「松前特別」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
函館
10R 15:05
松前特別 芝 1800m 16頭
180 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「松前特別」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
予測不能
16頭が出走する「松前特別」（芝1800m）。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《ウインシャーガス》でございます。次いで《ロードマンハイム》、《サタデーサンライズ》の順に評価しておりますが、芝1800m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。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 15 | 25.2倍 | ◎ 90.0 | |
| 11 | 1023.8倍 | ○ 89.3 | |
| 7 | 35.9倍 | ▲ 86.2 | |
| 6 | 1141.5倍 | △ 84.6 | |
| 3 | 13.7倍 | ☆ 82.9 | |
| 10 | 1249.1倍 | 82.8 | |
| 2 | 1495.7倍 | 76.5 | |
| 4 | 58.0倍 | 75.2 | |
| 8 | 713.8倍 | 73.4 | |
| 9 | 1364.3倍 | 59.1 | |
| 14 | 47.7倍 | 55.2 | |
| 16 | 613.1倍 | 48.6 | |
| 1 | 921.2倍 | 48.5 | |
| 12 | 16184.1倍 | 41.0 | |
| 5 | 818.4倍 | 36.4 | |
| 13 | 15157.3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
15ウインシャーガス
180 円
📊 AIスコア分布「松前特別」
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「松前特別」
15 ウインシャーガス（鮫島克駿騎手）
当AI予想の本命馬《ウインシャーガス》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走の三浦皇成騎手から鮫島克駿騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📊 近走成績: 中山芝1800m 3着（2人気） → 中山芝1800m 2着（4人気） → 小倉芝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「松前特別」
過去197レースでの1番人気の勝率は37.6%。
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 | 37.6% |
| 1番人気の連対率 | 55.8% |
| 1番人気の複勝率 | 71.6% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.1番人気 |
| 集計レース数 | 197レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「松前特別」
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：ミドルペース
脚質構成はバランス型でございます。極端なペースにはなりにくく、総合力が問われるレースになる見込みです。展開面での大きな有利不利は生じにくいため、各馬の能力差が素直に反映されやすいでしょう。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.2% |
先行 | 5頭 | 31.2% |
差し | 6頭 | 37.5% |
追込 | 4頭 | 25.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「松前特別」
特に注目していただきたいのは上昇中の《エリム》《カテリーナ》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 |
|---|---|---|
1 | レイヤードレッド | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 4着 ← 4着 ← 8着 ← 4着 ← 5着 | ||
2 | エリム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 7着 ← 14着 ← 1着 ← 6着 | ||
3 | ハートメテオ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 2着 ← 5着 ← 14着 ← 1着 | ||
4 | カテリーナ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 7着 ← 2着 ← 5着 ← 2着 | ||
5 | ストームサンダー | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 8着 ← 7着 ← 9着 ← 12着 ← 3着 | ||
6 | ファミリーツリー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 10着 ← 3着 ← 7着 ← 6着 | ||
7 | サタデーサンライズ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 4着 ← 1着 ← 2着 ← 6着 ← 2着 | ||
8 | フォルテフィオーレ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 1着 ← 8着 ← 2着 ← 3着 ← 2着 | ||
9 | トレミニョン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 8着 ← 8着 ← 1着 ← 2着 | ||
10 | ラブリーリディア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 5着 ← 1着 ← 1着 ← 6着 | ||
11 | ロードマンハイム | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 7着 ← 6着 ← 2着 ← 4着 ← 6着 | ||
12 | ザブライド | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 10着 ← 6着 ← 13着 ← 1着 ← 10着 | ||
13 | ヤコブセン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 8着 ← 14着 ← 1着 ← 9着 ← 8着 | ||
14 | マイスターヴェルク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 5着 ← 6着 ← 10着 ← 1着 | ||
15 | ウインシャーガス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 2着 ← 1着 ← 5着 ← 5着 | ||
16 | ベネスピラ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 2着 ← 12着 ← 12着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×函館相性分析「松前特別」
函館での勝率が最も高いのは中内田 充正調教師（39戦11勝・勝率28.2%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは斎藤 誠調教師（83戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
10 | ラブリーリディア | 中内田 充正 |
| 勝率: 28.2% 複勝率: 46.2% 平均着順: 5.3位 | ||
7 | サタデーサンライズ | 石坂 公一 |
