「姫路ステークス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
阪神
10R 14:55
姫路ステークス ダート 1800m 16頭
290 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「姫路ステークス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
自信アリ
「姫路ステークス」はダート1800m・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《アカデミア》を本命といたしましたが、《レヴァンテシチー》《パシアンジャン》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 |
|---|---|---|---|
| 9 | 13.2倍 | ◎ 90.0 | |
| 14 | 24.5倍 | ○ 82.9 | |
| 8 | 45.3倍 | ▲ 62.9 | |
| 10 | 834.0倍 | △ 62.4 | |
| 15 | 57.5倍 | ☆ 61.8 | |
| 1 | 15133.8倍 | 60.3 | |
| 5 | 732.4倍 | 59.4 | |
| 6 | 35.2倍 | 58.1 | |
| 7 | 940.4倍 | 46.9 | |
| 13 | 1390.4倍 | 45.8 | |
| 2 | 1152.1倍 | 45.3 | |
| 16 | 1047.3倍 | 39.9 | |
| 4 | 1491.9倍 | 38.3 | |
| 12 | 16174.7倍 | 32.8 | |
| 11 | 1280.9倍 | 消 26.2 | |
| 3 | 626.4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
8パシアンジャン
290 円
📊 AIスコア分布「姫路ステークス」
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「姫路ステークス」
9 アカデミア（坂井瑠星騎手）
「姫路ステークス」でAIが最も高く評価した《アカデミア》を深掘り分析いたします。
📌 前走のルメール騎手から坂井瑠星騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走2100m→今回1800mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📌 阪神で過去1着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 東京ダート2100m 3着（1人気） → 東京ダート2100m 1着（1人気） → 阪神ダート1800m 1着（1人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
🎲 波乱度メーター「姫路ステークス」
過去1152レースでの1番人気の勝率は35.1%。
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 | 35.1% |
| 1番人気の連対率 | 55.9% |
| 1番人気の複勝率 | 68.2% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.1番人気 |
| 集計レース数 | 1152レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「姫路ステークス」
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2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。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 12.5% |
先行 | 6頭 | 37.5% |
差し | 4頭 | 25.0% |
追込 | 4頭 | 25.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「姫路ステークス」
《トウカイポワール》《ヒロノラメール》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 |
|---|---|---|
1 | トウカイポワール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 8着 ← 7着 ← 4着 ← 7着 | ||
2 | メイショウシナノ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 4着 ← 3着 ← 7着 ← 12着 | ||
3 | アークドール | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 ← 1着 ← 2着 ← 3着 | ||
4 | ティンティンデオ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 8着 ← 1着 ← 3着 ← 6着 | ||
5 | ヒロノラメール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 8着 ← 11着 ← 7着 ← 3着 | ||
6 | ルクスフレンジー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 1着 ← 1着 ← 11着 ← 10着 | ||
7 | タマモキャリコ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 4着 ← 5着 ← 2着 | ||
8 | パシアンジャン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 3着 ← 4着 ← 4着 ← 8着 | ||
9 | アカデミア | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 ← 1着 ← 1着 ← 3着 ← 2着 | ||
10 | ロフティストーリー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 5着 ← 2着 ← 1着 ← 1着 | ||
11 | ルクスビッグスター | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 11着 ← 15着 ← 10着 ← 10着 ← 12着 | ||
12 | キュールエフウジン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 12着 ← 13着 ← 14着 ← 10着 ← 16着 | ||
13 | ペイシャモノノフ | ← 横ばい |
| 直近5走: 11着 ← 3着 ← 10着 ← 12着 ← 6着 | ||
14 | レヴァンテシチー | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 1着 ← 4着 ← 2着 ← 2着 | ||
15 | ロカヒ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 3着 ← 1着 ← 1着 ← 2着 ← 4着 | ||
16 | ウィンターダフネ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 1着 ← 6着 ← 10着 ← 2着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×阪神相性分析「姫路ステークス」
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
14 | レヴァンテシチー | 柴田 卓 |
| 勝率: 20.0% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.0位 | ||
9 | アカデミア | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 15.1% 複勝率: 37.8% 平均着順: 6.1位 | ||
