「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
7R13:25
4歳以上1勝クラス芝1600m15頭
1,150 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…
自信アリ
「4歳以上1勝クラス」（芝1600m）のAI予想をお届けいたします。今回は15頭の各馬のスコアが接近しており、混戦模様と判断しております。《リガーレ》をわずかに上位と評価しておりますが、《メイショウビストロ》《ビップディラン》も十分に逆転可能な差でございます。展開次第で着順が大きく入れ替わる可能性があり、人気馬の過信は禁物のレースと言えるでしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 13 | 24.3倍 | ◎ 90.0 | |
| 6 | 722.5倍 | ○ 83.5 | |
| 1 | 45.4倍 | ▲ 82.3 | |
| 14 | 13.6倍 | △ 80.7 | |
| 9 | 58.0倍 | ☆ 79.0 | |
| 10 | 1034.1倍 | 78.0 | |
| 11 | 13123.9倍 | 77.7 | |
| 5 | 35.3倍 | 76.4 | |
| 2 | 617.1倍 | 73.6 | |
| 15 | 1180.2倍 | 63.5 | |
| 3 | 823.9倍 | 51.7 | |
| 12 | 1294.1倍 | 41.6 | |
| 4 | 14139.2倍 | 40.8 | |
| 8 | 929.3倍 | 40.5 | |
| 7 | 15355.4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
6メイショウビストロ
410 円
複勝
1ビップディラン
200 円
単勝
1ビップディラン
540 円
📊 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」
13 リガーレ（荻野極騎手）
「4歳以上1勝クラス」の注目馬は《リガーレ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の岩田望来騎手から荻野極騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1800m→今回1600mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📌 前走ダート→今回芝への転戦。コース替わりが好転の鍵。
📌 約6ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。
📌 近走の着順が上昇傾向（15着→4着→4着→5着→1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: 京都ダート1800m 15着（3人気） → 京都芝2200m 4着（3人気） → 阪神芝2400m 4着（3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「4歳以上1勝クラス」
過去191レースで1番人気の勝率は31.4%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、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 | 31.4% |
| 1番人気の連対率 | 48.2% |
| 1番人気の複勝率 | 59.2% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.6番人気 |
| 集計レース数 | 191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：ハイペース
逃げ3頭・先行5頭と先行争いが激しくなりそうな構成でございます。ペースが速くなれば前の馬が消耗しやすく、差し・追込タイプの馬に注目です。後方から脚を溜められる馬を重視した馬券構成をおすすめいたします。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 3頭 | 20.0% |
先行 | 5頭 | 33.3% |
差し | 4頭 | 26.7% |
追込 | 3頭 | 20.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「4歳以上1勝クラス」
《テレプシコーラ》《リガーレ》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 | ビップディラン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 3着 ← 10着 ← 2着 ← 1着 ← 6着 | ||
2 | ベイリークロア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 6着 ← 8着 ← 9着 | ||
3 | ワンダーイロネ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 10着 ← 5着 ← 8着 ← 9着 | ||
4 | ヴェストラン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 4着 ← 10着 ← 9着 ← 7着 | ||
5 | エイヘンハールト | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 4着 ← 4着 ← 2着 ← 4着 ← 2着 | ||
6 | メイショウビストロ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 2着 ← 3着 ← 9着 ← 13着 | ||
7 | スターペスショウマ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 14着 ← 14着 ← 8着 ← 13着 ← 13着 | ||
8 | チリーゴールド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 9着 ← 11着 ← 3着 ← 4着 | ||
9 | フェイトライン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 3着 ← 10着 ← 6着 ← 8着 | ||
10 | テレプシコーラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 14着 ← 6着 ← 8着 ← 1着 | ||
11 | エイカイカッシーナ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 18着 ← 10着 ← 1着 ← 9着 | ||
12 | サニーサルサ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 4着 ← 16着 ← 13着 ← 5着 ← 5着 | ||
13 | リガーレ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 4着 ← 4着 ← 5着 ← 1着 | ||
14 | ムーンライトラガー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 8着 ← 3着 ← 4着 ← 10着 | ||
