 勝率: 10.6% 複勝率: 40.2% | ||
0 | グルーヴィーオン | ダノンレジェンド |
| 出走: 254回 勝率: 10.2% 複勝率: 27.2% | ||
0 | ハルノアラシ | ミスターメロディ |
| 出走: 42回 勝率: 9.5% 複勝率: 19.0% | ||
0 | ガンハンマー | リアルスティール |
| 出走: 156回 勝率: 9.0% 複勝率: 26.3% | ||
0 | エムティエスターテ | バンブーエール |
| 出走: 35回 勝率: 8.6% 複勝率: 20.0% | ||
0 | スマイルディシー | ディスクリートキャット |
| 出走: 318回 勝率: 7.9% 複勝率: 24.5% | ||
0 | ブラックジジ | エスポワールシチー |
| 出走: 329回 勝率: 7.3% 複勝率: 24.0% | ||
0 | シックスパック | マクフィ |
| 出走: 286回 勝率: 7.0% 複勝率: 22.4% | ||
0 | ティアップドライブ | リオンディーズ |
| 出走: 263回 勝率: 5.3% 複勝率: 17.5% | ||
0 | ウフドゥウフ | エピファネイア |
| 出走: 203回 勝率: 3.9% 複勝率: 13.8% | ||
0 | アイランドピーク | ユアーズトゥルーリ |
| 出走: 14回 勝率: 0.0% 複勝率: 14.3% | ||
0 | シルバードン | アルバート |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
🐴 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」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《シックスパック》はAI予測順位こそ高くないものの、激走条件への合致度が非常に高い一頭です。大穴を狙うなら押さえておきたい馬でございます。
※ 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 シックスパック（吉田豊騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走9着大敗→2000m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。
🔥 前走富田暁騎手で9着→吉田豊騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📌 2走前11着の大敗から前走9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: 阪神芝2000m 9着 → 函館芝2000m 11着 → 阪神芝2000m 5着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 エイミームーン（石川裕紀人騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走佐々木大騎手で12着→石川裕紀人騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが東京では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1400m 12着 → 阪神ダート1400m 11着 → 中京ダート1400m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 エムティエスターテ（大野拓弥騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走田山旺佑騎手で11着→大野拓弥騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが東京では2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 中京ダート1400m 11着 → 東京ダート1300m 2着 → 東京ダート1300m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「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」（東京ダート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。
