「七夕賞」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
福島
11R 15:45
七夕賞 芝 2000m 16頭
740 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「七夕賞」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
自信ナシ
「七夕賞」は芝2000m・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《バトルボーン》を本命といたしましたが、《サヴォーナ》《アスクナイスショー》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 |
|---|---|---|---|
| 13 | 46.9倍 | ◎ 90.0 | |
| 16 | 36.4倍 | ○ 84.4 | |
| 11 | 25.0倍 | ▲ 79.2 | |
| 2 | 815.1倍 | △ 77.0 | |
| 7 | 922.9倍 | ☆ 76.8 | |
| 1 | 1445.6倍 | 66.7 | |
| 8 | 1337.3倍 | 66.0 | |
| 4 | 14.7倍 | 65.8 | |
| 14 | 1232.2倍 | 65.3 | |
| 6 | 613.2倍 | 51.9 | |
| 12 | 1023.1倍 | 50.9 | |
| 5 | 1131.1倍 | 48.2 | |
| 15 | 58.7倍 | 44.5 | |
| 10 | 714.8倍 | 39.0 | |
| 9 | 1573.5倍 | 消 26.9 | |
| 3 | 16169.8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
11アスクナイスショー
240 円
単勝
11アスクナイスショー
500 円
📊 AIスコア分布「七夕賞」
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「七夕賞」
13 バトルボーン（戸崎圭太騎手）
「七夕賞」でAIが最も高く評価した《バトルボーン》を深掘り分析いたします。
📌 前走のルメール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2000mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📌 近走の着順が上昇傾向（3着→3着→8着→1着→2着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 東京芝2400m 3着（2人気） → 小倉芝2000m 3着（2人気） → 中京芝2200m 8着（11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「七夕賞」
過去247レースで1番人気の勝率は27.5%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、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 | 27.5% |
| 1番人気の連対率 | 43.3% |
| 1番人気の複勝率 | 59.9% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 247レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「七夕賞」
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 | 12.5% |
先行 | 8頭 | 50.0% |
差し | 2頭 | 12.5% |
追込 | 4頭 | 25.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「七夕賞」
《ボーンディスウェイ》《オニャンコポン》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 | ボーンディスウェイ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 6着 ← 9着 ← 8着 ← 3着 | ||
2 | コントラポスト | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 5着 ← 5着 ← 3着 ← 2着 ← 5着 | ||
3 | ショウナンマグマ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 12着 ← 13着 ← 4着 ← 12着 | ||
4 | カラマティアノス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 2着 ← 1着 ← 12着 ← 10着 | ||
5 | オーロラエックス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 9着 ← 16着 ← 1着 ← 1着 | ||
6 | マイネルモーント | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 12着 ← 4着 ← 4着 ← 8着 ← 8着 | ||
7 | メリオーレム | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 10着 ← 4着 ← 5着 ← 10着 ← 9着 | ||
8 | クリスマスパレード | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 16着 ← 6着 ← 9着 ← 9着 | ||
9 | オニャンコポン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 15着 ← 11着 ← 11着 ← 8着 | ||
10 | センツブラッド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 14着 ← 2着 ← 7着 ← 2着 | ||
11 | アスクナイスショー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 1着 ← 12着 ← 2着 ← 2着 | ||
12 | リカンカブール | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 7着 ← 6着 ← 11着 | ||
13 | バトルボーン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 3着 ← 3着 ← 8着 ← 1着 ← 2着 | ||
14 | オールナット | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 10着 ← 1着 ← 6着 ← 3着 | ||
15 | ヤマニンブークリエ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 7着 ← 16着 ← 2着 ← 1着 | ||
16 | サヴォーナ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 8着 ← 4着 ← 4着 ← 6着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×福島相性分析「七夕賞」
福島での勝率が最も高いのは杉山 晴紀調教師（65戦14勝・勝率21.5%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは牧 光二調教師（174戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
5 | オーロラエックス | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 21.5% 複勝率: 49.2% 平均着順: 4.8位 | ||
10 | センツブラッド | 斉藤 崇史 |