15 | リトルスカーレット | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 13着 ← 13着 ← 7着 ← 14着 ← 10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高野 友和調教師（219戦38勝・勝率17.4%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは斉藤 崇史調教師（326戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
5 | エイヘンハールト | 高野 友和 |
| 勝率: 17.4% 複勝率: 39.3% 平均着順: 6.0位 | ||
15 | リトルスカーレット | 柴田 卓 |
| 勝率: 16.7% 複勝率: 25.0% 平均着順: 9.0位 | ||
11 | エイカイカッシーナ | 藤原 英昭 |
| 勝率: 14.0% 複勝率: 32.8% 平均着順: 6.8位 | ||
14 | ムーンライトラガー | 大久保 龍志 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 34.4% 平均着順: 6.4位 | ||
2 | ベイリークロア | 大久保 龍志 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 34.4% 平均着順: 6.4位 | ||
13 | リガーレ | 池江 泰寿 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 38.2% 平均着順: 6.0位 | ||
9 | フェイトライン | 斉藤 崇史 |
| 勝率: 12.3% 複勝率: 31.3% 平均着順: 6.4位 | ||
10 | テレプシコーラ | 坂口 智康 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.6位 | ||
7 | スターペスショウマ | 石橋 守 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 26.9% 平均着順: 7.1位 | ||
8 | チリーゴールド | 飯田 祐史 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 16.3% 平均着順: 8.1位 | ||
6 | メイショウビストロ | 岡田 稲男 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 18.7% 平均着順: 7.8位 | ||
1 | ビップディラン | 小椋 研介 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 13.7% 平均着順: 8.0位 | ||
3 | ワンダーイロネ | 渡辺 薫彦 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 17.9% 平均着順: 8.0位 | ||
12 | サニーサルサ | 高橋 康之 |
| 勝率: 5.1% 複勝率: 15.4% 平均着順: 8.6位 | ||
4 | ヴェストラン | 本田 優 |
| 勝率: 4.8% 複勝率: 17.9% 平均着順: 7.4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キズナ産駒（399戦45勝・勝率11.3%）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 |
|---|---|---|
13 | リガーレ | キズナ |
| 出走: 399回 勝率: 11.3% 複勝率: 28.3% | ||
15 | リトルスカーレット | キズナ |
| 出走: 399回 勝率: 11.3% 複勝率: 28.3% | ||
3 | ワンダーイロネ | カリフォルニアクローム |
| 出走: 46回 勝率: 10.9% 複勝率: 23.9% | ||
6 | メイショウビストロ | カリフォルニアクローム |
| 出走: 46回 勝率: 10.9% 複勝率: 23.9% | ||
2 | ベイリークロア | エピファネイア |
| 出走: 387回 勝率: 9.0% 複勝率: 29.5% | ||
11 | エイカイカッシーナ | エピファネイア |
| 出走: 387回 勝率: 9.0% 複勝率: 29.5% | ||
9 | フェイトライン | サトノアラジン |
| 出走: 59回 勝率: 8.5% 複勝率: 22.0% | ||
7 | スターペスショウマ | リアルスティール |
| 出走: 131回 勝率: 7.6% 複勝率: 26.7% | ||
10 | テレプシコーラ | ルーラーシップ |
| 出走: 413回 勝率: 6.8% 複勝率: 23.7% | ||
14 | ムーンライトラガー | オルフェーヴル |
| 出走: 257回 勝率: 6.2% 複勝率: 20.2% | ||
8 | チリーゴールド | オルフェーヴル |
| 出走: 257回 勝率: 6.2% 複勝率: 20.2% | ||
5 | エイヘンハールト | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 145回 勝率: 6.2% 複勝率: 20.7% | ||
12 | サニーサルサ | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 33回 勝率: 6.1% 複勝率: 12.1% | ||
1 | ビップディラン | ミッキーグローリー |
| 出走: 11回 勝率: 0.0% 複勝率: 27.3% | ||
4 | ヴェストラン | レインボーライン |
| 出走: 3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。《エイカイカッシーナ》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。
11 エイカイカッシーナ（北村友一騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 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。
🔥 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。
📌 2走前18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: 阪神芝1800m 9着 → 阪神芝1800m 18着 → 京都芝1800m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
9 フェイトライン（坂井瑠星騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走吉村誠之騎手で5着→坂井瑠星騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 阪神芝1600m 5着 → 阪神芝1800m 3着 → 小倉障害2860m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
2 ベイリークロア（Ｍ．デムーロ騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走小沢大仁騎手で6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。
📊 近走成績: 中京芝1600m 6着 → 京都芝1800m 6着 → 京都芝1600m 6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」（京都芝1600m・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。
