「4歳以上2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
12R
4歳以上2勝クラスダート1200m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「4歳以上2勝クラス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
予測不能
「4歳以上2勝クラス」（ダート1200m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《ランスオブセヘル》を本命に推奨いたします。対抗は《ウルスクローム》、単穴に《ベンダバール》を指名しております。ダート1200mの多頭数レースでは枠順や展開の影響が大きくなりますので、下記の展開予測シナリオも合わせてご参照いただければ幸いです。馬券は少し広めに構えておくのが賢明でしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 88.8 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 78.3 | |
| 0 | 00倍 | △ 76.5 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 75.5 | |
| 0 | 00倍 | 57.7 | |
| 0 | 00倍 | 56.2 | |
| 0 | 00倍 | 54.9 | |
| 0 | 00倍 | 52.2 | |
| 0 | 00倍 | 38.3 | |
| 0 | 00倍 | 37.6 | |
| 0 | 00倍 | 34.3 | |
| 0 | 00倍 | 30.4 | |
| 0 | 00倍 | 消 26.1 | |
| 0 | 00倍 | 消 24.3 | |
| 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2勝クラス」
上位馬のスコア差は1.2ptと僅差でございます。AIの分析でも甲乙つけがたい結果となっており、どの馬が勝っても不思議ではありません。ワイドや3連複など、手広い馬券で臨まれることをおすすめいたします。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「4歳以上2勝クラス」
0 ランスオブセヘル（坂井瑠星騎手）
「4歳以上2勝クラス」の注目馬は《ランスオブセヘル》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の渡辺竜也騎手から坂井瑠星騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1400m→今回1200mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📌 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: 京都ダート1400m 2着（3人気） → 阪神ダート1200m 3着（4人気） → 京都ダート1200m 3着（2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2勝クラス」
過去472レースでの1番人気の勝率は33.5%。
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 | 33.5% |
| 1番人気の連対率 | 51.7% |
| 1番人気の複勝率 | 66.9% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 472レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「4歳以上2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
ミドルペースが想定される構成でございます。展開の有利不利は少なく、馬の能力差がそのまま着順に反映されやすいレースです。特定の脚質に偏らない分、実力通りの決着になる確率が高いと見ております。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.2% |
先行 | 5頭 | 31.2% |
差し | 6頭 | 37.5% |
追込 | 4頭 | 25.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「4歳以上2勝クラス」
《ワンダーカモン》《セールヴォラン》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 | ワンダーカモン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 8着 ← 8着 ← 8着 ← 5着 | ||
0 | セールヴォラン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 5着 ← 13着 ← 1着 ← 3着 | ||
0 | ベンダバール | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 2着 ← 1着 ← 6着 ← 8着 | ||
0 | ランスオブセヘル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 3着 ← 3着 ← 15着 ← 5着 | ||
0 | ジュンゴールド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 14着 ← 8着 ← 3着 ← 3着 | ||
0 | ワイノナオミ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 10着 ← 7着 ← 6着 ← 13着 ← 6着 | ||
0 | フレイミングパイ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 8着 ← 4着 ← 6着 ← 7着 | ||
0 | ストラテージュ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 6着 ← 8着 ← 1着 ← 5着 | ||
0 | アスタールフナ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 8着 ← 4着 ← 4着 ← 10着 ← 3着 | ||
0 | メイショウドライブ | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 ← 7着 ← 1着 ← 5着 ← 4着 | ||
0 | ウルスクローム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 2着 ← 13着 ← 6着 ← 2着 | ||
0 | タイセイルヴァン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 5着 ← 4着 ← 1着 ← 5着 ← 6着 | ||
0 | ドンパッショーネ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 4着 ← 2着 ← 7着 ← 14着 | ||
0 | カワキタマナレア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 10着 ← 6着 ← 5着 ← 12着 ← 12着 | ||
0 | タッカージーティー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 7着 ← 10着 ← 7着 ← 9着 | ||
0 | サマースイートピー | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 4着 ← 6着 ← 1着 ← 16着 ← 1着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「4歳以上2勝クラス」
京都での勝率が最も高いのは鈴木 伸尋調教師（13戦3勝・勝率23.1%）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 | タッカージーティー | 鈴木 伸尋 |
| 勝率: 23.1% 複勝率: 30.8% 平均着順: 6.2位 | ||
0 | ジュンゴールド | 友道 康夫 |
| 勝率: 17.9% 複勝率: 38.0% 平均着順: 5.6位 | ||
0 | ドンパッショーネ | 斉藤 崇史 |
| 勝率: 12.3% 複勝率: 31.3% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | ワンダーカモン | 吉村 圭司 |
