「函館日刊スポーツ杯」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
函館
11R
函館日刊スポーツ杯芝1200m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「函館日刊スポーツ杯」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
「函館日刊スポーツ杯」（芝1200m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《ハリウッドメモリー》を本命に推奨いたします。対抗は《フードマン》、単穴に《リリーフィールド》を指名しております。芝1200mの多頭数レースでは枠順や展開の影響が大きくなりますので、下記の展開予測シナリオも合わせてご参照いただければ幸いです。馬券は少し広めに構えておくのが賢明でしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 77.5 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 69.7 | |
| 0 | 00倍 | △ 69.1 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 60.8 | |
| 0 | 00倍 | 58.9 | |
| 0 | 00倍 | 57.8 | |
| 0 | 00倍 | 55.1 | |
| 0 | 00倍 | 51.6 | |
| 0 | 00倍 | 50.6 | |
| 0 | 00倍 | 49.3 | |
| 0 | 00倍 | 45.2 | |
| 0 | 00倍 | 43.4 | |
| 0 | 00倍 | 43.0 | |
| 0 | 00倍 | 41.3 | |
| 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「函館日刊スポーツ杯」
本命馬のスコアが他馬を大きく上回っております（差12.5pt）。AIの分析結果に迷いはなく、この馬を軸にした馬券構成が有効と考えられます。対抗馬以下との差もございますので、相手選びに集中したいところです。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「函館日刊スポーツ杯」
0 ハリウッドメモリー（横山和生騎手）
「函館日刊スポーツ杯」の注目馬は《ハリウッドメモリー》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の横山琉人騎手から横山和生騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 約3ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。
📌 近走の着順が上昇傾向（5着→2着→10着→3着→1着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 小倉芝1200m 5着（1人気） → 小倉芝1200m 2着（6人気） → 京都芝1200m 10着（3人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
🎲 波乱度メーター「函館日刊スポーツ杯」
過去425レースで1番人気の勝率は31.5%と標準的な水準です。
堅い決着も波乱もあり得るため、ヒモを広めに取ることをおすすめいたします。
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 | 31.5% |
| 1番人気の連対率 | 48.9% |
| 1番人気の複勝率 | 60.0% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 425レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「函館日刊スポーツ杯」
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 | 1頭 | 6.2% |
先行 | 2頭 | 12.5% |
差し | 9頭 | 56.2% |
追込 | 4頭 | 25.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「函館日刊スポーツ杯」
《フミサウンド》《ガットネロ》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 |
|---|---|---|
0 | フミサウンド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 14着 ← 12着 ← 14着 ← 3着 | ||
0 | ガットネロ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 12着 ← 1着 ← 4着 ← 11着 | ||
0 | ゴキゲンサン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 17着 ← 11着 ← 11着 ← 10着 | ||
0 | ヴィヴァクラウン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 9着 ← 1着 ← 10着 ← 12着 | ||
0 | ムチャスグラシアス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 13着 ← 13着 ← 7着 ← 1着 | ||
0 | エクセルゴールド | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 10着 ← 11着 ← 14着 ← 14着 | ||
0 | スミレファースト | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 16着 ← 10着 ← 4着 ← 2着 | ||
0 | エクストラバック | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 12着 ← 6着 ← 6着 ← 11着 ← 10着 | ||
0 | ハリウッドメモリー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 2着 ← 10着 ← 3着 ← 1着 | ||
0 | ミニョンマルーン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 9着 ← 8着 ← 5着 ← 1着 | ||
0 | ライツユーアップ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 1着 ← 4着 ← 8着 ← 15着 | ||
0 | リリーフィールド | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 3着 ← 10着 ← 9着 ← 2着 | ||
0 | ベビーズブレス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 16着 ← 7着 ← 5着 ← 2着 | ||
0 | フードマン | ← 横ばい |
| 直近5走: 4着 ← 4着 ← 11着 ← 5着 ← 3着 | ||
0 | フェアリーライズ | ← 横ばい |
| 直近5走: 14着 | ||
0 | マーブルパレス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 7着 ← 1着 ← 9着 ← 1着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×函館相性分析「函館日刊スポーツ杯」
函館での勝率が最も高いのは加藤 征弘調教師（70戦16勝・勝率22.9%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは伊藤 圭三調教師（99戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | スミレファースト | 加藤 征弘 |
| 勝率: 22.9% 複勝率: 38.6% 平均着順: 5.9位 | ||
0 | マーブルパレス | 茶木 太樹 |
| 勝率: 20.0% 複勝率: 35.0% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ハリウッドメモリー | 長谷川 浩大 |
