長万部特別の無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIウェーブによる「長万部特別」競馬予想

競馬AIウェーブの予想自信度は…

激アツ

「長万部特別」(芝1200m)は9頭立ての少頭数戦でございます。AIの一推しは《ララバニュルス》、次いで《ドリーミングアップ》を評価しております。芝1200mの少頭数レースでは各馬の力関係がストレートに結果に反映されやすく、実力上位の馬が順当に好走する傾向がございます。《クワイエットアイ》も含めた上位馬中心の馬券構成がおすすめです。

▼ 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

4

ララバニュルス 横山和生

12.5倍

90.0

7

ドリーミングアップ 横山武史

23.4倍

78.3

1

クワイエットアイ 松本大輝

618.1倍

72.0

6

ファニーバニー 鮫島克駿

47.5倍

68.4

8

シュークリーム 岩田望来

34.3倍

62.2

9

ナンナンプー 岩田康誠

759.2倍

  49.3

3

ナオミライトニング 北村友一

59.4倍

  48.2

5

トップオンザヒル 小沢大仁

9111.1倍

  42.0

2

ブライアーヒル 横山琉人

876.0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競馬ウェーブ予想の的中馬券

  • 複勝

    4ララバニュルス

    120 円

  • 複勝

    7ドリーミングアップ

    120 円

  • 単勝

    7ドリーミングアップ

    340 円

  • 馬単

    7ドリーミングアップ4ララバニュルス

    900 円

📊 AIスコア分布「長万部特別」

AIスコア分布チャート

トップスコアが際立つ分布となっております。11.7ptのリードは、AIが本命馬の勝利確率を高く見積もっていることの表れです。堅実な馬券を狙うのであれば、この馬からの流しがおすすめでございます。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

4 ララバニュルス(横山和生騎手)

「長万部特別」でAIが最も高く評価した《ララバニュルス》を深掘り分析いたします。

📌 前走の藤懸貴志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。

📌 近走の着順が上昇傾向(2着→10着→1着→4着→4着)。調子の波に乗っている。

📌 函館で過去1着の好走歴あり。コース適性は実証済み。

📊 近走成績: 福島芝1200m 2着(4人気) → 小倉芝1200m 10着(2人気) → 函館芝1200m 1着(2人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

▼ 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「長万部特別」

過去425レースで1番人気の勝率は30.8%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、少頭数で堅い傾向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30.8%
1番人気の連対率47.8%
1番人気の複勝率59.5%
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「長万部特別」

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:スローペース

逃げ0頭・先行1頭と、ペースが落ち着きそうな構成でございます。逃げ・先行タイプの馬が有利な展開になる可能性が高いです。前残りの競馬になりやすいため、先行力のある馬を中心にご検討ください。

▼ 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

0頭

0.0%

先行

1頭

11.1%

差し

5頭

55.6%

追込

3頭

33.3%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「長万部特別」

特に注目していただきたいのは上昇中の《ナンナンプー》《クワイエットアイ》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。

▼ 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

1

クワイエットアイ 上昇中
直近5走: 12着 ← 6着 ← 16着 ← 15着 ← 1着

2

ブライアーヒル やや下降
直近5走: 7着 ← 17着 ← 12着 ← 14着 ← 9着

3

ナオミライトニング やや下降
直近5走: 5着 ← 8着 ← 14着 ← 8着 ← 6着

4

ララバニュルス やや上昇
直近5走: 2着 ← 10着 ← 1着 ← 4着 ← 4着

5

トップオンザヒル 下降中
直近5走: 10着 ← 7着 ← 9着 ← 15着 ← 11着

6

ファニーバニー 横ばい
直近5走: 6着 ← 3着 ← 14着 ← 8着 ← 3着

7

ドリーミングアップ やや下降
直近5走: 2着 ← 5着 ← 4着 ← 3着 ← 4着

8

シュークリーム 下降中
直近5走: 2着 ← 10着 ← 12着 ← 4着 ← 8着

9

ナンナンプー 上昇中
直近5走: 7着 ← 11着 ← 11着 ← 11着 ← 3着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×函館相性分析「長万部特別」

函館での勝率が最も高いのは大竹 正博調教師(52戦8勝・勝率15.4%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは水野 貴広調教師(75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

4

ララバニュルス 大竹 正博
勝率: 15.4% 複勝率: 32.7% 平均着順: 6.1位

1

クワイエットアイ 中竹 和也
勝率: 13.1% 複勝率: 37.7% 平均着順: 5.8位

2

ブライアーヒル 中尾 秀正
勝率: 12.0% 複勝率: 36.0% 平均着順: 5.6位

6

ファニーバニー 杉山 佳明
勝率: 4.5% 複勝率: 19.7% 平均着順: 6.3位

9

ナンナンプー 水野 貴広
勝率: 4.0% 複勝率: 18.7% 平均着順: 7.5位

8

シュークリーム 西村 真幸
勝率: 3.5% 複勝率: 15.8% 平均着順: 7.9位

5

トップオンザヒル 岡田 稲男
勝率: 3.3% 複勝率: 18.3% 平均着順: 7.3位

7

ドリーミングアップ 高橋 文雅
勝率: 2.4% 複勝率: 19.5% 平均着順: 7.7位

3

ナオミライトニング 畑端 省吾
勝率: 0.0% 複勝率: 14.0% 平均着順: 8.0位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「長万部特別」

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ファインニードル産駒(34戦5勝・勝率14.7%)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

1

クワイエットアイ St Mark's Basilica
出走: 3回 勝率: 33.3% 複勝率: 100.0%

8

シュークリーム ファインニードル
出走: 34回 勝率: 14.7% 複勝率: 38.2%

4

ララバニュルス モーリス
出走: 94回 勝率: 12.8% 複勝率: 23.4%

3

ナオミライトニング ビッグアーサー
出走: 94回 勝率: 7.4% 複勝率: 34.0%

7

ドリーミングアップ エピファネイア
出走: 96回 勝率: 6.2% 複勝率: 21.9%

5

トップオンザヒル エピファネイア
出走: 96回 勝率: 6.2% 複勝率: 21.9%

2

ブライアーヒル アメリカンペイトリオット
出走: 26回 勝率: 0.0% 複勝率: 15.4%

9

ナンナンプー フィエールマン
出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

6

ファニーバニー シスキン
出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 14.3%

🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「長万部特別」

「長万部特別」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。

5 トップオンザヒル(小沢大仁騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走10着大敗→1700m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。

🔥 前走国分恭介騎手で10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。

📌 前走ダートから芝に初挑戦。未知の魅力がある。

📊 近走成績: 函館ダート1700m 10着 → 阪神ダート1800m 7着 → 函館ダート1700m 9着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

8 シュークリーム(岩田望来騎手) ★☆☆☆☆【注意馬】

📌 2走前10着の大敗から前走2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: 函館芝1200m 2着 → 新潟芝1000m 10着 → 小倉ダート1000m 12着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

9 ナンナンプー(岩田康誠騎手) ★☆☆☆☆【注意馬】

📌 2走前11着の大敗から前走7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: 函館芝1200m 7着 → 福島芝1200m 11着 → 福島芝1200m 11着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

❓ 「長万部特別」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「長万部特別」のAI競馬予想は無料で見られますか?

A. はい、「長万部特別」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. 「長万部特別」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. 「長万部特別」(函館芝1200m・9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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