4歳以上1勝クラスの無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🔖 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

「4歳以上1勝クラス」は芝1400m・18頭立て。多頭数のためレース展開が読みにくい一戦でございます。AI予測では《サリュエ》を本命といたしましたが、《ペールノエル》《メイショウサチダケ》も高い評価を受けております。馬群が密集しやすいレースですので、内枠の先行馬には特に注目です。各種統計データもご確認のうえ、馬券検討にお役立てください。

▼ AIスコア分布で実力差を可視化

馬番 馬名・騎手名 人気 AI予想

0

サリュエ 団野大成

00倍

90.0

0

ペールノエル 北村友一

00倍

81.2

0

メイショウサチダケ 田口貫太

00倍

72.4

0

ウォーターエアリー 松若風馬

00倍

72.1

0

モンタルチーノ 吉村誠之助

00倍

71.1

0

エイトスターズ M.デムーロ

00倍

  70.7

0

レモンバーム 国分優作

00倍

  66.9

0

ノボリリア 太宰啓介

00倍

  58.0

0

バダジェフスカ 池添謙一

00倍

  57.1

0

ハルオーブ 酒井学

00倍

  56.0

0

マリブオレンジ 幸英明

00倍

  54.6

0

ワールドキッス 鮫島良太

00倍

  53.4

0

メラヴィリオーザ 藤懸貴志

00倍

  48.4

0

ブルーレース 田山旺佑

00倍

  48.1

0

ハッピーサプライズ 長浜鴻緒

00倍

  47.2

0

アーニャワクワク 国分恭介

00倍

  38.0

0

ラブアイミー 角田大和

00倍

27.6

0

サラサラヘアー 高倉稜

00倍

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」

AIスコア分布チャート

スコアレンジは70.0ptと力差が大きいフィールドでございます。下位馬の逆転は厳しく、上位馬中心の馬券構成が妥当と考えられます。ただし上位同士の比較では接戦の部分もございますので、相手選びは慎重に。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

0 サリュエ(団野大成騎手)

当AI予想の本命馬《サリュエ》にフォーカスしてご紹介いたします。

📌 近走の着順が上昇傾向(10着→7着→2着→6着→5着)。調子の波に乗っている。

📌 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1400m 10着(4人気) → 中京芝1600m 7着(2人気) → 京都芝1600m 2着(5人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

▼ 波乱度メーターでレースの荒れ具合を診断

🎲 波乱度メーター「4歳以上1勝クラス」

過去183レースの統計では1番人気の勝率が24.0%と低めです。

穴馬の台頭が見られる条件であり、人気薄にも注目してください。

なお、多頭数で紛れやすいである点もご考慮ください。

▼ AI競馬ウェーブ展開予測シナリオで有利な脚質は?

やや荒れ
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率24.0%
1番人気の連対率44.3%
1番人気の複勝率56.8%
勝ち馬の平均人気3.9番人気
集計レース数183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8頭・追込3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。

▼ AI競馬ウェーブ調子トレンド予測で好調馬を発見

脚質 頭数 構成比

逃げ

1頭

5.6%

先行

6頭

33.3%

差し

8頭

44.4%

追込

3頭

16.7%

📈 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《エイトスターズ》《アーニャワクワク》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。

▼ AI競馬ウェーブ調教師×競馬場相性分析をチェック

馬番 馬名 調子

0

メラヴィリオーザ やや下降
直近5走: 9着 ← 7着 ← 4着 ← 7着 ← 10着

0

エイトスターズ 上昇中
直近5走: 9着 ← 13着 ← 6着 ← 10着 ← 7着

0

ハルオーブ やや下降
直近5走: 6着 ← 8着 ← 12着 ← 7着 ← 7着

0

アーニャワクワク 上昇中
直近5走: 10着 ← 11着 ← 13着 ← 3着 ← 7着

0

サリュエ 上昇中
直近5走: 10着 ← 7着 ← 2着 ← 6着 ← 5着

0

メイショウサチダケ 下降中
直近5走: 5着 ← 2着 ← 8着 ← 5着 ← 17着

0

ハッピーサプライズ 上昇中
直近5走: 8着 ← 9着 ← 8着 ← 14着 ← 2着

0

ウォーターエアリー 上昇中
直近5走: 11着 ← 9着 ← 8着 ← 1着 ← 2着

0

モンタルチーノ やや上昇
直近5走: 4着 ← 14着 ← 5着 ← 2着 ← 9着

0

ノボリリア やや上昇
直近5走: 2着 ← 7着 ← 3着 ← 4着 ← 2着

0

サラサラヘアー 上昇中
直近5走: 12着 ← 15着 ← 11着 ← 5着 ← 10着

0

ワールドキッス 上昇中
直近5走: 12着 ← 9着 ← 7着 ← 12着 ← 1着

0

ペールノエル やや上昇
直近5走: 6着 ← 2着 ← 3着 ← 5着 ← 2着

0

バダジェフスカ 上昇中
直近5走: 12着 ← 13着 ← 11着 ← 8着 ← 8着

0

ブルーレース 上昇中
直近5走: 3着 ← 17着 ← 4着 ← 2着 ← 6着

0

レモンバーム やや下降
直近5走: 7着 ← 3着 ← 6着 ← 3着 ← 9着

0

ラブアイミー 上昇中
直近5走: 12着 ← 9着 ← 6着 ← 6着 ← 10着

0

マリブオレンジ やや上昇
直近5走: 8着 ← 15着 ← 11着 ← 13着 ← 7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柴田 卓調教師(11戦2勝・勝率18.2%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは西村 真幸調教師(318戦)です。

