「水無月ステークス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
阪神
11R
水無月ステークスダート1200m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「水無月ステークス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
予測不能
「水無月ステークス」はダート1200m・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《アンズアメ》を本命といたしましたが、《サンライズアムール》《クロジシジョー》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。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 89.3 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 83.4 | |
| 0 | 00倍 | △ 79.0 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 74.1 | |
| 0 | 00倍 | 68.3 | |
| 0 | 00倍 | 59.7 | |
| 0 | 00倍 | 56.9 | |
| 0 | 00倍 | 53.8 | |
| 0 | 00倍 | 47.9 | |
| 0 | 00倍 | 45.7 | |
| 0 | 00倍 | 42.9 | |
| 0 | 00倍 | 42.6 | |
| 0 | 00倍 | 38.7 | |
| 0 | 00倍 | 34.4 | |
| 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「水無月ステークス」
上位馬のスコア差は0.7pt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「水無月ステークス」
0 アンズアメ（川田将雅騎手）
「水無月ステークス」の注目馬は《アンズアメ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の鮫島克駿騎手から川田将雅騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1着の勢いそのまま。連勝なるか注目の一頭。
📌 阪神で過去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1200m 1着（2人気） → 阪神ダート1200m 2着（2人気） → 中山ダート1200m 3着（2人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
🎲 波乱度メーター「水無月ステークス」
過去593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 | 51.9% |
| 1番人気の複勝率 | 65.6% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.1番人気 |
| 集計レース数 | 593レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「水無月ステークス」
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
逃げ馬が少なく、スローペースが濃厚な構成でございます。前残りの展開になりやすく、先行力のある馬を重視していただきたいところです。差し馬は届かないリスクがございますので、その点にご注意ください。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 4頭 | 25.0% |
差し | 6頭 | 37.5% |
追込 | 6頭 | 37.5% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「水無月ステークス」
特に注目していただきたいのは上昇中の《ケイアイドリー》《クロジシジョー》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。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
0 | ケイアイドリー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 16着 ← 1着 ← 1着 ← 5着 | ||
0 | マルモリスペシャル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 5着 ← 4着 ← 8着 ← 9着 | ||
0 | サンライズアムール | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 11着 ← 9着 ← 4着 | ||
0 | ムーヴ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 2着 ← 13着 ← 10着 ← 1着 | ||
0 | クロジシジョー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 7着 ← 10着 ← 1着 ← 3着 | ||
0 | ペプチドヤマト | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 3着 ← 8着 ← 12着 ← 10着 ← 1着 | ||
0 | スマートフォルス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 5着 ← 4着 ← 5着 ← 10着 | ||
0 | フリームファクシ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 13着 ← 10着 ← 6着 ← 1着 | ||
0 | ショウナンアビアス | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 ← 7着 ← 1着 ← 3着 ← 5着 | ||
0 | ジュンウィンダム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 12着 ← 13着 ← 9着 ← 12着 | ||
0 | コンクイスタ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 1着 ← 4着 ← 14着 ← 6着 | ||
0 | ロードフロンティア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 11着 ← 8着 ← 10着 ← 11着 | ||
0 | アガシ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 3着 ← 1着 ← 8着 ← 1着 | ||
0 | リジル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 7着 ← 15着 ← 1着 ← 1着 | ||
0 | プレゼンティーア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 1着 ← 6着 ← 1着 ← 9着 | ||
0 | アンズアメ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 3着 ← 3着 ← 1着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×阪神相性分析「水無月ステークス」
阪神での勝率が最も高いのは吉岡 辰弥調教師（261戦41勝・勝率15.7%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは大橋 勇樹調教師（440戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | コンクイスタ | 吉岡 辰弥 |
| 勝率: 15.7% 複勝率: 35.6% 平均着順: 6.1位 | ||
0 | フリームファクシ | 須貝 尚介 |
| 勝率: 14.8% 複勝率: 31.6% 平均着順: 6.5位 | ||
0 | プレゼンティーア | 田中 克典 |
| 勝率: 12.2% 複勝率: 32.5% 平均着順: 6.1位 | ||
0 | アンズアメ | 高柳 大輔 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 32.8% 平均着順: 6.5位 | ||
0 | リジル | 奥村 豊 |
