ストークステークスの無料AI競馬予想【ウェーブ】

競馬予想の更新日:

🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIウェーブによる「ストークステークス」競馬予想

競馬AIウェーブの予想自信度は…

予測不能

18頭が出走する「ストークステークス」(芝2200m)。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《アロンディ》でございます。次いで《タイセイフェリーク》、《ウインデイジー》の順に評価しておりますが、芝2200m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。

▼ AIスコア分布で実力差を可視化

馬番 馬名・騎手名 人気 AI予想

0

アロンディ 西村淳也

00倍

90.0

0

タイセイフェリーク 藤懸貴志

00倍

88.6

0

ウインデイジー 松若風馬

00倍

84.1

0

ナムラフッカー 高倉稜

00倍

82.4

0

ドットクルー 高杉吏麒

00倍

82.2

0

サトノクローク 田口貫太

00倍

  79.3

0

サクソンジェンヌ 坂井瑠星

00倍

  77.9

0

ファームツエンティ 酒井学

00倍

  76.8

0

キーパフォーマー 吉村誠之助

00倍

  76.4

0

カエルム M.デムーロ

00倍

  75.3

0

アスターブジエ 角田大和

00倍

  75.0

0

シャルクハフト 富田暁

00倍

  71.5

0

シュバルツマサムネ 小崎綾也

00倍

  68.3

0

サークルオブジョイ 亀田温心

00倍

  64.2

0

ピンキープロミス 国分優作

00倍

  60.1

0

サダムオプシス 幸英明

00倍

  58.7

0

メイショウソウタ 菱田裕二

00倍

  57.8

0

インジケーター 田山旺佑

00倍

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「ストークステークス」

AIスコア分布チャート

上位馬のスコア差は1.4pt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で深掘り分析

0 アロンディ(西村淳也騎手)

「ストークステークス」の注目馬は《アロンディ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。

📌 近走の着順が上昇傾向(15着→5着→1着→3着→10着)。調子の波に乗っている。

📌 阪神で過去3着の好走歴あり。コース適性は実証済み。

📊 近走成績: 中山芝2200m 15着(5人気) → 阪神芝2400m 5着(5人気) → 京都芝2400m 1着(1人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

▼ 波乱度メーターでレースの荒れ具合を診断

🎲 波乱度メーター「ストークステークス」

過去98レースで1番人気の勝率は31.6%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。

▼ AI競馬ウェーブ展開予測シナリオで有利な脚質は?

標準
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率31.6%
1番人気の連対率49.0%
1番人気の複勝率68.4%
勝ち馬の平均人気3.3番人気
集計レース数98レース

🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「ストークステークス」

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:ハイペース

逃げ馬が3頭おり、先行争いが激化することが予想されます。消耗戦になれば差し・追込脚質の馬が台頭する展開が濃厚です。直線の長いコースであれば、なおさら差し馬有利の傾向が強まります。

▼ AI競馬ウェーブ調子トレンド予測で好調馬を発見

脚質 頭数 構成比

逃げ

3頭

16.7%

先行

2頭

11.1%

差し

8頭

44.4%

追込

5頭

27.8%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「ストークステークス」

アスターブジエ》《キーパフォーマー》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。

▼ AI競馬ウェーブ調教師×競馬場相性分析をチェック

馬番 馬名 調子

0

ドットクルー やや下降
直近5走: 10着 ← 4着 ← 14着 ← 4着 ← 12着

0

アスターブジエ 上昇中
直近5走: 12着 ← 6着 ← 6着 ← 5着 ← 4着

0

タイセイフェリーク やや上昇
直近5走: 7着 ← 8着 ← 5着 ← 6着 ← 6着

0

ファームツエンティ 下降中
直近5走: 1着 ← 3着 ← 1着 ← 4着 ← 8着

0

ピンキープロミス やや上昇
直近5走: 9着 ← 1着 ← 6着 ← 7着 ← 4着

0

サトノクローク 下降中
直近5走: 2着 ← 13着 ← 6着 ← 12着 ← 8着

0

ナムラフッカー 下降中
直近5走: 4着 ← 8着 ← 9着 ← 11着 ← 7着

0

メイショウソウタ 下降中
直近5走: 9着 ← 7着 ← 3着 ← 15着 ← 9着

0

インジケーター 下降中
直近5走: 5着 ← 1着 ← 8着 ← 13着 ← 5着

0

キーパフォーマー 上昇中
直近5走: 5着 ← 14着 ← 5着 ← 1着 ← 1着

0

カエルム 下降中
直近5走: 1着 ← 4着 ← 2着 ← 6着 ← 5着

0

サダムオプシス 下降中
直近5走: 5着 ← 8着 ← 9着 ← 9着 ← 11着

0

サークルオブジョイ 上昇中
直近5走: 6着 ← 5着 ← 8着 ← 1着 ← 2着

0

ウインデイジー 上昇中
直近5走: 11着 ← 1着 ← 5着 ← 7着 ← 1着

0

サクソンジェンヌ 上昇中
直近5走: 6着 ← 4着 ← 4着 ← 4着 ← 1着

0

シャルクハフト 上昇中
直近5走: 11着 ← 13着 ← 9着 ← 5着 ← 6着

0

シュバルツマサムネ 上昇中
直近5走: 8着 ← 4着 ← 5着 ← 1着 ← 2着

0

アロンディ 上昇中
直近5走: 15着 ← 5着 ← 1着 ← 3着 ← 10着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×阪神相性分析「ストークステークス」