| 勝率: 15.4% 複勝率: 33.3% 平均着順: 6.0位 | ||
6 | マイネルモーント | 高木 登 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 31.1% 平均着順: 7.2位 | ||
15 | ヤマニンブークリエ | 松永 幹夫 |
| 勝率: 12.2% 複勝率: 28.0% 平均着順: 6.9位 | ||
16 | サヴォーナ | 中竹 和也 |
| 勝率: 12.2% 複勝率: 25.7% 平均着順: 7.0位 | ||
2 | コントラポスト | 菊沢 隆徳 |
| 勝率: 11.1% 複勝率: 34.1% 平均着順: 6.3位 | ||
12 | リカンカブール | 田中 克典 |
| 勝率: 11.1% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.1位 | ||
11 | アスクナイスショー | 中舘 英二 |
| 勝率: 10.7% 複勝率: 25.9% 平均着順: 7.2位 | ||
14 | オールナット | 高野 友和 |
| 勝率: 9.1% 複勝率: 29.5% 平均着順: 6.7位 | ||
9 | オニャンコポン | 小島 茂之 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 25.7% 平均着順: 7.2位 | ||
1 | ボーンディスウェイ | 牧 光二 |
| 勝率: 7.5% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.8位 | ||
8 | クリスマスパレード | 加藤 士津八 |
| 勝率: 7.5% 複勝率: 24.5% 平均着順: 7.2位 | ||
7 | メリオーレム | 友道 康夫 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 32.1% 平均着順: 7.0位 | ||
13 | バトルボーン | 林 徹 |
| 勝率: 7.0% 複勝率: 23.3% 平均着順: 7.8位 | ||
4 | カラマティアノス | 奥村 武 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.7位 | ||
3 | ショウナンマグマ | 尾関 知人 |
| 勝率: 2.2% 複勝率: 20.1% 平均着順: 7.4位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「七夕賞」
福島芝2000m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ズナ産駒（163戦24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。
| 馬番 | 馬名 | 父馬 |
|---|---|---|
16 | サヴォーナ | キズナ |
| 出走: 163回 勝率: 14.7% 複勝率: 33.1% | ||
12 | リカンカブール | シルバーステート |
| 出走: 92回 勝率: 13.0% 複勝率: 27.2% | ||
13 | バトルボーン | シルバーステート |
| 出走: 92回 勝率: 13.0% 複勝率: 27.2% | ||
11 | アスクナイスショー | シルバーステート |
| 出走: 92回 勝率: 13.0% 複勝率: 27.2% | ||
6 | マイネルモーント | ゴールドシップ |
| 出走: 279回 勝率: 9.3% 複勝率: 23.7% | ||
2 | コントラポスト | ルーラーシップ |
| 出走: 272回 勝率: 9.2% 複勝率: 22.8% | ||
10 | センツブラッド | ルーラーシップ |
| 出走: 272回 勝率: 9.2% 複勝率: 22.8% | ||
8 | クリスマスパレード | キタサンブラック |
| 出走: 65回 勝率: 7.7% 複勝率: 24.6% | ||
15 | ヤマニンブークリエ | キタサンブラック |
| 出走: 65回 勝率: 7.7% 複勝率: 24.6% | ||
1 | ボーンディスウェイ | ハーツクライ |
| 出走: 287回 勝率: 7.0% 複勝率: 23.3% | ||
9 | オニャンコポン | エイシンフラッシュ |
| 出走: 137回 勝率: 6.6% 複勝率: 18.2% | ||
5 | オーロラエックス | サトノダイヤモンド |
| 出走: 64回 勝率: 6.2% 複勝率: 21.9% | ||
14 | オールナット | サトノダイヤモンド |
| 出走: 64回 勝率: 6.2% 複勝率: 21.9% | ||
7 | メリオーレム | シュヴァルグラン |
| 出走: 17回 勝率: 5.9% 複勝率: 35.3% | ||
4 | カラマティアノス | レイデオロ |
| 出走: 71回 勝率: 5.6% 複勝率: 23.9% | ||
3 | ショウナンマグマ | ザファクター |
| 出走: 11回 勝率: 0.0% 複勝率: 9.1% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「七夕賞」
「七夕賞」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。
1 ボーンディスウェイ（丸山元気騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走11着大敗→2500mから2000m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。
🔥 前走松山弘平騎手で11着→丸山元気騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京芝2500m 11着 → 阪神芝2600m 6着 → 東京芝3400m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
8 クリスマスパレード（杉原誠人騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走15着大敗→2500mから2000m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。
🔥 前走石川裕紀騎手で15着→杉原誠人騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 2走前16着の大敗から前走15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: 中山芝2500m 15着 → 小倉芝2000m 16着 → 福島芝2000m 6着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
14 オールナット（西村淳也騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走13着大敗→2400mから2000m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。
🔥 約5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: 京都芝2400m 13着 → 阪神芝1800m 10着 → 阪神芝2000m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「七夕賞」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「七夕賞」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「七夕賞」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. 「七夕賞」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. 「七夕賞」（福島芝2000m・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。
