「メルボルントロフィー」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
京都
9R
メルボルントロフィー芝1600m11頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「メルボルントロフィー」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
「メルボルントロフィー」（芝1600m）のAI分析結果をお届けいたします。今回、最も高い評価を得たのは《ペイシャシス》でございます。直近の芝1600mでの成績やコース適性に加え、当日の条件面でも優位性が際立っております。2番手評価の《テイエムアイラン》、3番手の《ジャスティンルマン》との差も比較的大きく、本命馬を軸にした馬券構成がおすすめです。相手候補を絞りやすい分、的中への道筋が見えやすい一戦となっております。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 70.9 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 68.3 | |
| 0 | 00倍 | △ 62.3 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 60.0 | |
| 0 | 00倍 | 49.8 | |
| 0 | 00倍 | 47.7 | |
| 0 | 00倍 | 47.1 | |
| 0 | 00倍 | 32.7 | |
| 0 | 00倍 | 消 25.0 | |
| 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「メルボルントロフィー」
本命馬のスコアが他馬を大きく上回っております（差19.1pt）。AIの分析結果に迷いはなく、この馬を軸にした馬券構成が有効と考えられます。対抗馬以下との差もございますので、相手選びに集中したいところです。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「メルボルントロフィー」
0 ペイシャシス（酒井学騎手）
当AI予想の本命馬《ペイシャシス》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走の北村宏司騎手から酒井学騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走2000m→今回1600m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（8着→1着→3着）。調子の波に乗っている。
📌 京都で過去1着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 東京芝2000m 8着（12人気） → 京都芝1600m 1着（3人気） → 阪神芝1600m 3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「メルボルントロフィー」
過去251レースで1番人気の勝率は29.9%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、少頭数で堅い傾向である点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 29.9% |
| 1番人気の連対率 | 51.4% |
| 1番人気の複勝率 | 62.5% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 251レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「メルボルントロフィー」
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
スローペースが想定される構成でございます。道中のペースが緩むと先行馬にとって有利な展開になりやすく、差し・追込タイプの馬は末脚を活かしきれないリスクがございます。先行馬を軸にした馬券が妙味のあるレースです。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 5頭 | 45.5% |
差し | 4頭 | 36.4% |
追込 | 2頭 | 18.2% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「メルボルントロフィー」
《ペイシャシス》《ポペット》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 | テイエムアイラン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 6着 ← 2着 ← 3着 ← 3着 | ||
0 | ペイシャシス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 1着 ← 3着 | ||
0 | ポペット | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 9着 ← 7着 ← 2着 ← 6着 | ||
0 | リアンマヒナ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 4着 ← 2着 ← 6着 | ||
0 | スウィッチインラヴ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 2着 ← 9着 ← 2着 ← 1着 | ||
0 | エイシンティザー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 4着 ← 1着 ← 2着 ← 9着 | ||
0 | オックスアイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 6着 ← 7着 ← 2着 ← 7着 | ||
0 | ナムラヒナギク | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 3着 ← 5着 ← 5着 | ||
0 | ジャスティンルマン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 4着 ← 10着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | パーシャングレー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 5着 ← 3着 ← 3着 ← 5着 | ||
0 | ナルキッソス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 1着 ← 3着 ← 5着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「メルボルントロフィー」
京都での勝率が最も高いのは杉山 晴紀調教師（332戦59勝・勝率17.8%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは矢作 芳人調教師（407戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ジャスティンルマン | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 17.8% 複勝率: 41.9% 平均着順: 5.8位 | ||
0 | パーシャングレー | 池添 学 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 34.6% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | ナルキッソス | 吉岡 辰弥 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 35.8% 平均着順: 5.8位 | ||
0 | エイシンティザー | 吉村 圭司 |
| 勝率: 11.5% 複勝率: 28.9% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | スウィッチインラヴ | 矢作 芳人 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 26.3% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ナムラヒナギク | 大橋 勇樹 |
| 勝率: 7.4% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | リアンマヒナ | 高橋 一哉 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 17.2% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | オックスアイ | 清水 久詞 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 19.6% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | ポペット | 高橋 康之 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 15.4% 平均着順: 8.6位 | ||
0 | ペイシャシス | 加藤 公太 |
| 勝率: 4.5% 複勝率: 11.9% 平均着順: 8.6位 | ||
0 | テイエムアイラン | 宮地 貴稔 |
| 勝率: 4.2% 複勝率: 19.2% 平均着順: 7.8位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「メルボルントロフィー」
京都芝1600m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シスキン産駒（15戦3勝・勝率20.0%）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 | ペイシャシス | シスキン |
| 出走: 15回 勝率: 20.0% 複勝率: 53.3% | ||
0 | オックスアイ | ダノンプレミアム |
| 出走: 21回 勝率: 19.0% 複勝率: 33.3% | ||
0 | リアンマヒナ | モズアスコット |
| 出走: 45回 勝率: 8.9% 複勝率: 20.0% | ||
0 | エイシンティザー | モズアスコット |
| 出走: 45回 勝率: 8.9% 複勝率: 20.0% | ||
0 | パーシャングレー | Dark Angel |
| 出走: 12回 勝率: 8.3% 複勝率: 25.0% | ||
0 | スウィッチインラヴ | コントレイル |
| 出走: 44回 勝率: 6.8% 複勝率: 27.3% | ||
0 | テイエムアイラン | ミッキーアイル |
| 出走: 130回 勝率: 6.2% 複勝率: 27.7% | ||
0 | ポペット | サトノクラウン |
| 出走: 66回 勝率: 6.1% 複勝率: 10.6% | ||
0 | ジャスティンルマン | スワーヴリチャード |
| 出走: 95回 勝率: 5.3% 複勝率: 21.1% | ||
0 | ナムラヒナギク | ジョーカプチーノ |
| 出走: 27回 勝率: 0.0% 複勝率: 22.2% | ||
0 | ナルキッソス | Caravaggio |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「メルボルントロフィー」
「メルボルントロフィー」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 エイシンティザー（武豊騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走西塚洸二騎手で11着→武豊騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが京都では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 阪神芝1600m 11着 → 阪神芝1600m 4着 → 京都芝1600m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ナルキッソス（高杉吏麒騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走松山弘平騎手で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。
📌 前走ダートから芝に初挑戦。未知の魅力がある。
🔥 近走不振だが京都では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 中京ダート1400m 11着 → 京都ダート1400m 1着 → 阪神ダート1400m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ナムラヒナギク（田口貫太騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走Ｍ．デム騎手で6着→田口貫太騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが京都では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📌 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 → 阪神芝1600m 1着 → 京都芝1600m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
❓ 「メルボルントロフィー」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「メルボルントロフィー」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「メルボルントロフィー」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. 「メルボルントロフィー」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. 「メルボルントロフィー」（京都芝1600m・11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。
