4歳以上2勝クラスの無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🤖 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…

自信ナシ

「4歳以上2勝クラス」は芝2000m・8頭立ての少頭数戦。出走馬が少ない分、各馬の実力差がはっきりと表れやすい条件です。AIは《ステラクラウン》を最上位に評価しており、《パフュームセント》、《スターリングアップ》がそれに続く形となっております。少頭数戦では馬連・ワイドなど的中しやすい券種から入るのも一つの戦略です。

▼ AIスコア分布で実力差を可視化

馬番 馬名・騎手名 人気 AI予想

0

ステラクラウン 団野大成

00倍

90.0

0

パフュームセント 池添謙一

00倍

88.2

0

スターリングアップ 菱田裕二

00倍

73.3

0

ホウオウタイタン 田山旺佑

00倍

69.1

0

エコテーラー 藤懸貴志

00倍

63.8

0

フィオレストラーダ 松若風馬

00倍

  62.9

0

ヴォワラクテ 角田大和

00倍

  34.3

0

モモンウールー 河原田菜々

00倍

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」

AIスコア分布チャート

スコアが団子状態となっております(上位差1.8pt)。どの馬にもチャンスがある混戦模様でございます。穴馬の台頭にも十分ご注意いただき、余裕を持った買い目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で深掘り分析

0 ステラクラウン(団野大成騎手)

「4歳以上2勝クラス」でAIが最も高く評価した《ステラクラウン》を深掘り分析いたします。

📌 前走の岩田望来騎手から団野大成騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

📌 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: 阪神芝2000m 2着(1人気) → 中京芝2000m 2着(3人気) → 京都芝2000m 2着(1人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

▼ 波乱度メーターでレースの荒れ具合を診断

🎲 波乱度メーター「4歳以上2勝クラス」

過去351レースで1番人気の勝率は31.3%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、少頭数で堅い傾向である点もご考慮ください。

▼ AI競馬ウェーブ展開予測シナリオで有利な脚質は?

標準
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率31.3%
1番人気の連対率54.7%
1番人気の複勝率67.5%
勝ち馬の平均人気3.1番人気
集計レース数351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:ハイペース

逃げ2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。

▼ AI競馬ウェーブ調子トレンド予測で好調馬を発見

脚質 頭数 構成比

逃げ

2頭

25.0%

先行

5頭

62.5%

差し

1頭

12.5%

追込

0頭

0.0%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「4歳以上2勝クラス」

下降トレンドの馬が5頭と目立つ構成でございます。

不振馬が多いメンバーの中で、好調を維持している馬は貴重な存在です。

上昇・横ばいの馬を中心に馬券を組み立てることをおすすめいたします。

▼ AI競馬ウェーブ調教師×競馬場相性分析をチェック

馬番 馬名 調子

0

エコテーラー やや上昇
直近5走: 1着 ← 8着 ← 13着 ← 4着 ← 2着

0

ステラクラウン 下降中
直近5走: 2着 ← 2着 ← 2着 ← 3着 ← 4着

0

スターリングアップ 下降中
直近5走: 3着 ← 5着 ← 3着 ← 3着 ← 7着

0

モモンウールー やや上昇
直近5走: 3着 ← 11着 ← 3着 ← 7着 ← 4着

0

パフュームセント やや下降
直近5走: 2着 ← 1着 ← 3着 ← 1着 ← 3着

0

フィオレストラーダ 下降中
直近5走: 1着 ← 5着 ← 13着 ← 3着 ← 6着

0

ホウオウタイタン 下降中
直近5走: 1着 ← 2着 ← 2着 ← 12着 ← 12着

0

ヴォワラクテ 横ばい
直近5走: 5着 ← 2着 ← 5着 ← 4着 ← 4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杉山 晴紀調教師(338戦59勝・勝率17.5%)でございます。

▼ AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析で好走血統を発見

馬番馬名調教師

0

フィオレストラーダ 杉山 晴紀
勝率: 17.5% 複勝率: 41.4% 平均着順: 5.8位

0

ステラクラウン 上村 洋行
勝率: 16.1% 複勝率: 40.5% 平均着順: 6.0位

0

モモンウールー 池添 学
勝率: 13.4% 複勝率: 34.9% 平均着順: 6.6位

0

パフュームセント 斉藤 崇史
勝率: 12.3% 複勝率: 31.3% 平均着順: 6.4位

0

ヴォワラクテ 田中 克典
勝率: 12.2% 複勝率: 26.7% 平均着順: 6.4位

0

スターリングアップ 松永 幹夫
勝率: 9.7% 複勝率: 27.9% 平均着順: 6.1位

0

ホウオウタイタン 須貝 尚介
勝率: 8.6% 複勝率: 27.3% 平均着順: 6.7位

0

エコテーラー 石橋 守
勝率: 7.1% 複勝率: 26.9% 平均着順: 7.1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」

京都芝2000m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(351戦54勝・勝率15.4%)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。

▼ AI競馬ウェーブ穴馬診断書で激走候補を発見

馬番馬名 父馬

0

ホウオウタイタン キズナ
出走: 351回 勝率: 15.4% 複勝率: 32.8%

0

エコテーラー スワーヴリチャード
出走: 67回 勝率: 13.4% 複勝率: 38.8%

0

フィオレストラーダ エピファネイア
出走: 307回 勝率: 9.8% 複勝率: 30.0%

0

パフュームセント ドゥラメンテ
出走: 184回 勝率: 8.7% 複勝率: 32.1%

0

ステラクラウン ルーラーシップ
出走: 386回 勝率: 7.5% 複勝率: 28.0%

0

スターリングアップ ブリックスアンドモルタル
出走: 87回 勝率: 6.9% 複勝率: 31.0%

0

モモンウールー ドレフォン
出走: 41回 勝率: 4.9% 複勝率: 24.4%

0

ヴォワラクテ キンシャサノキセキ
出走: 33回 勝率: 3.0% 複勝率: 9.1%

🐴 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」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 ヴォワラクテ(角田大和騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走荻野極騎手で5着→角田大和騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 中山芝2000m 5着 → 中山芝2000m 2着 → 小倉芝2000m 5着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい

0 モモンウールー(河原田菜々騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

📌 前走ダートから芝に初挑戦。未知の魅力がある。

📌 2走前11着の大敗から前走3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 3着 → 阪神ダート1800m 11着 → 中京ダート1800m 3着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

0 フィオレストラーダ(松若風馬騎手) ★☆☆☆☆【注意馬】

📌 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: 福島芝2000m 1着 → 小倉芝2000m 5着 → 小倉芝2000m 13着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

❓ 「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」(京都芝2000m・8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。

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