「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
8R14:01
4歳以上1勝クラス芝1800m15頭
420 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…
自信ナシ
「4歳以上1勝クラス」（芝1800m・15頭立て）は予想が非常に悩ましいレースでございます。AIモデルの算出スコアでは《マディソンガール》がわずかにリードしておりますが、実質的には上位数頭が団子状態です。《メイショウタクボク》《ジェゼロ》のいずれが勝っても不思議ではありません。穴馬の台頭にも注意しつつ、余裕を持った買い目をおすすめいたします。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 10 | 11.6倍 | ◎ 90.0 | |
| 5 | 12131.9倍 | ○ 87.3 | |
| 11 | 49.0倍 | ▲ 82.5 | |
| 6 | 38.9倍 | △ 81.1 | |
| 9 | 26.4倍 | ☆ 75.2 | |
| 3 | 59.5倍 | 73.9 | |
| 15 | 624.7倍 | 69.5 | |
| 13 | 1076.3倍 | 65.5 | |
| 12 | 851.1倍 | 64.1 | |
| 4 | 974.0倍 | 63.3 | |
| 2 | 11122.4倍 | 42.9 | |
| 8 | 733.2倍 | 38.5 | |
| 14 | 15261.8倍 | 35.4 | |
| 7 | 13243.3倍 | 消 23.0 | |
| 1 | 14246.9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
10マディソンガール
110 円
複勝
9ハルフロンティア
150 円
単勝
10マディソンガール
160 円
📊 AIスコア分布「4歳以上1勝クラス」
スコアが団子状態となっております（上位差2.7pt）。どの馬にもチャンスがある混戦模様でございます。穴馬の台頭にも十分ご注意いただき、余裕を持った買い目をおすすめいたします。
⭐ 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」
10 マディソンガール（川田将雅騎手）
「4歳以上1勝クラス」の注目馬は《マディソンガール》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の西村淳也騎手から川田将雅騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 約5ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。
📌 京都で過去2着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 京都芝1800m 2着（1人気） → 京都芝1800m 2着（1人気） → 阪神芝1600m 4着（1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336レースでの1番人気の勝率は37.5%。
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 | 37.5% |
| 1番人気の連対率 | 62.5% |
| 1番人気の複勝率 | 72.6% |
| 勝ち馬の平均人気 | 2.8番人気 |
| 集計レース数 | 336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：スローペース
逃げ0頭・先行3頭と、ペースが落ち着きそうな構成でございます。逃げ・先行タイプの馬が有利な展開になる可能性が高いです。前残りの競馬になりやすいため、先行力のある馬を中心にご検討ください。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 3頭 | 20.0% |
差し | 6頭 | 40.0% |
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」
《メイショウタクボク》《イフリーティア》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 |
|---|---|---|
1 | チャイボーグ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 5着 ← 7着 ← 7着 ← 11着 | ||
2 | フィングステン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 13着 ← 6着 ← 10着 ← 15着 ← 10着 | ||
3 | ウインラウダ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 11着 ← 7着 ← 11着 ← 8着 | ||
4 | ワイドモヒート | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 11着 ← 9着 ← 8着 ← 13着 ← 10着 | ||
5 | メイショウタクボク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 6着 ← 11着 ← 10着 ← 4着 | ||
6 | ピエタンツァ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 5着 ← 6着 ← 5着 ← 3着 | ||
7 | イフリーティア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 9着 ← 4着 ← 7着 ← 1着 | ||
8 | グリプトグラフィ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 8着 ← 14着 ← 14着 ← 2着 | ||
9 | ハルフロンティア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 6着 ← 4着 ← 5着 ← 10着 | ||
10 | マディソンガール | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 2着 ← 4着 ← 4着 ← 6着 | ||
11 | ジェゼロ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 11着 ← 2着 ← 1着 | ||
12 | キョウエイグッド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 5着 ← 6着 ← 1着 ← 2着 | ||
13 | アンビアンス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 7着 ← 10着 ← 13着 ← 10着 | ||
14 | セルリアンゲーゲン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 16着 ← 4着 ← 13着 ← 13着 | ||
15 | ウインリベラシオン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 4着 ← 10着 ← 15着 ← 12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中内田 充正調教師（183戦31勝・勝率16.9%）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 |
|---|---|---|
10 | マディソンガール | 中内田 充正 |
| 勝率: 16.9% 複勝率: 42.6% 平均着順: 5.3位 | ||