▼ AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析で好走血統を発見

馬番馬名調教師

0

バダジェフスカ 柴田 卓
勝率: 18.2% 複勝率: 27.3% 平均着順: 8.2位

0

ウォーターエアリー 高柳 大輔
勝率: 12.7% 複勝率: 34.3% 平均着順: 6.7位

0

マリブオレンジ 福永 祐一
勝率: 11.3% 複勝率: 40.0% 平均着順: 5.7位

0

モンタルチーノ 庄野 靖志
勝率: 10.0% 複勝率: 26.1% 平均着順: 7.2位

0

サリュエ 野中 賢二
勝率: 9.6% 複勝率: 24.9% 平均着順: 7.2位

0

エイトスターズ 坂口 智康
勝率: 7.3% 複勝率: 23.3% 平均着順: 7.6位

0

ノボリリア 石橋 守
勝率: 7.2% 複勝率: 27.0% 平均着順: 7.1位

0

メイショウサチダケ 鈴木 孝志
勝率: 7.0% 複勝率: 18.3% 平均着順: 7.7位

0

ペールノエル 西村 真幸
勝率: 6.6% 複勝率: 25.2% 平均着順: 7.0位

0

ワールドキッス 河嶋 宏樹
勝率: 5.8% 複勝率: 22.9% 平均着順: 7.4位

0

ハルオーブ 武井 亮
勝率: 5.6% 複勝率: 19.1% 平均着順: 8.1位

0

ブルーレース 宮本 博
勝率: 4.0% 複勝率: 19.0% 平均着順: 7.3位

0

サラサラヘアー 前川 恭子
勝率: 2.5% 複勝率: 7.4% 平均着順: 9.6位

0

アーニャワクワク 谷 潔
勝率: 2.3% 複勝率: 16.9% 平均着順: 8.0位

0

ラブアイミー 森田 直行
勝率: 1.5% 複勝率: 13.7% 平均着順: 8.9位

0

メラヴィリオーザ 秋山 真一郎
勝率: 1.1% 複勝率: 10.9% 平均着順: 8.5位

0

レモンバーム 嘉藤 貴行
勝率: 0.0% 複勝率: 6.7% 平均着順: 8.7位

0

ハッピーサプライズ 佐藤 吉勝
勝率: 0.0% 複勝率: 8.3% 平均着順: 8.4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カリフォルニアクローム産駒(34戦5勝・勝率14.7%)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。

▼ AI競馬ウェーブ穴馬診断書で激走候補を発見

馬番馬名 父馬

0

ノボリリア カリフォルニアクローム
出走: 34回 勝率: 14.7% 複勝率: 26.5%

0

ウォーターエアリー サートゥルナーリア
出走: 60回 勝率: 11.7% 複勝率: 23.3%

0

ラブアイミー サンダースノー
出走: 26回 勝率: 11.5% 複勝率: 19.2%

0

ペールノエル モーリス
出走: 247回 勝率: 10.9% 複勝率: 28.3%

0

サリュエ ファインニードル
出走: 87回 勝率: 10.3% 複勝率: 19.5%

0

エイトスターズ ジャスタウェイ
出走: 133回 勝率: 8.3% 複勝率: 16.5%

0

モンタルチーノ ビッグアーサー
出走: 134回 勝率: 8.2% 複勝率: 20.9%

0

ブルーレース モズアスコット
出走: 50回 勝率: 8.0% 複勝率: 22.0%

0

アーニャワクワク サトノクラウン
出走: 56回 勝率: 7.1% 複勝率: 8.9%

0

メラヴィリオーザ ディーマジェスティ
出走: 20回 勝率: 5.0% 複勝率: 15.0%

0

ハルオーブ ディーマジェスティ
出走: 20回 勝率: 5.0% 複勝率: 15.0%

0

ハッピーサプライズ レッドファルクス
出走: 31回 勝率: 3.2% 複勝率: 12.9%

0

ワールドキッス ワールドエース
出走: 40回 勝率: 2.5% 複勝率: 22.5%

0

バダジェフスカ デクラレーションオブウォー
出走: 40回 勝率: 2.5% 複勝率: 10.0%

0

レモンバーム ジョーカプチーノ
出走: 32回 勝率: 0.0% 複勝率: 15.6%

0

メイショウサチダケ アドミラブル
出走: 6回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7%

0

マリブオレンジ Vekoma
出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

0

サラサラヘアー ゴールデンマンデラ
出走: 0回 勝率: - 複勝率: -

🐴 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。《サラサラヘアー》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 サラサラヘアー(高倉稜騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 前走12着大敗→1800m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。

🔥 前走小林美駒騎手で12着→高倉稜騎手に乗り替わり。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。

📌 2走前15着の大敗から前走12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: 新潟ダート1800m 12着 → 福島ダート1700m 15着 → 阪神ダート1800m 11着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 エイトスターズ(M.デムーロ騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走9着大敗→1800m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。

🔥 前走丹内祐次騎手で9着→M.デムーロ騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📌 2走前13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: 京都芝1800m 9着 → 阪神ダート1400m 13着 → 小倉ダート1700m 6着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 バダジェフスカ(池添謙一騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走吉村誠之騎手で12着→池添謙一騎手に乗り替わり。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。

📌 2走前13着の大敗から前走12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: 京都ダート1400m 12着 → 札幌ダート1700m 13着 → 札幌芝1500m 11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」(京都芝1400m・18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。

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