「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:
京都
7R
4歳以上1勝クラスダート1800m16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…
激アツ
16頭が出走する「4歳以上1勝クラス」(ダート1800m)。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《ポイントネモ》でございます。次いで《デルマサクラサク》、《サマーナイト》の順に評価しておりますが、ダート1800m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 | ○ 67.0 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 67.0 | |
| 0 | 00倍 | △ 64.0 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 60.0 | |
| 0 | 00倍 | 58.4 | |
| 0 | 00倍 | 56.6 | |
| 0 | 00倍 | 55.2 | |
| 0 | 00倍 | 55.1 | |
| 0 | 00倍 | 51.0 | |
| 0 | 00倍 | 50.9 | |
| 0 | 00倍 | 42.5 | |
| 0 | 00倍 | 38.0 | |
| 0 | 00倍 | 37.6 | |
| 0 | 00倍 | 36.5 | |
| 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「4歳以上1勝クラス」
1位と2位のスコア差は23.0pt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「4歳以上1勝クラス」
0 ポイントネモ(坂井瑠星騎手)
当AI予想の本命馬《ポイントネモ》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走の鮫島克駿騎手から坂井瑠星騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 京都で過去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1800m 5着(1人気) → 小倉ダート1700m 2着(2人気) → 中京ダート1800m 3着(2人気)
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
🎲 波乱度メーター「4歳以上1勝クラス」
過去869レースでの1番人気の勝率は33.1%。
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 | 33.1% |
| 1番人気の連対率 | 52.1% |
| 1番人気の複勝率 | 65.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 869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:ミドルペース
逃げ1頭・先行6頭・差し3頭・追込6頭と、バランスの取れた脚質構成でございます。極端なペースにはなりにくく、各馬の総合力が問われる一戦となりそうです。脚質による有利不利は少ないため、馬の地力を重視した予想をおすすめいたします。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.2% |
先行 | 6頭 | 37.5% |
差し | 3頭 | 18.8% |
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」
特に注目していただきたいのは上昇中の《リリーアロー》《シーリュウシー》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 |
|---|---|---|
0 | リリーアロー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 11着 ← 6着 ← 9着 ← 6着 | ||
0 | シゲルオトヒメ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 2着 ← 11着 ← 9着 | ||
0 | メイショウコナン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 3着 ← 3着 ← 11着 ← 4着 ← 1着 | ||
0 | ニホンピロマリンバ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 3着 ← 11着 ← 12着 ← 13着 | ||
0 | ビルンバウム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 2着 ← 8着 ← 5着 ← 5着 | ||
0 | シーリュウシー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 4着 ← 16着 ← 7着 ← 7着 ← 2着 | ||
0 | ガーデンカメリア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 10着 ← 5着 ← 3着 ← 11着 | ||
0 | ポイントネモ | ← 横ばい |
| 直近5走: 5着 ← 2着 ← 3着 ← 3着 ← 4着 | ||
0 | スリーラーケン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 5着 ← 5着 | ||
0 | ロックウイズユー | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 7着 ← 12着 ← 13着 ← 1着 | ||
0 | サマーナイト | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 2着 ← 7着 ← 10着 ← 7着 | ||
0 | サンディエゴ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 7着 ← 14着 ← 12着 ← 9着 | ||
0 | デルマサクラサク | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 3着 ← 2着 ← 8着 ← 10着 | ||
0 | ロケベンドラ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 2着 ← 2着 ← 13着 ← 8着 | ||
0 | バレンシア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 4着 ← 6着 ← 7着 ← 3着 | ||
0 | ブレスドナイル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 4着 ← 12着 ← 10着 ← 4着 ← 3着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「4歳以上1勝クラス」
京都での勝率が最も高いのは大久保 龍志調教師(283戦38勝・勝率13.4%)でございます。
出走経験が最も豊富なのは清水 久詞調教師(403戦)です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ポイントネモ | 大久保 龍志 |
| 勝率: 13.4% 複勝率: 34.3% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | サマーナイト | 寺島 良 |