| 勝率: 14.8% 複勝率: 29.6% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | フードマン | 小栗 実 |
| 勝率: 14.8% 複勝率: 48.1% 平均着順: 5.4位 | ||
0 | ベビーズブレス | 千田 輝彦 |
| 勝率: 14.3% 複勝率: 20.0% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | ミニョンマルーン | 伊藤 圭三 |
| 勝率: 14.1% 複勝率: 44.4% 平均着順: 5.1位 | ||
0 | リリーフィールド | 小崎 憲 |
| 勝率: 14.0% 複勝率: 22.0% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | フミサウンド | 鹿戸 雄一 |
| 勝率: 11.9% 複勝率: 25.4% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | ムチャスグラシアス | 菊川 正達 |
| 勝率: 8.5% 複勝率: 27.7% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ライツユーアップ | 角田 晃一 |
| 勝率: 8.2% 複勝率: 20.4% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ゴキゲンサン | 伊藤 大士 |
| 勝率: 7.5% 複勝率: 30.1% 平均着順: 5.9位 | ||
0 | ヴィヴァクラウン | 杉浦 宏昭 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 23.0% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | エクセルゴールド | 武市 康男 |
| 勝率: 1.8% 複勝率: 12.3% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | エクストラバック | 前川 恭子 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 23.5% 平均着順: 6.0位 | ||
0 | ガットネロ | 東田 明士 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 9.1% 平均着順: 8.7位 | ||
0 | フェアリーライズ | 秋山 真一郎 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 8.8位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「函館日刊スポーツ杯」
函館芝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アドマイヤマーズ産駒（10戦4勝・勝率40.0%）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 |
|---|---|---|
0 | ベビーズブレス | アドマイヤマーズ |
| 出走: 10回 勝率: 40.0% 複勝率: 50.0% | ||
0 | マーブルパレス | アドマイヤマーズ |
| 出走: 10回 勝率: 40.0% 複勝率: 50.0% | ||
0 | フェアリーライズ | インディチャンプ |
| 出走: 3回 勝率: 33.3% 複勝率: 33.3% | ||
0 | ライツユーアップ | スワーヴリチャード |
| 出走: 19回 勝率: 26.3% 複勝率: 52.6% | ||
0 | ヴィヴァクラウン | サトノクラウン |
| 出走: 19回 勝率: 15.8% 複勝率: 21.1% | ||
0 | ミニョンマルーン | ミスターメロディ |
| 出走: 13回 勝率: 15.4% 複勝率: 23.1% | ||
0 | フードマン | Kingman |
| 出走: 13回 勝率: 15.4% 複勝率: 30.8% | ||
0 | ハリウッドメモリー | ロードカナロア |
| 出走: 247回 勝率: 12.6% 複勝率: 32.0% | ||
0 | ムチャスグラシアス | カリフォルニアクローム |
| 出走: 16回 勝率: 12.5% 複勝率: 18.8% | ||
0 | フミサウンド | ジャスタウェイ |
| 出走: 55回 勝率: 9.1% 複勝率: 27.3% | ||
0 | リリーフィールド | モズアスコット |
| 出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 36.4% | ||
0 | ゴキゲンサン | リアルインパクト |
| 出走: 37回 勝率: 8.1% 複勝率: 35.1% | ||
0 | スミレファースト | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 14回 勝率: 7.1% 複勝率: 42.9% | ||
0 | ガットネロ | アメリカンペイトリオット |
| 出走: 24回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7% | ||
0 | エクストラバック | Iffraaj |
| 出走: 6回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7% | ||
0 | エクセルゴールド | ゴールドアクター |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「函館日刊スポーツ杯」
「函館日刊スポーツ杯」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。
0 ベビーズブレス（舟山瑠泉騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走武豊騎手で14着→舟山瑠泉騎手に乗り替わり。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。
📌 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: 阪神芝1200m 14着 → 小倉芝1200m 16着 → 京都芝1200m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 マーブルパレス（斎藤新騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走酒井学騎手で5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。
🔥 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: 阪神芝1200m 5着 → 京都芝1400m 7着 → 中山芝1200m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 スミレファースト（小崎綾也騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走木幡巧也騎手で12着→小崎綾也騎手に乗り替わり。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。
📌 2走前16着の大敗から前走12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 12着 → 中山ダート1200m 16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
❓ 「函館日刊スポーツ杯」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「函館日刊スポーツ杯」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「函館日刊スポーツ杯」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. 「函館日刊スポーツ杯」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. 「函館日刊スポーツ杯」（函館芝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。
