「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 15:20
巴賞 芝 1800m 14頭
170 円
🔖 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
「巴賞」（芝1800m・14頭立て）は予想が非常に悩ましいレースでございます。AIモデルの算出スコアでは《リラボニート》がわずかにリードしておりますが、実質的には上位数頭が団子状態です。《キョウエイブリッサ》《エラトー》のいずれが勝っても不思議ではありません。穴馬の台頭にも注意しつつ、余裕を持った買い目をおすすめいたします。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 14 | 913.8倍 | ◎ 90.0 | |
| 5 | 35.9倍 | ○ 89.6 | |
| 1 | 69.5倍 | ▲ 85.6 | |
| 8 | 59.3倍 | △ 84.6 | |
| 4 | 14.6倍 | ☆ 81.1 | |
| 9 | 47.5倍 | 72.2 | |
| 2 | 25.7倍 | 69.6 | |
| 12 | 710.0倍 | 69.3 | |
| 13 | 13106.9倍 | 65.3 | |
| 10 | 811.1倍 | 63.0 | |
| 3 | 1024.4倍 | 61.1 | |
| 6 | 1148.5倍 | 37.2 | |
| 7 | 14157.1倍 | 36.8 | |
| 11 | 1284.9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
4シルトホルン
170 円
📊 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」
14 リラボニート（鮫島克駿騎手）
「巴賞」でAIが最も高く評価した《リラボニート》を深掘り分析いたします。
📌 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198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 | 57.1% |
| 1番人気の複勝率 | 71.2% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.1番人気 |
| 集計レース数 | 198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 | 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」
《ウインシュクラン》《レディーヴァリュー》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。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
1 | エラトー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 12着 ← 1着 ← 8着 ← 2着 | ||
2 | パレハ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 9着 ← 7着 ← 3着 ← 5着 | ||
3 | タシット | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 6着 ← 12着 ← 5着 ← 6着 | ||
4 | シルトホルン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 3着 ← 5着 ← 2着 ← 11着 | ||
5 | 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 | ||
6 | レディントン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 14着 ← 11着 ← 11着 ← 3着 | ||
7 | エエヤン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 12着 ← 15着 ← 14着 ← 14着 ← 15着 | ||
8 | 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 | ||
9 | レディネス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 1着 ← 16着 ← 17着 ← 1着 | ||
10 | ヴーレヴー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 11着 ← 12着 ← 6着 ← 15着 | ||
11 | 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 | ||
12 | 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 | ||
13 | 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 | ||
14 | リラボニート | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 9着 ← 3着 ← 9着 ← 2着 ← 8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（106戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
1 | エラトー | 上村 洋行 |
| 勝率: 23.3% 複勝率: 36.7% 平均着順: 5.6位 | ||
4 | シルトホルン | 新開 幸一 |
| 勝率: 14.0% 複勝率: 25.6% 平均着順: 6.6位 | ||
3 | タシット | 中川 公成 |
| 勝率: 11.8% 複勝率: 11.8% 平均着順: 7.4位 | ||
14 | リラボニート | 須貝 尚介 |
| 勝率: 10.4% 複勝率: 34.0% 平均着順: 6.2位 | ||
2 | パレハ | 新谷 功一 |
| 勝率: 10.0% 複勝率: 31.7% 平均着順: 6.7位 | ||
10 | ヴーレヴー | 武 幸四郎 |
| 勝率: 9.9% 複勝率: 36.6% 平均着順: 5.8位 | ||
9 | レディネス | 昆 貢 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 22.6% 平均着順: 7.4位 | ||
6 | 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 | ||
12 | レディーヴァリュー | 小林 真也 |
| 勝率: 8.8% 複勝率: 29.4% 平均着順: 7.7位 | ||
7 | エエヤン | 伊藤 大士 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 29.4% 平均着順: 6.2位 | ||
13 | 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 | ||
8 | 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 | ||
5 | キョウエイブリッサ | 武市 康男 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 9.5% 平均着順: 7.4位 | ||
11 | パトリックハンサム | 柄崎 将寿 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 10.0% 平均着順: 8.7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 |
|---|---|---|
1 | エラトー | Saxon Warrior |
| 出走: 7回 勝率: 28.6% 複勝率: 57.1% | ||
12 | 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% | ||
7 | 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% | ||
9 | 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% | ||
3 | タシット | ブラックタイド |
| 出走: 59回 勝率: 6.8% 複勝率: 15.3% | ||
13 | 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% | ||
4 | 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% | ||
14 | 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% | ||
11 | パトリックハンサム | バゴ |
| 出走: 36回 勝率: 5.6% 複勝率: 13.9% | ||
2 | パレハ | サトノクラウン |
| 出走: 37回 勝率: 5.4% 複勝率: 16.2% | ||
10 | 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% | ||
6 | 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% | ||
5 | 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% | ||
8 | 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。
13 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
6 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
12 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。