| 勝率: 11.3% 複勝率: 28.8% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | ストラテージュ | 矢作 芳人 |
| 勝率: 9.9% 複勝率: 25.9% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ランスオブセヘル | 奥村 豊 |
| 勝率: 8.7% 複勝率: 30.0% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | セールヴォラン | 北出 成人 |
| 勝率: 8.1% 複勝率: 22.1% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | ウルスクローム | 大橋 勇樹 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 22.8% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | メイショウドライブ | 鈴木 孝志 |
| 勝率: 6.9% 複勝率: 18.4% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | カワキタマナレア | 杉山 佳明 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 23.5% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | ワイノナオミ | 畑端 省吾 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 16.1% 平均着順: 8.4位 | ||
0 | タイセイルヴァン | 新開 幸一 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 11.1% 平均着順: 8.7位 | ||
0 | フレイミングパイ | 中竹 和也 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 18.3% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | アスタールフナ | 中竹 和也 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 18.3% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | ベンダバール | 牧浦 充徳 |
| 勝率: 2.1% 複勝率: 19.1% 平均着順: 8.7位 | ||
0 | サマースイートピー | 千葉 直人 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 37.5% 平均着順: 6.0位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「4歳以上2勝クラス」
京都ダート1200m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グァンチャーレ産駒（11戦3勝・勝率27.3%）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 | セールヴォラン | グァンチャーレ |
| 出走: 11回 勝率: 27.3% 複勝率: 36.4% | ||
0 | アスタールフナ | ジョーカプチーノ |
| 出走: 49回 勝率: 16.3% 複勝率: 40.8% | ||
0 | フレイミングパイ | リアルインパクト |
| 出走: 37回 勝率: 10.8% 複勝率: 13.5% | ||
0 | カワキタマナレア | ヘニーヒューズ |
| 出走: 497回 勝率: 9.5% 複勝率: 26.2% | ||
0 | タッカージーティー | ヘニーヒューズ |
| 出走: 497回 勝率: 9.5% 複勝率: 26.2% | ||
0 | ベンダバール | ドレフォン |
| 出走: 251回 勝率: 8.8% 複勝率: 27.9% | ||
0 | ワイノナオミ | ドレフォン |
| 出走: 251回 勝率: 8.8% 複勝率: 27.9% | ||
0 | ストラテージュ | モズアスコット |
| 出走: 95回 勝率: 8.4% 複勝率: 29.5% | ||
0 | サマースイートピー | モズアスコット |
| 出走: 95回 勝率: 8.4% 複勝率: 29.5% | ||
0 | ウルスクローム | カリフォルニアクローム |
| 出走: 77回 勝率: 7.8% 複勝率: 26.0% | ||
0 | ジュンゴールド | エピファネイア |
| 出走: 94回 勝率: 6.4% 複勝率: 19.1% | ||
0 | メイショウドライブ | フォーウィールドライブ |
| 出走: 47回 勝率: 4.3% 複勝率: 19.1% | ||
0 | タイセイルヴァン | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 79回 勝率: 3.8% 複勝率: 17.7% | ||
0 | ランスオブセヘル | サトノアラジン |
| 出走: 82回 勝率: 3.7% 複勝率: 17.1% | ||
0 | ワンダーカモン | ワールドエース |
| 出走: 37回 勝率: 0.0% 複勝率: 5.4% | ||
0 | ドンパッショーネ | Quality Road |
| 出走: 12回 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「4歳以上2勝クラス」
「4歳以上2勝クラス」はAI穴馬診断で3頭がピックアップされる混戦模様です。人気薄の好走が多発しやすい条件が揃っており、高配当を狙うチャンスが広がっています。
※ 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 アスタールフナ（鮫島克駿騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走三浦皇成騎手で8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。
🔥 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: 中山ダート1200m 8着 → 阪神ダート1200m 4着 → 阪神ダート1200m 4着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
0 ワイノナオミ（北村友一騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走10着大敗→1400mから1200m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。
🔥 前走荻野極騎手で10着→北村友一騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京ダート1400m 10着 → 阪神ダート1400m 7着 → 中京ダート1200m 6着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
0 ジュンゴールド（荻野極騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走13着大敗→1600mから1200m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。
🔥 前走ディー騎手で13着→荻野極騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 2走前14着の大敗から前走13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: 東京ダート1600m 13着 → 東京芝1400m 14着 → 東京芝1400m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「4歳以上2勝クラス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「4歳以上2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2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2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2勝クラス」（京都ダート1200m・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。
