「リボン賞」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
阪神
12R
リボン賞ダート1200m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「リボン賞」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
自信アリ
「リボン賞」（ダート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《ルクスデイジー》を本命に推奨いたします。対抗は《ヴェロクオーレ》、単穴に《ノボリショウリュウ》を指名しております。ダート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 | ○ 81.1 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 78.7 | |
| 0 | 00倍 | △ 78.3 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 77.9 | |
| 0 | 00倍 | 70.4 | |
| 0 | 00倍 | 65.1 | |
| 0 | 00倍 | 64.3 | |
| 0 | 00倍 | 57.7 | |
| 0 | 00倍 | 51.6 | |
| 0 | 00倍 | 41.3 | |
| 0 | 00倍 | 41.0 | |
| 0 | 00倍 | 36.3 | |
| 0 | 00倍 | 36.0 | |
| 0 | 00倍 | 消 25.1 | |
| 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「リボン賞」
スコアレンジは70.0ptと力差が大きいフィールドでございます。下位馬の逆転は厳しく、上位馬中心の馬券構成が妥当と考えられます。ただし上位同士の比較では接戦の部分もございますので、相手選びは慎重に。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「リボン賞」
0 ルクスデイジー（川田将雅騎手）
「リボン賞」でAIが最も高く評価した《ルクスデイジー》を深掘り分析いたします。
📌 前走の団野大成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。
📊 近走成績: 京都ダート1200m 2着（6人気） → 京都ダート1200m 1着（1人気） → 京都ダート1400m 1着（1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「リボン賞」
過去592レースでの1番人気の勝率は33.8%。
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 | 33.8% |
| 1番人気の連対率 | 51.9% |
| 1番人気の複勝率 | 65.5% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.1番人気 |
| 集計レース数 | 592レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「リボン賞」
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
ミドルペースが想定される構成でございます。展開の有利不利は少なく、馬の能力差がそのまま着順に反映されやすいレースです。特定の脚質に偏らない分、実力通りの決着になる確率が高いと見ております。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.2% |
先行 | 4頭 | 25.0% |
差し | 6頭 | 37.5% |
追込 | 5頭 | 31.2% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「リボン賞」
特に注目していただきたいのは上昇中の《ショウナンハクウン》《ヴェロクオーレ》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 | ハッピーロンドン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 9着 ← 8着 ← 9着 ← 7着 ← 11着 | ||
0 | エムズマインド | ← 横ばい |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 5着 ← 3着 ← 5着 | ||
0 | ショウナンハクウン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 9着 ← 5着 ← 1着 ← 7着 | ||
0 | ギーロカスタル | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 10着 ← 5着 ← 11着 ← 14着 ← 6着 | ||
0 | ライジン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 7着 ← 2着 ← 14着 ← 9着 | ||
0 | ヴェロクオーレ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 6着 ← 3着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | ノボリショウリュウ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 4着 ← 3着 ← 13着 ← 3着 | ||
0 | プロミシングスター | ← 横ばい |
| 直近5走: 9着 ← 11着 ← 5着 ← 5着 ← 12着 | ||
0 | サンダーバース | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 5着 ← 9着 ← 14着 ← 14着 ← 1着 | ||
0 | ロサンゼルス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 4着 ← 16着 ← 14着 ← 1着 | ||
0 | ベルギューン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 12着 ← 14着 ← 1着 ← 3着 | ||
0 | ルクスデイジー | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 2着 ← 1着 ← 1着 ← 2着 ← 2着 | ||
0 | ウルスクローム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 7着 ← 2着 ← 13着 ← 6着 | ||
0 | ディニトーソ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 10着 ← 1着 ← 1着 ← 9着 | ||
0 | ニューオーリンズ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 1着 ← 5着 ← 1着 ← 9着 | ||
0 | イリフィ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 4着 ← 1着 ← 5着 ← 1着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×阪神相性分析「リボン賞」
阪神での勝率が最も高いのは大竹 正博調教師（34戦6勝・勝率17.6%）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（442戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ショウナンハクウン | 大竹 正博 |
| 勝率: 17.6% 複勝率: 29.4% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | イリフィ | 高野 友和 |
| 勝率: 15.2% 複勝率: 36.2% 平均着順: 5.9位 | ||
0 | ニューオーリンズ | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 14.9% 複勝率: 37.4% 平均着順: 6.2位 | ||
0 | ディニトーソ | 辻野 泰之 |
| 勝率: 12.4% 複勝率: 32.4% 平均着順: 6.5位 | ||
