「信夫山特別」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
福島
9R 14:35
信夫山特別 芝 2600m 15頭
790 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「信夫山特別」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
「信夫山特別」（芝2600m）のAI分析結果をお届けいたします。今回、最も高い評価を得たのは《アメティスタ》でございます。直近の芝2600mでの成績やコース適性に加え、当日の条件面でも優位性が際立っております。2番手評価の《サトノソティラス》、3番手の《ノクターン》との差も比較的大きく、本命馬を軸にした馬券構成がおすすめです。相手候補を絞りやすい分、的中への道筋が見えやすい一戦となっております。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 15 | 56.5倍 | ◎ 90.0 | |
| 13 | 46.0倍 | ○ 72.0 | |
| 10 | 12.7倍 | ▲ 61.0 | |
| 1 | 35.8倍 | △ 58.9 | |
| 11 | 958.2倍 | ☆ 54.6 | |
| 3 | 619.5倍 | 54.4 | |
| 9 | 740.2倍 | 51.3 | |
| 8 | 1059.0倍 | 51.3 | |
| 6 | 848.8倍 | 46.5 | |
| 7 | 12111.2倍 | 35.5 | |
| 5 | 24.3倍 | 35.2 | |
| 12 | 13156.1倍 | 34.6 | |
| 14 | 1186.1倍 | 32.4 | |
| 4 | 14170.4倍 | 消 25.9 | |
| 2 | 15205.6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
13サトノソティラス
190 円
単勝
13サトノソティラス
600 円
📊 AIスコア分布「信夫山特別」
本命馬のスコアが他馬を大きく上回っております（差18.0pt）。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「信夫山特別」
15 アメティスタ（戸崎圭太騎手）
当AI予想の本命馬《アメティスタ》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走の横山武史騎手から戸崎圭太騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走2400m→今回2600mへ距離延長。スタミナが問われる一戦。
📌 近走の着順が上昇傾向（14着→4着→1着→1着→2着）。調子の波に乗っている。
📌 福島で過去1着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 東京芝2400m 14着（13人気） → 中山芝1800m 4着（3人気） → 中山芝1600m 1着（2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「信夫山特別」
過去114レースで1番人気の勝率は32.5%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、標準的な頭数である点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 32.5% |
| 1番人気の連対率 | 50.0% |
| 1番人気の複勝率 | 65.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.9番人気 |
| 集計レース数 | 114レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「信夫山特別」
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：ハイペース
先行勢が8頭と多めの構成でございます。序盤からペースが流れ、最後の直線で差し馬が伸びてくる展開が想定されます。人気の先行馬が崩れるケースも考えられますので、穴党の方は後方待機組に注目です。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.7% |
先行 | 7頭 | 46.7% |
差し | 4頭 | 26.7% |
追込 | 3頭 | 20.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「信夫山特別」
《サトノトルネード》《スズカミエール》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 | キングズトゥルー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 5着 ← 6着 ← 3着 | ||
2 | ヒストリアイ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 7着 ← 10着 ← 12着 ← 9着 ← 6着 | ||
3 | オルトパラティウム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 12着 ← 8着 ← 3着 ← 3着 | ||
4 | サトノトルネード | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 16着 ← 4着 ← 4着 ← 7着 | ||
5 | キンググローリー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 13着 ← 1着 ← 1着 ← 3着 | ||
6 | ハイラント | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 10着 ← 6着 ← 7着 ← 9着 ← 13着 | ||
7 | ビッグベルーガ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 3着 ← 9着 ← 16着 ← 1着 ← 6着 | ||
8 | ヴァイザーバルコ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 12着 ← 7着 ← 8着 | ||
9 | スズカミエール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 11着 ← 1着 ← 4着 ← 4着 | ||
10 | ノクターン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 2着 ← 9着 ← 3着 | ||
11 | ウインマイルート | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 8着 ← 4着 ← 5着 ← 10着 ← 3着 | ||
12 | クリフハンガー | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 10着 ← 10着 ← 1着 ← 8着 | ||
13 | サトノソティラス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 4着 ← 2着 ← 4着 ← 11着 | ||
14 | モルトマエストーソ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 3着 ← 7着 ← 4着 | ||
15 | アメティスタ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 4着 ← 1着 ← 1着 ← 2着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×福島相性分析「信夫山特別」
福島での勝率が最も高いのは木村 哲也調教師（42戦6勝・勝率14.3%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは伊藤 大士調教師（169戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
10 | ノクターン | 木村 哲也 |