| 勝率: 26.8% 複勝率: 56.1% 平均着順: 4.9位 | ||
4 | カテリーナ | 田中 克典 |
| 勝率: 19.4% 複勝率: 44.4% 平均着順: 4.4位 | ||
8 | フォルテフィオーレ | 上原 佑紀 |
| 勝率: 18.8% 複勝率: 37.5% 平均着順: 7.1位 | ||
1 | レイヤードレッド | 手塚 貴久 |
| 勝率: 17.2% 複勝率: 32.8% 平均着順: 6.5位 | ||
9 | トレミニョン | 和田 勇介 |
| 勝率: 12.8% 複勝率: 30.8% 平均着順: 6.0位 | ||
16 | ベネスピラ | 鹿戸 雄一 |
| 勝率: 11.9% 複勝率: 25.4% 平均着順: 6.9位 | ||
3 | ハートメテオ | 笹田 和秀 |
| 勝率: 9.4% 複勝率: 31.2% 平均着順: 7.2位 | ||
15 | ウインシャーガス | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 21.6% 平均着順: 7.2位 | ||
11 | ロードマンハイム | 友道 康夫 |
| 勝率: 7.5% 複勝率: 30.0% 平均着順: 7.2位 | ||
13 | ヤコブセン | 斎藤 誠 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 20.5% 平均着順: 7.0位 | ||
2 | エリム | 上原 博之 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 31.0% 平均着順: 6.3位 | ||
14 | マイスターヴェルク | 勢司 和浩 |
| 勝率: 5.9% 複勝率: 14.7% 平均着順: 8.2位 | ||
5 | ストームサンダー | 安達 昭夫 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 13.5% 平均着順: 7.6位 | ||
6 | ファミリーツリー | 河嶋 宏樹 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 31.6% 平均着順: 7.1位 | ||
12 | ザブライド | 西村 真幸 |
| 勝率: 3.8% 複勝率: 15.1% 平均着順: 7.7位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「松前特別」
函館芝1800m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ホークビル産駒（8戦2勝・勝率25.0%）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 |
|---|---|---|
4 | カテリーナ | ホークビル |
| 出走: 8回 勝率: 25.0% 複勝率: 37.5% | ||
11 | ロードマンハイム | ロードカナロア |
| 出走: 78回 勝率: 12.8% 複勝率: 35.9% | ||
3 | ハートメテオ | ロードカナロア |
| 出走: 78回 勝率: 12.8% 複勝率: 35.9% | ||
15 | ウインシャーガス | キズナ |
| 出走: 103回 勝率: 12.6% 複勝率: 32.0% | ||
16 | ベネスピラ | レイデオロ |
| 出走: 27回 勝率: 11.1% 複勝率: 22.2% | ||
2 | エリム | ダイワメジャー |
| 出走: 54回 勝率: 9.3% 複勝率: 27.8% | ||
10 | ラブリーリディア | エピファネイア |
| 出走: 113回 勝率: 7.1% 複勝率: 30.1% | ||
13 | ヤコブセン | エピファネイア |
| 出走: 113回 勝率: 7.1% 複勝率: 30.1% | ||
14 | マイスターヴェルク | ドレフォン |
| 出走: 14回 勝率: 7.1% 複勝率: 21.4% | ||
8 | フォルテフィオーレ | ドゥラメンテ |
| 出走: 67回 勝率: 6.0% 複勝率: 23.9% | ||
12 | ザブライド | ドゥラメンテ |
| 出走: 67回 勝率: 6.0% 複勝率: 23.9% | ||
9 | トレミニョン | リアルインパクト |
| 出走: 12回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7% | ||
7 | サタデーサンライズ | デクラレーションオブウォー |
| 出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 10.0% | ||
1 | レイヤードレッド | フィエールマン |
| 出走: 8回 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% | ||
6 | ファミリーツリー | ワンアンドオンリー |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 100.0% | ||
5 | ストームサンダー | ヘンリーバローズ |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「松前特別」
「松前特別」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《カテリーナ》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。
4 カテリーナ（浜中俊騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走武豊騎手で15着→浜中俊騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約6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。
🔥 近走不振だが函館では2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 福島芝1800m 15着 → 札幌芝1800m 7着 → 札幌芝2000m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
14 マイスターヴェルク（横山和生騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走菊沢一樹騎手で12着→横山和生騎手に乗り替わり。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。
🔥 近走不振だが函館では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 12着 → 東京芝1800m 5着 → 福島芝1800m 6着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
10 ラブリーリディア（小沢大仁騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走中井裕二騎手で14着→小沢大仁騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが函館では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 新潟芝1800m 14着 → 京都芝2000m 5着 → 新潟芝1800m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「松前特別」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「松前特別」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「松前特別」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. 「松前特別」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. 「松前特別」（函館芝1800m・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。
