安土城ステークスの無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIウェーブによる「安土城ステークス」競馬予想

競馬AIウェーブの予想自信度は…

自信ナシ

「安土城ステークス」は芝1400m・18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《タガノエルピーダ》を本命といたしましたが、《グレイイングリーン》《ヨシノイースター》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。

▼ 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

タガノエルピーダ 団野大成

00倍

90.0

0

グレイイングリーン 吉村誠之助

00倍

86.2

0

ヨシノイースター 田辺裕信

00倍

84.6

0

ヤブサメ 高杉吏麒

00倍

83.6

0

アサカラキング 斎藤新

00倍

79.0

0

メイショウシンタケ 鮫島克駿

00倍

  76.7

0

ジャスティンスカイ 池添謙一

00倍

  76.7

0

ソウテン M.デムーロ

00倍

  73.9

0

アスクワンタイム 川須栄彦

00倍

  70.1

0

シュタールヴィント 西塚洸二

00倍

  68.9

0

エコロブルーム 菱田裕二

00倍

  63.5

0

レイベリング 国分恭介

00倍

  57.6

0

アルテヴェローチェ 田山旺佑

00倍

  56.0

0

カルチャーデイ 酒井学

00倍

  50.3

0

ムイ 川又賢治

00倍

  48.0

0

ビーアストニッシド 西村太一

00倍

  35.1

0

スリールミニョン 永島まなみ

00倍

20.4

0

シンフォーエバー 松若風馬

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「安土城ステークス」

AIスコア分布チャート

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で深掘り分析

0 タガノエルピーダ(団野大成騎手)

「安土城ステークス」の注目馬は《タガノエルピーダ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。

📌 前走の高杉吏麒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。

📌 前走1600m→今回1400mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。

📌 約4ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。

📊 近走成績: 京都芝1600m 4着(4人気) → 京都芝1600m 5着(1人気) → 中山芝1600m 13着(8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「安土城ステークス」

過去182レースの統計では1番人気の勝率が23.6%と低めです。

穴馬の台頭が見られる条件であり、人気薄にも注目してください。

なお、多頭数で紛れやすい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?

やや荒れ
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率23.6%
1番人気の連対率44.0%
1番人気の複勝率56.6%
勝ち馬の平均人気3.9番人気
集計レース数182レース

🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「安土城ステークス」

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:スローペース

先行争いが穏やかなメンバー構成でございます。逃げ・先行馬が楽にポジションを取れる見込みで、4角先頭からの押し切りが決まりやすい展開が予想されます。前に行ける馬を中心に馬券を組み立てるのがおすすめです。

▼ 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

0頭

0.0%

先行

7頭

38.9%

差し

3頭

16.7%

追込

8頭

44.4%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「安土城ステークス」

特に注目していただきたいのは上昇中の《ヨシノイースター》《ソウテン》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。

▼ 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

グレイイングリーン やや上昇
直近5走: 8着 ← 6着 ← 11着 ← 4着 ← 7着

0

ヨシノイースター 上昇中
直近5走: 12着 ← 5着 ← 6着 ← 3着 ← 5着

0

メイショウシンタケ やや下降
直近5走: 4着 ← 10着 ← 10着 ← 9着 ← 6着

0

ビーアストニッシド 下降中
直近5走: 7着 ← 13着 ← 7着 ← 11着 ← 17着

0

ソウテン 上昇中
直近5走: 14着 ← 15着 ← 10着 ← 2着 ← 16着

0

ジャスティンスカイ 上昇中
直近5走: 14着 ← 14着 ← 8着 ← 13着 ← 8着

0

シュタールヴィント やや下降
直近5走: 4着 ← 15着 ← 10着 ← 15着 ← 6着

0

アサカラキング 下降中
直近5走: 18着 ← 5着 ← 4着 ← 13着 ← 17着

0

レイベリング 上昇中
直近5走: 17着 ← 8着 ← 1着 ← 14着 ← 5着

0

アスクワンタイム やや上昇
直近5走: 9着 ← 5着 ← 3着 ← 2着 ← 8着

0

ヤブサメ 上昇中
直近5走: 10着 ← 5着 ← 1着 ← 3着 ← 1着

0

カルチャーデイ 上昇中
直近5走: 12着 ← 16着 ← 16着 ← 9着 ← 5着

0

エコロブルーム やや上昇
直近5走: 4着 ← 1着 ← 2着 ← 1着 ← 3着

0

タガノエルピーダ 下降中
直近5走: 4着 ← 5着 ← 13着 ← 5着 ← 7着

0

ムイ 下降中
直近5走: 10着 ← 9着 ← 10着 ← 14着 ← 12着

0

アルテヴェローチェ 下降中
直近5走: 10着 ← 6着 ← 13着 ← 13着 ← 15着

0

スリールミニョン 上昇中
直近5走: 14着 ← 16着 ← 7着 ← 1着 ← 1着

0

シンフォーエバー 上昇中
直近5走: 13着 ← 16着 ← 15着 ← 2着 ← 10着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「安土城ステークス」

京都での勝率が最も高いのは友道 康夫調教師(263戦47勝・勝率17.9%)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。