8 | パシアンジャン | 鈴木 孝志 |
| 勝率: 10.6% 複勝率: 28.4% 平均着順: 6.8位 | ||
3 | アークドール | 松永 幹夫 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 29.9% 平均着順: 6.6位 | ||
6 | ルクスフレンジー | 松永 幹夫 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 29.9% 平均着順: 6.6位 | ||
7 | タマモキャリコ | 宮地 貴稔 |
| 勝率: 9.2% 複勝率: 29.9% 平均着順: 6.8位 | ||
5 | ヒロノラメール | 宮地 貴稔 |
| 勝率: 9.2% 複勝率: 29.9% 平均着順: 6.8位 | ||
11 | ルクスビッグスター | 清水 久詞 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 23.9% 平均着順: 7.4位 | ||
2 | メイショウシナノ | 大橋 勇樹 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 23.2% 平均着順: 7.3位 | ||
12 | キュールエフウジン | 中尾 秀正 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 19.6% 平均着順: 7.5位 | ||
16 | ウィンターダフネ | 橋田 宜長 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 33.3% 平均着順: 6.2位 | ||
1 | トウカイポワール | 北出 成人 |
| 勝率: 4.7% 複勝率: 23.6% 平均着順: 7.5位 | ||
13 | ペイシャモノノフ | 畑端 省吾 |
| 勝率: 4.5% 複勝率: 16.0% 平均着順: 8.5位 | ||
10 | ロフティストーリー | 久保田 貴士 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 30.4% 平均着順: 6.7位 | ||
4 | ティンティンデオ | 小崎 憲 |
| 勝率: 3.9% 複勝率: 14.1% 平均着順: 7.9位 | ||
15 | ロカヒ | 飯田 祐史 |
| 勝率: 3.3% 複勝率: 13.4% 平均着順: 8.7位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「姫路ステークス」
阪神ダート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ルヴァンスレーヴ産駒（93戦13勝・勝率14.0%）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 |
|---|---|---|
14 | レヴァンテシチー | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 93回 勝率: 14.0% 複勝率: 37.6% | ||
5 | ヒロノラメール | キズナ |
| 出走: 434回 勝率: 13.8% 複勝率: 39.2% | ||
9 | アカデミア | キズナ |
| 出走: 434回 勝率: 13.8% 複勝率: 39.2% | ||
15 | ロカヒ | キズナ |
| 出走: 434回 勝率: 13.8% 複勝率: 39.2% | ||
7 | タマモキャリコ | シニスターミニスター |
| 出走: 356回 勝率: 13.2% 複勝率: 31.5% | ||
8 | パシアンジャン | シニスターミニスター |
| 出走: 356回 勝率: 13.2% 複勝率: 31.5% | ||
4 | ティンティンデオ | ドレフォン |
| 出走: 233回 勝率: 12.0% 複勝率: 29.6% | ||
3 | アークドール | Golden Horn |
| 出走: 9回 勝率: 11.1% 複勝率: 33.3% | ||
11 | ルクスビッグスター | キタサンブラック |
| 出走: 89回 勝率: 10.1% 複勝率: 29.2% | ||
1 | トウカイポワール | ヘニーヒューズ |
| 出走: 285回 勝率: 9.1% 複勝率: 27.0% | ||
12 | キュールエフウジン | ホッコータルマエ |
| 出走: 310回 勝率: 8.7% 複勝率: 23.2% | ||
10 | ロフティストーリー | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 94回 勝率: 8.5% 複勝率: 22.3% | ||
16 | ウィンターダフネ | ブラックタイド |
| 出走: 233回 勝率: 8.2% 複勝率: 19.3% | ||
6 | ルクスフレンジー | モーリス |
| 出走: 111回 勝率: 7.2% 複勝率: 25.2% | ||
2 | メイショウシナノ | サトノダイヤモンド |
| 出走: 77回 勝率: 6.5% 複勝率: 16.9% | ||
13 | ペイシャモノノフ | ニシケンモノノフ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 50.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「姫路ステークス」
「姫路ステークス」では、AIが大穴候補を検出しました。《タマモキャリコ》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。
7 タマモキャリコ（富田暁騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走鮫島克駿騎手で6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。
🔥 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: 阪神ダート1800m 6着 → 阪神ダート1800m 1着 → 京都ダート1800m 4着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
5 ヒロノラメール（吉村誠之助騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走鮫島克駿騎手で8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3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 京都ダート1900m 8着 → 京都ダート1900m 8着 → 阪神芝2200m 11着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
13 ペイシャモノノフ（池添謙一騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走佐々木大騎手で11着→池添謙一騎手に乗り替わり。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3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 11着 → 阪神ダート1800m 3着 → 京都ダート1900m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
❓ 「姫路ステークス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「姫路ステークス」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「姫路ステークス」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. 「姫路ステークス」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. 「姫路ステークス」（阪神ダート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。