阪神での勝率が最も高いのは畠山 吉宏調教師(35戦5勝・勝率14.3%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは清水 久詞調教師(543戦)です。

▼ AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析で好走血統を発見

馬番馬名調教師

0

ピンキープロミス 畠山 吉宏
勝率: 14.3% 複勝率: 22.9% 平均着順: 7.0位

0

キーパフォーマー 辻野 泰之
勝率: 11.9% 複勝率: 31.7% 平均着順: 6.6位

0

サークルオブジョイ 池添 学
勝率: 10.8% 複勝率: 33.3% 平均着順: 6.7位

0

サトノクローク 橋口 慎介
勝率: 10.3% 複勝率: 31.7% 平均着順: 6.6位

0

カエルム 安田 翔伍
勝率: 8.7% 複勝率: 29.0% 平均着順: 7.1位

0

シャルクハフト 清水 久詞
勝率: 7.9% 複勝率: 23.9% 平均着順: 7.3位

0

アスターブジエ 中竹 和也
勝率: 7.9% 複勝率: 26.3% 平均着順: 7.3位

0

メイショウソウタ 岡田 稲男
勝率: 7.5% 複勝率: 22.1% 平均着順: 7.4位

0

アロンディ 武 英智
勝率: 7.3% 複勝率: 25.4% 平均着順: 7.3位

0

ナムラフッカー 長谷川 浩大
勝率: 6.8% 複勝率: 26.3% 平均着順: 7.1位

0

サダムオプシス 平田 修
勝率: 6.6% 複勝率: 17.4% 平均着順: 7.6位

0

ドットクルー 笹田 和秀
勝率: 6.4% 複勝率: 18.0% 平均着順: 8.1位

0

シュバルツマサムネ 杉山 佳明
勝率: 5.2% 複勝率: 19.9% 平均着順: 7.5位

0

タイセイフェリーク 青木 孝文
勝率: 4.9% 複勝率: 9.8% 平均着順: 9.3位

0

ファームツエンティ 北出 成人
勝率: 4.7% 複勝率: 23.6% 平均着順: 7.5位

0

ウインデイジー 宮 徹
勝率: 4.5% 複勝率: 19.5% 平均着順: 7.4位

0

サクソンジェンヌ 高橋 義忠
勝率: 4.1% 複勝率: 15.1% 平均着順: 7.9位

0

インジケーター 高橋 康之
勝率: 3.3% 複勝率: 9.8% 平均着順: 9.5位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「ストークステークス」

阪神芝2200m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キタサンブラック産駒(122戦20勝・勝率16.4%)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。

▼ AI競馬ウェーブ穴馬診断書で激走候補を発見

馬番馬名 父馬

0

キーパフォーマー キタサンブラック
出走: 122回 勝率: 16.4% 複勝率: 37.7%

0

ファームツエンティ キズナ
出走: 305回 勝率: 14.8% 複勝率: 38.0%

0

タイセイフェリーク ミッキーロケット
出走: 14回 勝率: 14.3% 複勝率: 14.3%

0

サダムオプシス ルーラーシップ
出走: 354回 勝率: 11.0% 複勝率: 29.9%

0

ピンキープロミス ゴールドシップ
出走: 145回 勝率: 10.3% 複勝率: 25.5%

0

ウインデイジー ゴールドシップ
出走: 145回 勝率: 10.3% 複勝率: 25.5%

0

メイショウソウタ ドレフォン
出走: 30回 勝率: 10.0% 複勝率: 23.3%

0

サトノクローク サトノクラウン
出走: 52回 勝率: 9.6% 複勝率: 28.8%

0

アスターブジエ オルフェーヴル
出走: 239回 勝率: 9.2% 複勝率: 26.8%

0

シャルクハフト リアルスティール
出走: 56回 勝率: 8.9% 複勝率: 33.9%

0

アロンディ ハービンジャー
出走: 402回 勝率: 7.5% 複勝率: 29.1%

0

カエルム ブラックタイド
出走: 156回 勝率: 7.1% 複勝率: 25.6%

0

シュバルツマサムネ マインドユアビスケッツ
出走: 14回 勝率: 7.1% 複勝率: 7.1%

0

ナムラフッカー スワーヴリチャード
出走: 35回 勝率: 2.9% 複勝率: 25.7%

0

ドットクルー ディーマジェスティ
出走: 11回 勝率: 0.0% 複勝率: 9.1%

0

サクソンジェンヌ Saxon Warrior
出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 28.6%

0

サークルオブジョイ Constitution
出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 50.0%

0

インジケーター Liam's Map
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「ストークステークス」

「ストークステークス」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《シュバルツマサムネ》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。

0 シュバルツマサムネ(小崎綾也騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 前走8着大敗→2400mから2200m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。

🔥 前走川又賢治騎手で8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。

🔥 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。

📊 近走成績: 京都芝2400m 8着 → 阪神芝2400m 4着 → 京都芝2200m 5着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 キーパフォーマー(吉村誠之助騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走浜中俊騎手で5着→吉村誠之助騎手に乗り替わり。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14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: 京都芝2000m 5着 → 阪神芝2000m 14着 → 阪神芝2000m 5着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 シャルクハフト(富田暁騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走吉村誠之騎手で11着→富田暁騎手に乗り替わり。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13着の大敗から前走11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1900m 11着 → 阪神ダート2000m 13着 → 京都ダート1800m 9着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

❓ 「ストークステークス」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「ストークステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか?

A. はい、「ストークステークス」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. 「ストークステークス」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. 「ストークステークス」(阪神芝2200m・18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。

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