| 勝率: 9.2% 複勝率: 26.4% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | ロードフロンティア | 松下 武士 |
| 勝率: 7.4% 複勝率: 20.5% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | ペプチドヤマト | 武 英智 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 25.7% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | クロジシジョー | 岡田 稲男 |
| 勝率: 7.0% 複勝率: 22.0% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | アガシ | 庄野 靖志 |
| 勝率: 6.9% 複勝率: 18.0% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | ジュンウィンダム | 浜田 多実雄 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 18.3% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | サンライズアムール | 小林 真也 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 16.1% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | マルモリスペシャル | 大橋 勇樹 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 23.2% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | ショウナンアビアス | 加藤 士津八 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 24.2% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | スマートフォルス | 吉村 圭司 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 21.1% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ムーヴ | 池上 昌和 |
| 勝率: 3.3% 複勝率: 20.0% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | ケイアイドリー | 前川 恭子 |
| 勝率: 2.4% 複勝率: 10.8% 平均着順: 9.3位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「水無月ステークス」
阪神ダート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ドレフォン産駒（302戦39勝・勝率12.9%）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 | ペプチドヤマト | ドレフォン |
| 出走: 302回 勝率: 12.9% 複勝率: 27.2% | ||
0 | ショウナンアビアス | ドレフォン |
| 出走: 302回 勝率: 12.9% 複勝率: 27.2% | ||
0 | アンズアメ | ドレフォン |
| 出走: 302回 勝率: 12.9% 複勝率: 27.2% | ||
0 | ケイアイドリー | エスポワールシチー |
| 出走: 155回 勝率: 12.3% 複勝率: 22.6% | ||
0 | リジル | ダノンレジェンド |
| 出走: 110回 勝率: 11.8% 複勝率: 26.4% | ||
0 | スマートフォルス | シニスターミニスター |
| 出走: 423回 勝率: 9.2% 複勝率: 26.7% | ||
0 | サンライズアムール | モーリス |
| 出走: 217回 勝率: 9.2% 複勝率: 23.0% | ||
0 | マルモリスペシャル | バトルプラン |
| 出走: 70回 勝率: 8.6% 複勝率: 25.7% | ||
0 | コンクイスタ | ロードカナロア |
| 出走: 578回 勝率: 8.1% 複勝率: 23.5% | ||
0 | ロードフロンティア | ロードカナロア |
| 出走: 578回 勝率: 8.1% 複勝率: 23.5% | ||
0 | ムーヴ | ラニ |
| 出走: 38回 勝率: 7.9% 複勝率: 36.8% | ||
0 | ジュンウィンダム | カレンブラックヒル |
| 出走: 153回 勝率: 7.2% 複勝率: 20.3% | ||
0 | クロジシジョー | フリオーソ |
| 出走: 92回 勝率: 5.4% 複勝率: 26.1% | ||
0 | プレゼンティーア | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 255回 勝率: 4.7% 複勝率: 24.7% | ||
0 | フリームファクシ | ルーラーシップ |
| 出走: 270回 勝率: 4.4% 複勝率: 20.0% | ||
0 | アガシ | エピファネイア |
| 出走: 162回 勝率: 4.3% 複勝率: 17.3% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「水無月ステークス」
「水無月ステークス」では、AIが大穴候補を検出しました。《フリームファクシ》は過去データの激走パターンに複数合致しており、人気薄ながら馬券圏内に飛び込む可能性を秘めています。3連系の穴馬として要注目です。
※ 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 フリームファクシ（酒井学騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走14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。
🔥 前走佐々木大騎手で14着→酒井学騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 前走芝からダートへ戻る。過去ダートで好走歴があり、コース替わりで一変も。
📊 近走成績: 東京芝1400m 14着 → 中山芝1200m 13着 → 東京ダート1400m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ケイアイドリー（松若風馬騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走藤懸貴志騎手で5着→松若風馬騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが阪神では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5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: 中山ダート1200m 5着 → 東京ダート1400m 16着 → 阪神ダート1200m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 リジル（渡辺竜也騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走浜中俊騎手で5着→渡辺竜也騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約7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 5着 → 中京ダート1400m 7着 → 阪神ダート1400m 15着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「水無月ステークス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「水無月ステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「水無月ステークス」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. 「水無月ステークス」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. 「水無月ステークス」（阪神ダート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。
