「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
7R
4歳以上1勝クラス芝1600m15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
「4歳以上1勝クラス」(芝1600m・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《リガーレ》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。《メイショウビストロ》《ビップディラン》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 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 83.5 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 82.3 | |
| 0 | 00倍 | △ 80.7 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 79.0 | |
| 0 | 00倍 | 78.0 | |
| 0 | 00倍 | 77.7 | |
| 0 | 00倍 | 76.4 | |
| 0 | 00倍 | 73.6 | |
| 0 | 00倍 | 63.5 | |
| 0 | 00倍 | 51.7 | |
| 0 | 00倍 | 41.6 | |
| 0 | 00倍 | 40.8 | |
| 0 | 00倍 | 40.5 | |
| 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」
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「4歳以上1勝クラス」
0 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
先行勢が7頭と多めの構成でございます。序盤からペースが流れ、最後の直線で差し馬が伸びてくる展開が想定されます。人気の先行馬が崩れるケースも考えられますので、穴党の方は後方待機組に注目です。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 3頭 | 20.0% |
先行 | 4頭 | 26.7% |
差し | 4頭 | 26.7% |
追込 | 4頭 | 26.7% |
📈 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《テレプシコーラ》《リガーレ》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 | ヴェストラン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 4着 ← 10着 ← 9着 ← 7着 | ||
0 | ワンダーイロネ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 10着 ← 5着 ← 8着 ← 9着 | ||
0 | 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 | ||
0 | テレプシコーラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 14着 ← 6着 ← 8着 ← 1着 | ||
0 | 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 | ||
0 | リガーレ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 4着 ← 4着 ← 5着 ← 1着 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | チリーゴールド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 9着 ← 11着 ← 3着 ← 4着 | ||
0 | ベイリークロア | ← 横ばい |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 8着 ← 9着 ← 4着 | ||
0 | 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 | ||
0 | フェイトライン | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 ← 10着 ← 6着 ← 8着 ← 4着 | ||
0 | サニーサルサ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 4着 ← 16着 ← 13着 ← 5着 ← 5着 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
👔 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 |
|---|---|---|
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | リガーレ | 池江 泰寿 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 38.2% 平均着順: 6.0位 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 | ||
0 | 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 |
|---|---|---|
0 | リガーレ | キズナ |
| 出走: 399回 勝率: 11.3% 複勝率: 28.3% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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% | ||
0 | 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。
0 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
0 ベイリークロア(M.デムーロ騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走ハマーハ騎手で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: 京都芝1800m 6着 → 京都芝1600m 6着 → 阪神ダート1400m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
0 リトルスカーレット(鮫島克駿騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走小沢大仁騎手で13着→鮫島克駿騎手に乗り替わり。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。
📊 近走成績: 福島ダート1700m 13着 → 中京芝1400m 13着 → 阪神ダート1400m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
❓ 「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。



