渡月橋ステークスの無料AI競馬予想【ウェーブ】

競馬予想の更新日:

🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIウェーブによる「渡月橋ステークス」競馬予想

競馬AIウェーブの予想自信度は…

激アツ

18頭が出走する「渡月橋ステークス」(芝1400m)。多頭数戦ならではの紛れが起きやすい条件です。AIが最も高く評価したのは《スマートワイス》でございます。次いで《キタサンダムール》、《サクセスアイ》の順に評価しておりますが、芝1400mの多頭数レースでは不利を受ける馬も出やすく、実力通りに決まるとは限りません。枠順統計データも参考に、総合的にご判断くださいませ。

▼ 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

スマートワイス 高杉吏麒

00倍

90.0

0

キタサンダムール 田山旺佑

00倍

77.9

0

サクセスアイ 池添謙一

00倍

76.8

0

メイショウセイロウ 団野大成

00倍

68.3

0

エマヌエーレ 鮫島克駿

00倍

66.8

0

ブルクトーア 斎藤新

00倍

  64.5

0

ノクナレア 吉田隼人

00倍

  53.6

0

トラペジスト 国分優作

00倍

  53.4

0

ブリックワーク 秋山稔樹

00倍

  52.9

0

ヨウシタンレイ M.デムーロ

00倍

  46.1

0

サヴォンリンナ 亀田温心

00倍

  42.4

0

ディアドコス 吉村誠之助

00倍

  40.6

0

テーオーダヴィンチ 菱田裕二

00倍

  40.3

0

ブリュットミレジメ 田辺裕信

00倍

  40.0

0

ガンマジーティーピ 松若風馬

00倍

  30.2

0

ルミノメテオール 酒井学

00倍

29.2

0

エスペシャリー 小崎綾也

00倍

28.2

0

ビップジーニー 田口貫太

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「渡月橋ステークス」

AIスコア分布チャート

トップスコアが際立つ分布となっております。12.1ptのリードは、AIが本命馬の勝利確率を高く見積もっていることの表れです。堅実な馬券を狙うのであれば、この馬からの流しがおすすめでございます。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

0 スマートワイス(高杉吏麒騎手)

「渡月橋ステークス」でAIが最も高く評価した《スマートワイス》を深掘り分析いたします。

📌 前走の武豊騎手から高杉吏麒騎手に乗り替わり。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。

📌 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1600m 10着(3人気) → 東京芝1400m 4着(1人気) → 阪神芝1400m 2着(3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「渡月橋ステークス」

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「渡月橋ステークス」

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

スローペースが想定される構成でございます。道中のペースが緩むと先行馬にとって有利な展開になりやすく、差し・追込タイプの馬は末脚を活かしきれないリスクがございます。先行馬を軸にした馬券が妙味のあるレースです。

▼ 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

6頭

33.3%

差し

6頭

33.3%

追込

6頭

33.3%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「渡月橋ステークス」

特に注目していただきたいのは上昇中の《キタサンダムール》《ルミノメテオール》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

テーオーダヴィンチ やや上昇
直近5走: 4着 ← 7着 ← 12着 ← 5着 ← 4着

0

ブリュットミレジメ 下降中
直近5走: 5着 ← 3着 ← 2着 ← 8着 ← 6着

0

キタサンダムール 上昇中
直近5走: 10着 ← 6着 ← 4着 ← 9着 ← 3着

0

エマヌエーレ やや下降
直近5走: 4着 ← 5着 ← 5着 ← 8着 ← 4着

0

ヨウシタンレイ やや上昇
直近5走: 9着 ← 1着 ← 2着 ← 6着 ← 4着

0

ルミノメテオール 上昇中
直近5走: 16着 ← 6着 ← 8着 ← 11着 ← 6着

0

サクセスアイ 下降中
直近5走: 8着 ← 6着 ← 7着 ← 8着 ← 10着

0

ディアドコス やや下降
直近5走: 5着 ← 1着 ← 3着 ← 3着 ← 6着

0

ブリックワーク 下降中
直近5走: 4着 ← 6着 ← 8着 ← 14着 ← 13着

0

トラペジスト やや上昇
直近5走: 12着 ← 8着 ← 3着 ← 8着 ← 10着

0

スマートワイス 下降中
直近5走: 10着 ← 4着 ← 2着 ← 2着 ← 14着

0

ビップジーニー 下降中
直近5走: 1着 ← 9着 ← 17着 ← 18着 ← 2着

0

メイショウセイロウ やや上昇
直近5走: 1着 ← 8着 ← 1着 ← 1着 ← 2着

0

エスペシャリー 上昇中
直近5走: 18着 ← 9着 ← 1着 ← 1着 ← 4着

0

ブルクトーア 上昇中
直近5走: 11着 ← 1着 ← 2着 ← 12着 ← 1着

0

ノクナレア 下降中
直近5走: 1着 ← 1着 ← 3着 ← 2着 ← 7着

0

サヴォンリンナ 上昇中
直近5走: 15着 ← 7着 ← 9着 ← 17着 ← 1着

0

ガンマジーティーピ 下降中
直近5走: 1着 ← 3着 ← 1着 ← 3着 ← 7着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「渡月橋ステークス」

京都での勝率が最も高いのは大久保 龍志調教師(285戦38勝・勝率13.3%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは清水 久詞調教師(406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