| 勝率: 14.3% 複勝率: 40.5% 平均着順: 6.1位 | ||
7 | ビッグベルーガ | 牧浦 充徳 |
| 勝率: 11.9% 複勝率: 29.2% 平均着順: 7.2位 | ||
15 | アメティスタ | 牧浦 充徳 |
| 勝率: 11.9% 複勝率: 29.2% 平均着順: 7.2位 | ||
13 | サトノソティラス | 池江 泰寿 |
| 勝率: 11.9% 複勝率: 28.4% 平均着順: 6.5位 | ||
9 | スズカミエール | 吉村 圭司 |
| 勝率: 10.6% 複勝率: 25.8% 平均着順: 7.2位 | ||
1 | キングズトゥルー | 大竹 正博 |
| 勝率: 9.9% 複勝率: 28.4% 平均着順: 6.9位 | ||
8 | ヴァイザーバルコ | 水野 貴広 |
| 勝率: 8.3% 複勝率: 21.7% 平均着順: 7.3位 | ||
11 | ウインマイルート | 鈴木 慎太郎 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 25.7% 平均着順: 7.4位 | ||
4 | サトノトルネード | 奥村 武 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.7位 | ||
5 | キンググローリー | 古賀 慎明 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 16.5% 平均着順: 8.2位 | ||
6 | ハイラント | 伊藤 大士 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 17.8% 平均着順: 7.8位 | ||
12 | クリフハンガー | 上原 博之 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 17.6% 平均着順: 8.3位 | ||
3 | オルトパラティウム | 金成 貴史 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 17.8% 平均着順: 7.8位 | ||
14 | モルトマエストーソ | 手塚 貴徳 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 7.2位 | ||
2 | ヒストリアイ | 橋田 宜長 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% 平均着順: 8.0位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「信夫山特別」
福島芝2600m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（12戦3勝・勝率25.0%）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 |
|---|---|---|
10 | ノクターン | キタサンブラック |
| 出走: 12回 勝率: 25.0% 複勝率: 25.0% | ||
15 | アメティスタ | キタサンブラック |
| 出走: 12回 勝率: 25.0% 複勝率: 25.0% | ||
13 | サトノソティラス | サトノダイヤモンド |
| 出走: 23回 勝率: 13.0% 複勝率: 17.4% | ||
11 | ウインマイルート | ゴールドシップ |
| 出走: 109回 勝率: 10.1% 複勝率: 30.3% | ||
8 | ヴァイザーバルコ | ゴールドシップ |
| 出走: 109回 勝率: 10.1% 複勝率: 30.3% | ||
1 | キングズトゥルー | ウインブライト |
| 出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 45.5% | ||
12 | クリフハンガー | ルーラーシップ |
| 出走: 69回 勝率: 7.2% 複勝率: 24.6% | ||
9 | スズカミエール | エピファネイア |
| 出走: 28回 勝率: 7.1% 複勝率: 14.3% | ||
3 | オルトパラティウム | エピファネイア |
| 出走: 28回 勝率: 7.1% 複勝率: 14.3% | ||
6 | ハイラント | バゴ |
| 出走: 18回 勝率: 5.6% 複勝率: 11.1% | ||
14 | モルトマエストーソ | ドゥラメンテ |
| 出走: 42回 勝率: 4.8% 複勝率: 23.8% | ||
4 | サトノトルネード | ハーツクライ |
| 出走: 82回 勝率: 3.7% 複勝率: 12.2% | ||
7 | ビッグベルーガ | ハービンジャー |
| 出走: 89回 勝率: 3.4% 複勝率: 22.5% | ||
2 | ヒストリアイ | Liam's Map |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
5 | キンググローリー | ダノンプレミアム |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「信夫山特別」
「信夫山特別」では、AIが大穴候補を検出しました。《モルトマエストーソ》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。
14 モルトマエストーソ（木幡巧也騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走丹内祐次騎手で6着→木幡巧也騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約9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。
🔥 近走不振だが福島では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📌 近走は下降傾向だが、勝ち鞍のある実力馬。一度の好走で一気に浮上する力を秘めている。
📊 近走成績: 東京芝2400m 6着 → 東京芝2400m 1着 → 福島芝2600m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
3 オルトパラティウム（田辺裕信騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走斎藤新騎手で10着→田辺裕信騎手に乗り替わり。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12着の大敗から前走10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: 中京芝2200m 10着 → 京都芝2400m 12着 → 中京芝2200m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
5 キンググローリー（三浦皇成騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走石川裕紀騎手で13着→三浦皇成騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが福島では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 福島芝1800m 13着 → 京都芝2200m 13着 → 福島芝2000m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「信夫山特別」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「信夫山特別」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「信夫山特別」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. 「信夫山特別」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. 「信夫山特別」（福島芝2600m・15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。
