「小金井特別」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
東京
12R16:30
小金井特別ダート1600m16頭
4,270 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「小金井特別」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
自信アリ
「小金井特別」はダート1600m・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《リベッチオ》を本命といたしましたが、《ヘリオトロープ》《テンカムテキ》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 |
|---|---|---|---|
| 14 | 35.1倍 | ◎ 90.0 | |
| 16 | 24.9倍 | ○ 84.9 | |
| 1 | 513.4倍 | ▲ 78.2 | |
| 11 | 729.2倍 | △ 73.3 | |
| 10 | 11.9倍 | ☆ 73.1 | |
| 12 | 626.0倍 | 71.4 | |
| 13 | 48.9倍 | 66.1 | |
| 2 | 14444.2倍 | 59.1 | |
| 8 | 830.1倍 | 52.8 | |
| 6 | 955.7倍 | 51.5 | |
| 3 | 13296.7倍 | 38.5 | |
| 7 | 11178.4倍 | 32.0 | |
| 5 | 15531.3倍 | 消 28.7 | |
| 4 | 1069.0倍 | 消 28.2 | |
| 15 | 12204.6倍 | 消 25.9 | |
| 9 | 16565.7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競馬ウェーブ予想の的中馬券
複勝
11ホウキボシ
420 円
複勝
10マクリール
130 円
単勝
10マクリール
190 円
馬単
10マクリール＞11ホウキボシ
3,530 円
📊 AIスコア分布「小金井特別」
上位グループと下位グループの差が明確な分布でございます（幅70.0pt）。上位5頭のBOXや、本命馬からの流しが効率的な買い方と言えるでしょう。下位馬は余程の展開利がない限り、厳しい戦いになりそうです。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「小金井特別」
14 リベッチオ（戸崎圭太騎手）
「小金井特別」でAIが最も高く評価した《リベッチオ》を深掘り分析いたします。
📌 前走の川田将雅騎手から戸崎圭太騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1800m→今回1600mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📌 東京で過去1着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 8着（3人気） → 東京ダート1600m 1着（2人気） → 中京ダート1800m 1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「小金井特別」
過去1114レースでの1番人気の勝率は33.7%。
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 | 33.7% |
| 1番人気の連対率 | 53.1% |
| 1番人気の複勝率 | 66.7% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 1114レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「小金井特別」
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。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 4頭 | 25.0% |
差し | 5頭 | 31.2% |
追込 | 7頭 | 43.8% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「小金井特別」
《トーホウキザン》《ホウキボシ》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 |
|---|---|---|
1 | テンカムテキ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 ← 2着 ← 6着 ← 1着 | ||
2 | トーホウキザン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 7着 ← 11着 ← 9着 ← 8着 | ||
3 | エンファサイズ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 6着 ← 10着 ← 15着 ← 8着 | ||
4 | フィーチャリング | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 9着 ← 8着 ← 1着 ← 4着 | ||
5 | コパノエビータ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 13着 ← 14着 ← 3着 ← 9着 | ||
6 | トラヴェリンバンド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 2着 ← 13着 ← 11着 ← 6着 ← 1着 | ||
7 | グレイスザクラウン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 4着 ← 12着 ← 9着 ← 12着 | ||
8 | セントラルヴァレー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 2着 ← 3着 ← 7着 ← 5着 | ||
9 | アースイオス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 11着 ← 11着 ← 12着 ← 14着 ← 15着 | ||
10 | マクリール | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 ← 1着 ← 1着 ← 2着 | ||
11 | ホウキボシ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 3着 ← 2着 ← 3着 ← 1着 | ||
12 | パイシャオピン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 4着 ← 4着 ← 3着 ← 2着 ← 2着 | ||
13 | ベラジオワールド | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 4着 ← 3着 ← 1着 ← 6着 | ||
14 | リベッチオ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 1着 ← 1着 ← 10着 | ||
15 | アスゴッド | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 8着 ← 1着 ← 7着 ← 11着 | ||
16 | ヘリオトロープ | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 ← 3着 ← 1着 ← 2着 ← 2着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×東京相性分析「小金井特別」
東京での勝率が最も高いのは堀 宣行調教師（403戦81勝・勝率20.1%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは手塚 貴久調教師（540戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
