「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1600m16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…
自信アリ
16頭が出走する「4歳以上1勝クラス」（ダート1600m）。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《ミスティマウンテン》でございます。次いで《ラッキーヤース》、《サトノビーツ》の順に評価しておりますが、ダート1600m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 | ○ 85.4 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 83.4 | |
| 0 | 00倍 | △ 81.8 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 70.1 | |
| 0 | 00倍 | 67.2 | |
| 0 | 00倍 | 67.1 | |
| 0 | 00倍 | 65.2 | |
| 0 | 00倍 | 63.4 | |
| 0 | 00倍 | 61.8 | |
| 0 | 00倍 | 53.3 | |
| 0 | 00倍 | 51.5 | |
| 0 | 00倍 | 44.8 | |
| 0 | 00倍 | 43.4 | |
| 0 | 00倍 | 30.8 | |
| 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 ミスティマウンテン（Ｃ．ルメール騎手）
「4歳以上1勝クラス」の注目馬は《ミスティマウンテン》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の荻野極騎手からＣ．ルメール騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 東京で過去2着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 東京ダート1600m 2着（8人気） → 福島ダート1700m 6着（4人気） → 阪神ダート1400m 6着（4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1109レースでの1番人気の勝率は33.8%。
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 | 33.8% |
| 1番人気の連対率 | 53.3% |
| 1番人気の複勝率 | 66.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 1109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
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 | 2頭 | 13.3% |
差し | 5頭 | 33.3% |
追込 | 8頭 | 53.3% |
📈 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《インヴェスター》《ラルフテソーロ》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 | ラッキーヤース | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 10着 ← 4着 ← 7着 ← 7着 ← 6着 | ||
0 | インヴェスター | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 13着 ← 10着 ← 10着 | ||
0 | コルヴィル | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 5着 ← 7着 ← 7着 ← 8着 ← 2着 | ||
0 | キングプロフィット | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 8着 ← 12着 ← 12着 ← 15着 | ||
0 | ミスティマウンテン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 6着 ← 6着 ← 11着 ← 11着 | ||
0 | ナムラジミー | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 ← 12着 ← 7着 ← 6着 ← 10着 | ||
0 | ラルフテソーロ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 1着 ← 2着 ← 3着 ← 5着 | ||
0 | キタノブレイク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 10着 ← 9着 ← 1着 ← 6着 | ||
0 | コーシューパンジャ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 5着 ← 9着 ← 3着 ← 13着 ← 4着 | ||
0 | ミルキープリンセス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 9着 ← 9着 ← 8着 ← 7着 | ||
0 | アイファーシャドー | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 6着 ← 8着 ← 4着 ← 5着 ← 8着 | ||
0 | スモーキーゴッド | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 4着 ← 10着 ← 9着 ← 6着 ← 5着 | ||
0 | サトノビーツ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | フクシマコウヨウ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 17着 ← 18着 ← 10着 ← 16着 ← 12着 | ||
0 | ベルチュガダン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 2着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | メリーサウンド | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 9着 ← 9着 ← 10着 ← 10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田中 博康調教師（315戦68勝・勝率21.6%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは伊藤 圭三調教師（490戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | サトノビーツ | 田中 博康 |
| 勝率: 21.6% 複勝率: 43.2% 平均着順: 5.5位 | ||
0 | ミルキープリンセス | 大竹 正博 |
| 勝率: 9.6% 複勝率: 27.5% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | スモーキーゴッド | 大竹 正博 |
