「桃山ステークス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日:
京都
10R
桃山ステークスダート1800m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「桃山ステークス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
自信アリ
「桃山ステークス」はダート1800m・16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《ロードヴォイジャー》を本命といたしましたが、《ペンナヴェローチェ》《マテンロウブレイブ》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。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 80.1 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 79.8 | |
| 0 | 00倍 | △ 76.7 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 73.9 | |
| 0 | 00倍 | 70.0 | |
| 0 | 00倍 | 68.0 | |
| 0 | 00倍 | 64.4 | |
| 0 | 00倍 | 62.7 | |
| 0 | 00倍 | 51.4 | |
| 0 | 00倍 | 48.8 | |
| 0 | 00倍 | 43.2 | |
| 0 | 00倍 | 41.0 | |
| 0 | 00倍 | 30.0 | |
| 0 | 00倍 | 消 24.8 | |
| 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「桃山ステークス」
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「桃山ステークス」
0 ロードヴォイジャー(西村淳也騎手)
当AI予想の本命馬《ロードヴォイジャー》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走1着の勢いそのまま。連勝なるか注目の一頭。
📌 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 1着(2人気) → 京都ダート1800m 1着(4人気) → 小倉ダート1700m 2着(1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「桃山ステークス」
過去868レースでの1番人気の勝率は33.1%。
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 | 33.1% |
| 1番人気の連対率 | 52.2% |
| 1番人気の複勝率 | 65.9% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 868レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「桃山ステークス」
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
逃げ馬が3頭おり、先行争いが激化することが予想されます。消耗戦になれば差し・追込脚質の馬が台頭する展開が濃厚です。直線の長いコースであれば、なおさら差し馬有利の傾向が強まります。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 3頭 | 18.8% |
先行 | 4頭 | 25.0% |
差し | 5頭 | 31.2% |
追込 | 4頭 | 25.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「桃山ステークス」
《タイゲン》《カミノレアル》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 | タイゲン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 13着 ← 8着 ← 10着 ← 5着 | ||
0 | メイショウオーロラ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 12着 ← 6着 ← 10着 ← 15着 | ||
0 | スマートケープ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 11着 ← 1着 ← 2着 ← 5着 ← 15着 | ||
0 | アレナパラシオ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 1着 ← 8着 ← 13着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | ペンナヴェローチェ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 2着 ← 3着 ← 3着 ← 4着 ← 2着 | ||
0 | キングブルー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 2着 ← 4着 ← 6着 | ||
0 | ラオラシオン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 12着 ← 11着 ← 7着 | ||
0 | ブルーワール | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 1着 ← 9着 ← 6着 ← 4着 ← 1着 | ||
0 | マンオブザマッチ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 1着 ← 2着 ← 6着 ← 4着 | ||
0 | ロードヴォイジャー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 1着 ← 2着 ← 2着 ← 5着 | ||
0 | サノノワンダー | ← 横ばい |
| 直近5走: 1着 ← 6着 ← 2着 ← 2着 ← 3着 | ||
0 | テーオーマルコーニ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 2着 ← 1着 ← 3着 ← 4着 ← 2着 | ||
0 | カミノレアル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 12着 ← 1着 ← 1着 ← 3着 | ||
0 | マテンロウブレイブ | ← 横ばい |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 5着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | ドラゴン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 1着 ← 2着 ← 3着 | ||
0 | オリーブグリーン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 5着 ← 1着 ← 10着 ← 4着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「桃山ステークス」
京都での勝率が最も高いのは高柳 大輔調教師(206戦27勝・勝率13.1%)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(413戦)です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ブルーワール | 高柳 大輔 |
| 勝率: 13.1% 複勝率: 34.5% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | ラオラシオン | 斎藤 誠 |
| 勝率: 12.1% 複勝率: 19.7% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | スマートケープ | 辻野 泰之 |