▼ 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

ジャスティンスカイ 友道 康夫
勝率: 17.9% 複勝率: 38.0% 平均着順: 5.6位

0

エコロブルーム 加藤 征弘
勝率: 15.8% 複勝率: 31.6% 平均着順: 7.4位

0

グレイイングリーン 池江 泰寿
勝率: 13.3% 複勝率: 38.2% 平均着順: 6.0位

0

ソウテン 斉藤 崇史
勝率: 12.3% 複勝率: 31.3% 平均着順: 6.4位

0

タガノエルピーダ 斉藤 崇史
勝率: 12.3% 複勝率: 31.3% 平均着順: 6.4位

0

アサカラキング 斎藤 誠
勝率: 12.1% 複勝率: 19.7% 平均着順: 7.8位

0

メイショウシンタケ 千田 輝彦
勝率: 10.1% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.2位

0

カルチャーデイ 四位 洋文
勝率: 10.1% 複勝率: 32.1% 平均着順: 6.6位

0

シュタールヴィント 矢作 芳人
勝率: 9.9% 複勝率: 25.9% 平均着順: 7.0位

0

アルテヴェローチェ 須貝 尚介
勝率: 8.6% 複勝率: 27.3% 平均着順: 6.7位

0

ヤブサメ 石橋 守
勝率: 7.1% 複勝率: 26.9% 平均着順: 7.1位

0

ムイ 笹田 和秀
勝率: 7.1% 複勝率: 16.5% 平均着順: 7.8位

0

シンフォーエバー 森 秀行
勝率: 6.9% 複勝率: 18.5% 平均着順: 8.6位

0

スリールミニョン 高橋 康之
勝率: 5.1% 複勝率: 15.4% 平均着順: 8.6位

0

ヨシノイースター 中尾 秀正
勝率: 3.9% 複勝率: 18.0% 平均着順: 7.8位

0

アスクワンタイム 梅田 智之
勝率: 3.0% 複勝率: 16.6% 平均着順: 8.0位

0

レイベリング 鹿戸 雄一
勝率: 2.7% 複勝率: 18.9% 平均着順: 8.6位

0

ビーアストニッシド 堀内 岳志
勝率: 0.0% 複勝率: 12.5% 平均着順: 8.6位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「安土城ステークス」

京都芝1400m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ディープインパクト産駒(610戦78勝・勝率12.8%)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

グレイイングリーン ディープインパクト
出走: 610回 勝率: 12.8% 複勝率: 35.2%

0

レイベリング Frankel
出走: 66回 勝率: 12.1% 複勝率: 31.8%

0

アルテヴェローチェ モーリス
出走: 248回 勝率: 11.3% 複勝率: 28.6%

0

ソウテン ロードカナロア
出走: 653回 勝率: 11.2% 複勝率: 27.6%

0

シュタールヴィント ロードカナロア
出走: 653回 勝率: 11.2% 複勝率: 27.6%

0

アスクワンタイム ロードカナロア
出走: 653回 勝率: 11.2% 複勝率: 27.6%

0

ジャスティンスカイ キタサンブラック
出走: 117回 勝率: 11.1% 複勝率: 34.2%

0

アサカラキング キズナ
出走: 302回 勝率: 10.6% 複勝率: 26.2%

0

タガノエルピーダ キズナ
出走: 302回 勝率: 10.6% 複勝率: 26.2%

0

ヤブサメ ファインニードル
出走: 90回 勝率: 10.0% 複勝率: 20.0%

0

カルチャーデイ ファインニードル
出走: 90回 勝率: 10.0% 複勝率: 20.0%

0

エコロブルーム ダイワメジャー
出走: 573回 勝率: 8.0% 複勝率: 25.0%

0

ビーアストニッシド アメリカンペイトリオット
出走: 51回 勝率: 7.8% 複勝率: 21.6%

0

ヨシノイースター ルーラーシップ
出走: 288回 勝率: 7.3% 複勝率: 21.9%

0

スリールミニョン ミスターメロディ
出走: 41回 勝率: 7.3% 複勝率: 24.4%

0

ムイ ミッキーアイル
出走: 162回 勝率: 5.6% 複勝率: 25.3%

0

メイショウシンタケ ワールドエース
出走: 41回 勝率: 2.4% 複勝率: 22.0%

0

シンフォーエバー Complexity
出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「安土城ステークス」

「安土城ステークス」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 ジャスティンスカイ(池添謙一騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走14着大敗→1600mから1400m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。

🔥 前走松若風馬騎手で14着→池添謙一騎手に乗り替わり。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: 東京ダート1600m 14着 → 京都芝1600m 14着 → 京都芝1200m 8着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 レイベリング(国分恭介騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走石橋脩騎手で17着→国分恭介騎手に乗り替わり。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1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。

📊 近走成績: 東京芝1400m 17着 → 阪神芝1400m 8着 → 京都芝1600m 1着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 スリールミニョン(永島まなみ騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走丸山元気騎手で14着→永島まなみ騎手に乗り替わり。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1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。

📌 2走前16着の大敗から前走14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: 中京芝1400m 14着 → 阪神芝1400m 16着 → 中山芝1600m 7着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

❓ 「安土城ステークス」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「安土城ステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか?

A. はい、「安土城ステークス」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. 「安土城ステークス」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. 「安土城ステークス」(京都芝1400m・18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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