| 勝率: 9.6% 複勝率: 27.5% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ラルフテソーロ | 伊藤 圭三 |
| 勝率: 8.4% 複勝率: 24.7% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | フクシマコウヨウ | 小島 茂之 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 20.4% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ミスティマウンテン | 池上 昌和 |
| 勝率: 7.5% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | ナムラジミー | 武市 康男 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 16.2% 平均着順: 8.5位 | ||
0 | メリーサウンド | 小笠 倫弘 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 16.8% 平均着順: 8.4位 | ||
0 | ラッキーヤース | 鈴木 伸尋 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 22.1% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | ベルチュガダン | 矢嶋 大樹 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 16.4% 平均着順: 8.4位 | ||
0 | コーシューパンジャ | 相沢 郁 |
| 勝率: 4.0% 複勝率: 15.1% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | コルヴィル | 柄崎 将寿 |
| 勝率: 3.9% 複勝率: 11.8% 平均着順: 8.8位 | ||
0 | キタノブレイク | 本間 忍 |
| 勝率: 2.8% 複勝率: 12.6% 平均着順: 9.5位 | ||
0 | インヴェスター | 佐藤 吉勝 |
| 勝率: 1.3% 複勝率: 6.0% 平均着順: 10.3位 | ||
0 | アイファーシャドー | 蛯名 利弘 |
| 勝率: 1.3% 複勝率: 2.9% 平均着順: 11.0位 | ||
0 | キングプロフィット | 天間 昭一 |
| 勝率: 0.6% 複勝率: 4.0% 平均着順: 10.7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ドゥラメンテ産駒（299戦34勝・勝率11.4%）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 | サトノビーツ | ドゥラメンテ |
| 出走: 299回 勝率: 11.4% 複勝率: 26.1% | ||
0 | ミスティマウンテン | サンダースノー |
| 出走: 112回 勝率: 8.9% 複勝率: 23.2% | ||
0 | ラッキーヤース | シュヴァルグラン |
| 出走: 36回 勝率: 8.3% 複勝率: 11.1% | ||
0 | キングプロフィット | キンシャサノキセキ |
| 出走: 567回 勝率: 7.2% 複勝率: 22.6% | ||
0 | ナムラジミー | モーニン |
| 出走: 91回 勝率: 6.6% 複勝率: 16.5% | ||
0 | フクシマコウヨウ | アドマイヤマーズ |
| 出走: 32回 勝率: 6.2% 複勝率: 31.2% | ||
0 | スモーキーゴッド | シルバーステート |
| 出走: 99回 勝率: 5.1% 複勝率: 12.1% | ||
0 | メリーサウンド | オルフェーヴル |
| 出走: 267回 勝率: 4.9% 複勝率: 13.9% | ||
0 | ラルフテソーロ | スワーヴリチャード |
| 出走: 54回 勝率: 3.7% 複勝率: 14.8% | ||
0 | インヴェスター | バゴ |
| 出走: 92回 勝率: 3.3% 複勝率: 5.4% | ||
0 | コーシューパンジャ | ゴールドドリーム |
| 出走: 72回 勝率: 2.8% 複勝率: 16.7% | ||
0 | ミルキープリンセス | ゴールドシップ |
| 出走: 58回 勝率: 1.7% 複勝率: 5.2% | ||
0 | アイファーシャドー | ビーチパトロール |
| 出走: 60回 勝率: 0.0% 複勝率: 6.7% | ||
0 | ベルチュガダン | フィエールマン |
| 出走: 26回 勝率: 0.0% 複勝率: 15.4% | ||
0 | コルヴィル | Omaha Beach |
| 出走: 12回 勝率: 0.0% 複勝率: 8.3% | ||
0 | キタノブレイク | レインボーライン |
| 出走: 6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。《ラルフテソーロ》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 ラルフテソーロ（Ｍ．ディー騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走丹内祐次騎手で9着→Ｍ．ディー騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約9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。
🔥 近走不振だが東京では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 札幌ダート1700m 9着 → 札幌ダート1700m 1着 → 中山ダート1800m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 キタノブレイク（石川裕紀人騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走9着大敗→1800mから1600m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。
🔥 前走長浜鴻緒騎手で9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。
📌 2走前10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: 新潟ダート1800m 9着 → 福島ダート1700m 10着 → 東京ダート2100m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ベルチュガダン（Ｄ．レーン騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走丸山元気騎手で5着→Ｄ．レーン騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約6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: 福島ダート1700m 5着 → 中山ダート1800m 2着 → 福島ダート1700m 1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1600m・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。
