「巴賞」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
函館
11R
巴賞芝1800m14頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「巴賞」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
予測不能
今回の「巴賞」（芝1800m・14頭）は、AI分析においても非常に難解な一戦でございます。本命には《リラボニート》を挙げさせていただきますが、2番手の《キョウエイブリッサ》、3番手の《エラトー》との差はごくわずかです。上位馬が拮抗しているため、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。波乱の可能性も十分にございますので、穴馬の台頭にもご注意ください。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 89.6 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 85.6 | |
| 0 | 00倍 | △ 84.6 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 81.1 | |
| 0 | 00倍 | 72.2 | |
| 0 | 00倍 | 69.6 | |
| 0 | 00倍 | 69.3 | |
| 0 | 00倍 | 65.3 | |
| 0 | 00倍 | 63.0 | |
| 0 | 00倍 | 61.1 | |
| 0 | 00倍 | 37.2 | |
| 0 | 00倍 | 36.8 | |
| 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「巴賞」
上位馬のスコア差は0.4pt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「巴賞」
0 リラボニート（鮫島克駿騎手）
「巴賞」の注目馬は《リラボニート》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の田山旺佑騎手から鮫島克駿騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1400m→今回1800mへ距離延長。スタミナが問われる一戦。
📌 約3ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。
📌 近走の着順が上昇傾向（9着→3着→9着→2着→8着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 中京芝1400m 9着（11人気） → 京都芝1600m 3着（5人気） → 中山芝1600m 9着（3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「巴賞」
過去195レースでの1番人気の勝率は37.9%。
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、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 | 37.9% |
| 1番人気の連対率 | 57.4% |
| 1番人気の複勝率 | 71.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.1番人気 |
| 集計レース数 | 195レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「巴賞」
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：ハイペース
逃げ2頭・先行3頭と先行争いが激しくなりそうな構成でございます。ペースが速くなれば前の馬が消耗しやすく、差し・追込タイプの馬に注目です。後方から脚を溜められる馬を重視した馬券構成をおすすめいたします。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 14.3% |
先行 | 3頭 | 21.4% |
差し | 6頭 | 42.9% |
追込 | 3頭 | 21.4% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「巴賞」
特に注目していただきたいのは上昇中の《ウインシュクラン》《レディーヴァリュー》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 | ウインシュクラン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 4着 ← 3着 ← 5着 ← 10着 | ||
0 | パトリックハンサム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 7着 ← 8着 ← 10着 ← 16着 | ||
0 | タシット | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 6着 ← 12着 ← 5着 ← 6着 | ||
0 | エエヤン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 12着 ← 15着 ← 14着 ← 14着 ← 15着 | ||
0 | シルトホルン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 3着 ← 5着 ← 2着 ← 11着 | ||
0 | キョウエイブリッサ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 10着 ← 5着 ← 4着 ← 12着 ← 5着 | ||
0 | リラボニート | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 9着 ← 3着 ← 9着 ← 2着 ← 8着 | ||
0 | レディーヴァリュー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 15着 ← 1着 ← 1着 ← 1着 | ||
0 | エラトー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 12着 ← 1着 ← 8着 ← 2着 | ||
0 | レディントン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 14着 ← 11着 ← 11着 ← 3着 | ||
0 | パレハ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 9着 ← 7着 ← 3着 ← 5着 | ||
0 | ストレイトトーカー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 1着 ← 4着 ← 1着 ← 3着 | ||
0 | レディネス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 1着 ← 16着 ← 17着 ← 1着 | ||
0 | ヴーレヴー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 11着 ← 12着 ← 6着 ← 15着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×函館相性分析「巴賞」
函館での勝率が最も高いのは上村 洋行調教師（60戦14勝・勝率23.3%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは須貝 尚介調教師（105戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | エラトー | 上村 洋行 |
| 勝率: 23.3% 複勝率: 36.7% 平均着順: 5.6位 | ||