| 勝率: 10.4% 複勝率: 27.3% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | バレンシア | 笹田 和秀 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 16.7% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | ガーデンカメリア | 佐藤 悠太 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 28.4% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | ブレスドナイル | 茶木 太樹 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 23.7% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | シーリュウシー | 岡田 稲男 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 19.0% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | スリーラーケン | 高橋 義忠 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | ロケベンドラ | 西園 翔太 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 20.9% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | サンディエゴ | 清水 久詞 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 19.6% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | リリーアロー | 平田 修 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 17.8% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | メイショウコナン | 荒川 義之 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 20.4% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ビルンバウム | 渡辺 薫彦 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 17.6% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | デルマサクラサク | 牧田 和弥 |
| 勝率: 4.8% 複勝率: 16.5% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | ニホンピロマリンバ | 安達 昭夫 |
| 勝率: 3.7% 複勝率: 13.3% 平均着順: 8.9位 | ||
0 | シゲルオトヒメ | 谷 潔 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 16.9% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | ロックウイズユー | 橋田 宜長 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 12.5% 平均着順: 8.2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」
京都ダート1800m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American Pharoah産駒(34戦7勝・勝率20.6%)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 |
|---|---|---|
0 | ガーデンカメリア | American Pharoah |
| 出走: 34回 勝率: 20.6% 複勝率: 35.3% | ||
0 | ブレスドナイル | Gun Runner |
| 出走: 20回 勝率: 20.0% 複勝率: 45.0% | ||
0 | スリーラーケン | モズアスコット |
| 出走: 36回 勝率: 11.1% 複勝率: 25.0% | ||
0 | サンディエゴ | キズナ |
| 出走: 321回 勝率: 10.6% 複勝率: 34.3% | ||
0 | ロックウイズユー | ダノンレジェンド |
| 出走: 61回 勝率: 9.8% 複勝率: 31.1% | ||
0 | サマーナイト | ルーラーシップ |
| 出走: 276回 勝率: 8.7% 複勝率: 23.9% | ||
0 | バレンシア | ラニ |
| 出走: 49回 勝率: 8.2% 複勝率: 20.4% | ||
0 | ビルンバウム | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 111回 勝率: 8.1% 複勝率: 21.6% | ||
0 | デルマサクラサク | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 111回 勝率: 8.1% 複勝率: 21.6% | ||
0 | シーリュウシー | ホッコータルマエ |
| 出走: 251回 勝率: 6.0% 複勝率: 21.9% | ||
0 | ポイントネモ | アメリカンペイトリオット |
| 出走: 51回 勝率: 5.9% 複勝率: 23.5% | ||
0 | ニホンピロマリンバ | ニホンピロアワーズ |
| 出走: 19回 勝率: 5.3% 複勝率: 10.5% | ||
0 | メイショウコナン | ロジャーバローズ |
| 出走: 40回 勝率: 2.5% 複勝率: 17.5% | ||
0 | ロケベンドラ | イスラボニータ |
| 出走: 49回 勝率: 2.0% 複勝率: 16.3% | ||
0 | シゲルオトヒメ | ベルシャザール |
| 出走: 74回 勝率: 1.4% 複勝率: 17.6% | ||
0 | リリーアロー | フェノーメノ |
| 出走: 16回 勝率: 0.0% 複勝率: 12.5% | ||
🐴 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、AIが大穴候補を検出しました。《スリーラーケン》は過去データの激走パターンに複数合致しており、人気薄ながら馬券圏内に飛び込む可能性を秘めています。3連系の穴馬として要注目です。
※ 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 スリーラーケン(国分恭介騎手) ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走藤懸貴志騎手で6着→国分恭介騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約12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。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📌 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: 京都芝1600m 6着 → 中京芝2000m 1着 → 阪神芝2400m 5着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
0 ロックウイズユー(高杉吏麒騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走柴田裕一騎手で6着→高杉吏麒騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 新潟ダート1800m 6着 → 阪神芝2000m 7着 → 東京ダート2100m 12着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
0 ロケベンドラ(松山弘平騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走丹内祐次騎手で6着→松山弘平騎手に乗り替わり。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。
📊 近走成績: 新潟芝1600m 6着 → 阪神芝1600m 2着 → 小倉芝1800m 2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」(京都ダート1800m・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。