スマートワイス 大久保 龍志
勝率: 13.3% 複勝率: 34.4% 平均着順: 6.4位

0

サヴォンリンナ 田中 克典
勝率: 12.2% 複勝率: 26.7% 平均着順: 6.4位

0

ブリックワーク 辻野 泰之
勝率: 10.7% 複勝率: 30.7% 平均着順: 6.4位

0

ビップジーニー 松下 武士
勝率: 10.5% 複勝率: 26.1% 平均着順: 7.0位

0

エスペシャリー 四位 洋文
勝率: 10.1% 複勝率: 32.1% 平均着順: 6.6位

0

ノクナレア 今野 貞一
勝率: 8.8% 複勝率: 20.7% 平均着順: 7.8位

0

サクセスアイ 北出 成人
勝率: 8.1% 複勝率: 22.1% 平均着順: 7.3位

0

ブルクトーア 長谷川 浩大
勝率: 6.7% 複勝率: 24.4% 平均着順: 7.3位

0

テーオーダヴィンチ 岡田 稲男
勝率: 6.1% 複勝率: 18.7% 平均着順: 7.8位

0

キタサンダムール 清水 久詞
勝率: 5.7% 複勝率: 19.5% 平均着順: 7.9位

0

ブリュットミレジメ 荒川 義之
勝率: 5.7% 複勝率: 21.0% 平均着順: 7.3位

0

メイショウセイロウ 荒川 義之
勝率: 5.7% 複勝率: 21.0% 平均着順: 7.3位

0

ガンマジーティーピ 渡辺 薫彦
勝率: 5.7% 複勝率: 17.9% 平均着順: 8.0位

0

エマヌエーレ 平田 修
勝率: 5.5% 複勝率: 17.4% 平均着順: 7.9位

0

ヨウシタンレイ 藤野 健太
勝率: 3.5% 複勝率: 14.9% 平均着順: 8.4位

0

ディアドコス 羽月 友彦
勝率: 2.8% 複勝率: 11.2% 平均着順: 8.7位

0

トラペジスト 秋山 真一郎
勝率: 1.1% 複勝率: 10.5% 平均着順: 8.6位

0

ルミノメテオール 金成 貴史
勝率: 0.0% 複勝率: 12.1% 平均着順: 8.6位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「渡月橋ステークス」

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ネロ産駒(8戦1勝・勝率12.5%)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

ディアドコス ネロ
出走: 8回 勝率: 12.5% 複勝率: 37.5%

0

エマヌエーレ ロードカナロア
出走: 653回 勝率: 11.2% 複勝率: 27.6%

0

スマートワイス ロードカナロア
出走: 653回 勝率: 11.2% 複勝率: 27.6%

0

キタサンダムール キタサンブラック
出走: 117回 勝率: 11.1% 複勝率: 34.2%

0

ヨウシタンレイ サトノアラジン
出走: 58回 勝率: 8.6% 複勝率: 22.4%

0

ビップジーニー サトノアラジン
出走: 58回 勝率: 8.6% 複勝率: 22.4%

0

ルミノメテオール エピファネイア
出走: 294回 勝率: 8.2% 複勝率: 27.2%

0

メイショウセイロウ ビッグアーサー
出走: 136回 勝率: 8.1% 複勝率: 21.3%

0

テーオーダヴィンチ ダイワメジャー
出走: 573回 勝率: 8.0% 複勝率: 25.0%

0

サヴォンリンナ サトノダイヤモンド
出走: 80回 勝率: 7.5% 複勝率: 18.8%

0

ブリュットミレジメ コパノリッキー
出走: 16回 勝率: 6.2% 複勝率: 31.2%

0

ブルクトーア Saxon Warrior
出走: 16回 勝率: 6.2% 複勝率: 25.0%

0

サクセスアイ ミッキーアイル
出走: 162回 勝率: 5.6% 複勝率: 25.3%

0

ノクナレア ミッキーアイル
出走: 162回 勝率: 5.6% 複勝率: 25.3%

0

ブリックワーク ブリックスアンドモルタル
出走: 114回 勝率: 5.3% 複勝率: 16.7%

0

ガンマジーティーピ カレンブラックヒル
出走: 49回 勝率: 4.1% 複勝率: 14.3%

0

トラペジスト ニューイヤーズデイ
出走: 27回 勝率: 3.7% 複勝率: 18.5%

0

エスペシャリー スワーヴリチャード
出走: 74回 勝率: 1.4% 複勝率: 12.2%

🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「渡月橋ステークス」

「渡月橋ステークス」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《ブルクトーア》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 ブルクトーア(斎藤新騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 前走11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。

🔥 前走ディー騎手で11着→斎藤新騎手に乗り替わり。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2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。

📊 近走成績: 中山芝1600m 11着 → 阪神芝1400m 1着 → 京都芝1400m 2着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 トラペジスト(国分優作騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 前走北村友一騎手で12着→国分優作騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

🔥 前走ダートから芝へ戻る。過去芝で好走歴があり、コース替わりで一変も。

🔥 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1400m 12着 → 阪神芝1400m 8着 → 京都芝1400m 3着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

0 ブリュットミレジメ(田辺裕信騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 前走酒井学騎手で5着→田辺裕信騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

🔥 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2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。

📊 近走成績: 阪神芝1400m 5着 → 京都芝1600m 3着 → 京都芝1400m 2着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

❓ 「渡月橋ステークス」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「渡月橋ステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか?

A. はい、「渡月橋ステークス」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. 「渡月橋ステークス」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. 「渡月橋ステークス」(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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