0 | ヴェロクオーレ | 石坂 公一 |
| 勝率: 12.3% 複勝率: 26.9% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ライジン | 池添 学 |
| 勝率: 10.9% 複勝率: 33.2% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | サンダーバース | 井上 智史 |
| 勝率: 10.7% 複勝率: 23.2% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ギーロカスタル | 伊藤 大士 |
| 勝率: 10.5% 複勝率: 15.8% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | ルクスデイジー | 高橋 亮 |
| 勝率: 8.5% 複勝率: 24.2% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | ノボリショウリュウ | 石橋 守 |
| 勝率: 7.6% 複勝率: 20.9% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ベルギューン | 牧浦 充徳 |
| 勝率: 7.4% 複勝率: 20.1% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | ロサンゼルス | 伊藤 圭三 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 28.9% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ウルスクローム | 大橋 勇樹 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 23.1% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | プロミシングスター | 高橋 義忠 |
| 勝率: 3.8% 複勝率: 15.0% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | エムズマインド | 荒川 義之 |
| 勝率: 3.6% 複勝率: 16.5% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | ハッピーロンドン | 菊沢 隆徳 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.4位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「リボン賞」
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Speightstown産駒（55戦10勝・勝率18.2%）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 | ライジン | Speightstown |
| 出走: 55回 勝率: 18.2% 複勝率: 40.0% | ||
0 | ベルギューン | ナダル |
| 出走: 47回 勝率: 10.6% 複勝率: 31.9% | ||
0 | ノボリショウリュウ | リアルスティール |
| 出走: 77回 勝率: 10.4% 複勝率: 29.9% | ||
0 | ニューオーリンズ | リアルスティール |
| 出走: 77回 勝率: 10.4% 複勝率: 29.9% | ||
0 | ロサンゼルス | カリフォルニアクローム |
| 出走: 72回 勝率: 9.7% 複勝率: 19.4% | ||
0 | ルクスデイジー | カリフォルニアクローム |
| 出走: 72回 勝率: 9.7% 複勝率: 19.4% | ||
0 | ウルスクローム | カリフォルニアクローム |
| 出走: 72回 勝率: 9.7% 複勝率: 19.4% | ||
0 | サンダーバース | サンダースノー |
| 出走: 57回 勝率: 8.8% 複勝率: 17.5% | ||
0 | ディニトーソ | ディーマジェスティ |
| 出走: 55回 勝率: 7.3% 複勝率: 29.1% | ||
0 | ショウナンハクウン | ダイワメジャー |
| 出走: 497回 勝率: 7.0% 複勝率: 19.9% | ||
0 | ヴェロクオーレ | ドゥラメンテ |
| 出走: 151回 勝率: 5.3% 複勝率: 14.6% | ||
0 | エムズマインド | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 80回 勝率: 5.0% 複勝率: 21.2% | ||
0 | ギーロカスタル | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 80回 勝率: 5.0% 複勝率: 21.2% | ||
0 | プロミシングスター | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 257回 勝率: 4.7% 複勝率: 24.5% | ||
0 | ハッピーロンドン | グレーターロンドン |
| 出走: 15回 勝率: 0.0% 複勝率: 13.3% | ||
0 | イリフィ | Too Darn Hot |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「リボン賞」
「リボン賞」はAI穴馬診断で3頭がピックアップされる混戦模様です。人気薄の好走が多発しやすい条件が揃っており、高配当を狙うチャンスが広がっています。
※ 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 イリフィ（西村淳也騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走8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。
🔥 前走ルメール騎手で8着→西村淳也騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 阪神ダート1400m 8着 → 京都ダート1200m 4着 → 京都ダート1200m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 プロミシングスター（藤懸貴志騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走9着大敗→1800m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。
🔥 前走田口貫太騎手で9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。
📌 2走前11着の大敗から前走9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: 京都ダート1800m 9着 → 阪神ダート1400m 11着 → 京都ダート1400m 5着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
0 エムズマインド（城戸義政騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走松山弘平騎手で6着→城戸義政騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約12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: 京都ダート1400m 6着 → 中京ダート1400m 1着 → 京都ダート1400m 5着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
❓ 「リボン賞」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「リボン賞」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「リボン賞」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. 「リボン賞」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. 「リボン賞」（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。