| 勝率: 10.7% 複勝率: 30.7% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | アレナパラシオ | 四位 洋文 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 32.1% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | キングブルー | 四位 洋文 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 32.1% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | オリーブグリーン | 矢作 芳人 |
| 勝率: 9.9% 複勝率: 25.9% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ドラゴン | 松永 幹夫 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 27.9% 平均着順: 6.1位 | ||
0 | カミノレアル | 今野 貞一 |
| 勝率: 8.8% 複勝率: 20.7% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | テーオーマルコーニ | 奥村 豊 |
| 勝率: 8.7% 複勝率: 30.0% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | ペンナヴェローチェ | 須貝 尚介 |
| 勝率: 8.6% 複勝率: 27.3% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | サノノワンダー | 栗田 徹 |
| 勝率: 7.7% 複勝率: 17.9% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | ロードヴォイジャー | 坂口 智康 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | マンオブザマッチ | 高橋 義忠 |
| 勝率: 6.4% 複勝率: 20.1% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | マテンロウブレイブ | 高橋 亮 |
| 勝率: 5.9% 複勝率: 23.9% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | タイゲン | 平田 修 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 17.4% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | メイショウオーロラ | 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「桃山ステークス」
京都ダート1800m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Arrogate産駒(21戦4勝・勝率19.0%)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 | ブルーワール | Arrogate |
| 出走: 21回 勝率: 19.0% 複勝率: 38.1% | ||
0 | マテンロウブレイブ | ナダル |
| 出走: 88回 勝率: 18.2% 複勝率: 40.9% | ||
0 | スマートケープ | シニスターミニスター |
| 出走: 320回 勝率: 12.2% 複勝率: 29.7% | ||
0 | アレナパラシオ | シニスターミニスター |
| 出走: 320回 勝率: 12.2% 複勝率: 29.7% | ||
0 | キングブルー | ロードカナロア |
| 出走: 166回 勝率: 12.0% 複勝率: 23.5% | ||
0 | ペンナヴェローチェ | キズナ |
| 出走: 325回 勝率: 10.5% 複勝率: 34.2% | ||
0 | サノノワンダー | ヘニーヒューズ |
| 出走: 205回 勝率: 9.3% 複勝率: 29.8% | ||
0 | オリーブグリーン | ヘニーヒューズ |
| 出走: 205回 勝率: 9.3% 複勝率: 29.8% | ||
0 | ドラゴン | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 114回 勝率: 8.8% 複勝率: 21.9% | ||
0 | ロードヴォイジャー | サトノアラジン |
| 出走: 47回 勝率: 8.5% 複勝率: 23.4% | ||
0 | カミノレアル | エピファネイア |
| 出走: 125回 勝率: 6.4% 複勝率: 20.8% | ||
0 | メイショウオーロラ | ホッコータルマエ |
| 出走: 253回 勝率: 5.9% 複勝率: 21.7% | ||
0 | テーオーマルコーニ | コパノリッキー |
| 出走: 76回 勝率: 3.9% 複勝率: 13.2% | ||
0 | タイゲン | アジアエクスプレス |
| 出走: 65回 勝率: 3.1% 複勝率: 15.4% | ||
0 | ラオラシオン | クリエイター2 |
| 出走: 15回 勝率: 0.0% 複勝率: 6.7% | ||
0 | マンオブザマッチ | ファインニードル |
| 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「桃山ステークス」
「桃山ステークス」では3頭もの穴馬候補が検出されました。これだけ激走パターンに合致する馬が多いということは、波乱の可能性が高いレースと言えるでしょう。馬券は手広く構えることをおすすめします。
※ 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 スマートケープ(菱田裕二騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走横山武史騎手で11着→菱田裕二騎手に乗り替わり。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: 札幌ダート1700m 11着 → 札幌ダート1700m 1着 → 福島ダート1700m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
0 カミノレアル(田口貫太騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 約4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3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 京都ダート1800m 14着 → 京都ダート1800m 12着 → 阪神ダート1800m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 キングブルー(吉村誠之助騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 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: 京都ダート1800m 1着 → 京都ダート1800m 4着 → 中京ダート1800m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「桃山ステークス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「桃山ステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか?
A. はい、「桃山ステークス」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. 「桃山ステークス」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. 「桃山ステークス」(京都ダート1800m・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。