9 | ハルフロンティア | 池添 学 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 34.6% 平均着順: 6.6位 | ||
6 | ピエタンツァ | 松永 幹夫 |
| 勝率: 9.8% 複勝率: 27.9% 平均着順: 6.1位 | ||
11 | ジェゼロ | 須貝 尚介 |
| 勝率: 8.4% 複勝率: 27.1% 平均着順: 6.7位 | ||
7 | イフリーティア | 茶木 太樹 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 23.7% 平均着順: 7.5位 | ||
4 | ワイドモヒート | 藤岡 健一 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 26.5% 平均着順: 7.1位 | ||
5 | メイショウタクボク | 高橋 亮 |
| 勝率: 5.9% 複勝率: 23.7% 平均着順: 7.4位 | ||
13 | アンビアンス | 清水 久詞 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 19.6% 平均着順: 7.8位 | ||
3 | ウインラウダ | 梅田 智之 |
| 勝率: 2.7% 複勝率: 16.2% 平均着順: 8.1位 | ||
14 | セルリアンゲーゲン | 谷 潔 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 16.9% 平均着順: 8.0位 | ||
8 | グリプトグラフィ | 井上 智史 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 15.9% 平均着順: 7.4位 | ||
15 | ウインリベラシオン | 緒方 努 |
| 勝率: 1.8% 複勝率: 12.7% 平均着順: 8.3位 | ||
1 | チャイボーグ | 的場 均 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 10.4位 | ||
2 | フィングステン | 橋田 宜長 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 12.5% 平均着順: 8.2位 | ||
12 | キョウエイグッド | 千葉 直人 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 33.3% 平均着順: 6.2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」
京都芝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イスラボニータ産駒（73戦13勝・勝率17.8%）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 |
|---|---|---|
14 | セルリアンゲーゲン | イスラボニータ |
| 出走: 73回 勝率: 17.8% 複勝率: 35.6% | ||
10 | マディソンガール | キズナ |
| 出走: 459回 勝率: 13.5% 複勝率: 29.2% | ||
13 | アンビアンス | キズナ |
| 出走: 459回 勝率: 13.5% 複勝率: 29.2% | ||
8 | グリプトグラフィ | サトノダイヤモンド |
| 出走: 145回 勝率: 11.0% 複勝率: 24.1% | ||
6 | ピエタンツァ | エピファネイア |
| 出走: 450回 勝率: 10.4% 複勝率: 32.0% | ||
5 | メイショウタクボク | モーリス |
| 出走: 235回 勝率: 9.4% 複勝率: 28.5% | ||
12 | キョウエイグッド | トーセンラー |
| 出走: 22回 勝率: 9.1% 複勝率: 27.3% | ||
9 | ハルフロンティア | レイデオロ |
| 出走: 135回 勝率: 8.9% 複勝率: 24.4% | ||
11 | ジェゼロ | サートゥルナーリア |
| 出走: 125回 勝率: 8.8% 複勝率: 26.4% | ||
4 | ワイドモヒート | リアルスティール |
| 出走: 139回 勝率: 7.9% 複勝率: 28.1% | ||
15 | ウインリベラシオン | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 142回 勝率: 6.3% 複勝率: 26.1% | ||
2 | フィングステン | ドレフォン |
| 出走: 69回 勝率: 4.3% 複勝率: 20.3% | ||
3 | ウインラウダ | マクフィ |
| 出走: 33回 勝率: 3.0% 複勝率: 6.1% | ||
7 | イフリーティア | ディスクリートキャット |
| 出走: 21回 勝率: 0.0% 複勝率: 9.5% | ||
1 | チャイボーグ | シャンハイボビー |
| 出走: 17回 勝率: 0.0% 複勝率: 5.9% | ||
🐴 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」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《キョウエイグッド》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。
12 キョウエイグッド（小崎綾也騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走13着大敗→2400mから1800m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。
🔥 前走木幡巧也騎手で13着→小崎綾也騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約3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: 東京芝2400m 13着 → 中山芝2200m 5着 → 中山芝2200m 6着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
4 ワイドモヒート（高杉吏麒騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走11着大敗→2600mから1800m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。
🔥 前走横山琉人騎手で11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: 福島芝2600m 11着 → 阪神芝2000m 9着 → 京都芝2000m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
2 フィングステン（幸英明騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走13着大敗→2000mから1800m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。
🔥 前走亀田温心騎手で13着→幸英明騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中京芝2000m 13着 → 福島芝1800m 6着 → 阪神芝1600m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
❓ 「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」（京都芝1800m・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。