0 | シルトホルン | 新開 幸一 |
| 勝率: 14.3% 複勝率: 26.2% 平均着順: 6.5位 | ||
0 | タシット | 中川 公成 |
| 勝率: 11.8% 複勝率: 11.8% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | リラボニート | 須貝 尚介 |
| 勝率: 10.5% 複勝率: 33.3% 平均着順: 6.2位 | ||
0 | ヴーレヴー | 武 幸四郎 |
| 勝率: 10.0% 複勝率: 37.1% 平均着順: 5.8位 | ||
0 | パレハ | 新谷 功一 |
| 勝率: 10.0% 複勝率: 31.7% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | レディーヴァリュー | 小林 真也 |
| 勝率: 9.1% 複勝率: 30.3% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | レディントン | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 28.6% 平均着順: 6.8位 | ||
0 | レディネス | 昆 貢 |
| 勝率: 8.3% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | エエヤン | 伊藤 大士 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 29.0% 平均着順: 6.2位 | ||
0 | ウインシュクラン | 和田 正一郎 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 17.5% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | ストレイトトーカー | 岩戸 孝樹 |
| 勝率: 4.8% 複勝率: 17.7% 平均着順: 6.8位 | ||
0 | キョウエイブリッサ | 武市 康男 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 9.8% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | パトリックハンサム | 柄崎 将寿 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 9.2位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「巴賞」
函館芝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Saxon Warrior産駒（7戦2勝・勝率28.6%）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 | エラトー | Saxon Warrior |
| 出走: 7回 勝率: 28.6% 複勝率: 57.1% | ||
0 | レディーヴァリュー | ジャスタウェイ |
| 出走: 58回 勝率: 13.8% 複勝率: 29.3% | ||
0 | エエヤン | シルバーステート |
| 出走: 51回 勝率: 9.8% 複勝率: 21.6% | ||
0 | レディネス | スワーヴリチャード |
| 出走: 13回 勝率: 7.7% 複勝率: 30.8% | ||
0 | タシット | ブラックタイド |
| 出走: 59回 勝率: 6.8% 複勝率: 15.3% | ||
0 | ウインシュクラン | スクリーンヒーロー |
| 出走: 70回 勝率: 5.7% 複勝率: 35.7% | ||
0 | シルトホルン | スクリーンヒーロー |
| 出走: 70回 勝率: 5.7% 複勝率: 35.7% | ||
0 | リラボニート | スクリーンヒーロー |
| 出走: 70回 勝率: 5.7% 複勝率: 35.7% | ||
0 | パトリックハンサム | バゴ |
| 出走: 36回 勝率: 5.6% 複勝率: 13.9% | ||
0 | パレハ | サトノクラウン |
| 出走: 37回 勝率: 5.4% 複勝率: 16.2% | ||
0 | ヴーレヴー | サトノクラウン |
| 出走: 37回 勝率: 5.4% 複勝率: 16.2% | ||
0 | レディントン | サトノアラジン |
| 出走: 11回 勝率: 0.0% 複勝率: 9.1% | ||
0 | キョウエイブリッサ | グレーターロンドン |
| 出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 28.6% | ||
0 | ストレイトトーカー | ファインニードル |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 100.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「巴賞」
「巴賞」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《ウインシュクラン》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 ウインシュクラン（黛弘人騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走15着大敗→2000mから1800m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。
🔥 前走石神深道騎手で15着→黛弘人騎手に乗り替わり。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。
📊 近走成績: 福島芝2000m 15着 → 小倉障害2860m 4着 → 小倉障害2860m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 レディントン（小沢大仁騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走横山琉人騎手で9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。
🔥 近走不振だが函館では3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: 東京ダート1600m 9着 → 東京ダート1400m 14着 → 東京ダート1400m 11着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 レディーヴァリュー（武豊騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走団野大成騎手で16着→武豊騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約4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: 中山芝1800m 16着 → 小倉芝2000m 15着 → 京都芝2000m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「巴賞」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「巴賞」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「巴賞」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. 「巴賞」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. 「巴賞」（函館芝1800m・14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。