11 | ホウキボシ | 堀 宣行 |
| 勝率: 20.1% 複勝率: 44.4% 平均着順: 5.5位 | ||
5 | コパノエビータ | 手塚 貴久 |
| 勝率: 13.1% 複勝率: 35.0% 平均着順: 6.3位 | ||
10 | マクリール | 手塚 貴久 |
| 勝率: 13.1% 複勝率: 35.0% 平均着順: 6.3位 | ||
14 | リベッチオ | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 13.1% 複勝率: 36.2% 平均着順: 6.0位 | ||
1 | テンカムテキ | 林 徹 |
| 勝率: 11.5% 複勝率: 28.5% 平均着順: 6.9位 | ||
15 | アスゴッド | 矢作 芳人 |
| 勝率: 11.5% 複勝率: 27.2% 平均着順: 7.1位 | ||
16 | ヘリオトロープ | 大竹 正博 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 28.8% 平均着順: 6.9位 | ||
6 | トラヴェリンバンド | 西村 真幸 |
| 勝率: 8.6% 複勝率: 28.6% 平均着順: 7.0位 | ||
2 | トーホウキザン | 高橋 康之 |
| 勝率: 8.5% 複勝率: 18.3% 平均着順: 7.7位 | ||
4 | フィーチャリング | 和田 正一郎 |
| 勝率: 7.6% 複勝率: 26.1% 平均着順: 7.6位 | ||
8 | セントラルヴァレー | 栗田 徹 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 27.3% 平均着順: 6.8位 | ||
7 | グレイスザクラウン | 上原 博之 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 23.8% 平均着順: 7.7位 | ||
3 | エンファサイズ | 小笠 倫弘 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 16.5% 平均着順: 8.4位 | ||
12 | パイシャオピン | 鈴木 伸尋 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 21.8% 平均着順: 7.3位 | ||
13 | ベラジオワールド | 伊藤 大士 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 15.6% 平均着順: 8.3位 | ||
9 | アースイオス | 手塚 貴徳 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 11.8% 平均着順: 7.9位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「小金井特別」
東京ダート1600m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Kantharos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 |
|---|---|---|
11 | ホウキボシ | Zoustar |
| 出走: 2回 勝率: 50.0% 複勝率: 50.0% | ||
13 | ベラジオワールド | Exceedance |
| 出走: 4回 勝率: 25.0% 複勝率: 75.0% | ||
8 | セントラルヴァレー | Kantharos |
| 出走: 21回 勝率: 19.0% 複勝率: 61.9% | ||
15 | アスゴッド | モズアスコット |
| 出走: 78回 勝率: 15.4% 複勝率: 38.5% | ||
10 | マクリール | ロードカナロア |
| 出走: 640回 勝率: 12.2% 複勝率: 29.5% | ||
1 | テンカムテキ | ナダル |
| 出走: 124回 勝率: 11.3% 複勝率: 40.3% | ||
16 | ヘリオトロープ | ヘニーヒューズ |
| 出走: 1022回 勝率: 10.7% 複勝率: 30.8% | ||
4 | フィーチャリング | ヘニーヒューズ |
| 出走: 1022回 勝率: 10.7% 複勝率: 30.8% | ||
14 | リベッチオ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 158回 勝率: 9.5% 複勝率: 27.8% | ||
9 | アースイオス | ジャスタウェイ |
| 出走: 330回 勝率: 9.4% 複勝率: 23.6% | ||
6 | トラヴェリンバンド | シニスターミニスター |
| 出走: 609回 勝率: 9.2% 複勝率: 26.6% | ||
5 | コパノエビータ | ダノンレジェンド |
| 出走: 224回 勝率: 8.5% 複勝率: 26.8% | ||
3 | エンファサイズ | リアルスティール |
| 出走: 154回 勝率: 8.4% 複勝率: 25.3% | ||
12 | パイシャオピン | ホッコータルマエ |
| 出走: 315回 勝率: 7.3% 複勝率: 21.0% | ||
7 | グレイスザクラウン | リーチザクラウン |
| 出走: 124回 勝率: 3.2% 複勝率: 15.3% | ||
2 | トーホウキザン | トーホウジャッカル |
| 出走: 11回 勝率: 0.0% 複勝率: 9.1% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「小金井特別」
「小金井特別」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。
2 トーホウキザン（藤懸貴志騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走12着大敗→1800mから1600m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。
🔥 前走秋山稔樹騎手で12着→藤懸貴志騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 12着 → 中山ダート1800m 7着 → 東京ダート1600m 11着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
8 セントラルヴァレー（岩田望来騎手） ★★☆☆☆【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。
📊 近走成績: 東京ダート1400m 2着 → 東京ダート1300m 2着 → 東京ダート1400m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
3 エンファサイズ（長浜鴻緒騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走佐々木大騎手で8着→長浜鴻緒騎手に乗り替わり。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 8着 → 中京ダート1400m 6着 → 東京ダート1600m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「小金井特別」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「小金井特別」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「小金井特別」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. 「小金井特別」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. 「小金井特別」（東京ダート1600m・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。
