「彦星賞」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日:
福島
12R
彦星賞ダート1150m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「彦星賞」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
「彦星賞」はダート1150m・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《ピコテンダー》を本命といたしましたが、《サンマルノヴェル》《クリノオリーブ》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 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 68.9 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 60.2 | |
| 0 | 00倍 | △ 56.1 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 50.8 | |
| 0 | 00倍 | 50.2 | |
| 0 | 00倍 | 48.5 | |
| 0 | 00倍 | 48.0 | |
| 0 | 00倍 | 45.6 | |
| 0 | 00倍 | 43.8 | |
| 0 | 00倍 | 33.4 | |
| 0 | 00倍 | 33.2 | |
| 0 | 00倍 | 32.0 | |
| 0 | 00倍 | 消 29.2 | |
| 0 | 00倍 | 消 23.0 | |
| 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「彦星賞」
本命馬のスコアが他馬を大きく上回っております(差21.1pt)。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「彦星賞」
0 ピコテンダー(荻野極騎手)
「彦星賞」でAIが最も高く評価した《ピコテンダー》を深掘り分析いたします。
📌 前走の舟山瑠泉騎手から荻野極騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📊 近走成績: 新潟ダート1200m 3着(1人気) → 新潟ダート1200m 1着(1人気) → 中山ダート1200m 8着(1人気)
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
🎲 波乱度メーター「彦星賞」
過去342レースで1番人気の勝率は30.7%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 | 30.7% |
| 1番人気の連対率 | 47.7% |
| 1番人気の複勝率 | 59.9% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.5番人気 |
| 集計レース数 | 342レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「彦星賞」
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:ミドルペース
ペースに大きな偏りはなさそうな構成でございます。各馬の地力がストレートに反映される平均ペースが見込まれます。展開よりも馬の実力を重視し、AIスコア上位の馬を中心にご検討ください。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.2% |
先行 | 5頭 | 31.2% |
差し | 9頭 | 56.2% |
追込 | 1頭 | 6.2% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「彦星賞」
特に注目していただきたいのは上昇中の《ホウオウプレミア》《ラヴァグロウ》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 | ホウオウプレミア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 6着 ← 2着 ← 4着 ← 2着 | ||
0 | ラヴァグロウ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 13着 ← 15着 ← 13着 ← 1着 | ||
0 | スーパーバイザー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 13着 ← 4着 ← 10着 | ||
0 | マフィン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 9着 ← 11着 ← 7着 ← 11着 ← 8着 | ||
0 | クリノオリーブ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 9着 ← 9着 ← 10着 ← 4着 | ||
0 | レイワサンサン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 12着 ← 1着 ← 4着 ← 5着 | ||
0 | ホーリーブライト | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 8着 ← 5着 ← 8着 ← 6着 | ||
0 | フェンダー | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 7着 ← 9着 ← 5着 | ||
0 | ローマンレイク | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 6着 ← 13着 ← 11着 ← 7着 | ||
0 | モリノレッドスター | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 2着 ← 6着 ← 16着 ← 12着 | ||
0 | ペプチドクレマチス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 18着 ← 14着 ← 15着 ← 1着 | ||
0 | サンマルノヴェル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 1着 ← 2着 ← 3着 ← 13着 | ||
0 | ラーナローザ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 10着 ← 6着 ← 1着 ← 9着 ← 6着 | ||
0 | ショウナンラリー | ← 横ばい |
| 直近5走: 15着 ← 11着 ← 1着 ← 9着 ← 16着 | ||
0 | サヨノジャンボリー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 6着 ← 5着 ← 9着 ← 15着 | ||
0 | ピコテンダー | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 ← 1着 ← 8着 ← 2着 ← 2着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×福島相性分析「彦星賞」
福島での勝率が最も高いのは上原 佑紀調教師(115戦22勝・勝率19.1%)でございます。
出走経験が最も豊富なのは鈴木 伸尋調教師(150戦)です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ピコテンダー | 上原 佑紀 |
| 勝率: 19.1% 複勝率: 43.5% 平均着順: 5.7位 | ||
0 | サンマルノヴェル | 大橋 勇樹 |
| 勝率: 14.3% 複勝率: 39.3% 平均着順: 6.2位 | ||
0 | ローマンレイク | 松永 幹夫 |
| 勝率: 12.2% 複勝率: 28.0% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | スーパーバイザー | 菊沢 隆徳 |
| 勝率: 11.5% 複勝率: 33.6% 平均着順: 6.2位 | ||
0 | ホーリーブライト | 竹内 正洋 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 25.9% 平均着順: 7.1位 | ||
0 | レイワサンサン | 高柳 大輔 |
| 勝率: 7.6% 複勝率: 28.8% 平均着順: 6.3位 | ||
0 | ホウオウプレミア | 奥村 武 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 23.3% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | クリノオリーブ | 谷 潔 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 20.8% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | モリノレッドスター | 鈴木 伸尋 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 26.0% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | ショウナンラリー | 嘉藤 貴行 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 19.4% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | サヨノジャンボリー | 小笠 倫弘 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 17.3% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | マフィン | 大和田 成 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 17.1% 平均着順: 8.4位 | ||
0 | ペプチドクレマチス | 畑端 省吾 |
| 勝率: 4.9% 複勝率: 14.6% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | ラヴァグロウ | 畠山 吉宏 |
| 勝率: 3.3% 複勝率: 11.7% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | ラーナローザ | 畠山 吉宏 |
| 勝率: 3.3% 複勝率: 11.7% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | フェンダー | 柴田 卓 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 20.0% 平均着順: 9.1位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「彦星賞」
福島ダート1150m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ナダル産駒(6戦2勝・勝率33.3%)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 | ショウナンラリー | ナダル |
| 出走: 6回 勝率: 33.3% 複勝率: 50.0% | ||
0 | サヨノジャンボリー | モーニン |
| 出走: 22回 勝率: 22.7% 複勝率: 40.9% | ||
0 | ピコテンダー | Justify |
| 出走: 5回 勝率: 20.0% 複勝率: 60.0% | ||
0 | スーパーバイザー | ルーラーシップ |
| 出走: 38回 勝率: 13.2% 複勝率: 31.6% | ||
0 | ペプチドクレマチス | コパノリッキー |
| 出走: 40回 勝率: 10.0% 複勝率: 17.5% | ||
0 | クリノオリーブ | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.0% | ||
0 | ホウオウプレミア | ロードカナロア |
| 出走: 138回 勝率: 8.7% 複勝率: 18.1% | ||
0 | レイワサンサン | スワーヴリチャード |
| 出走: 12回 勝率: 8.3% 複勝率: 8.3% | ||
0 | ローマンレイク | ドレフォン |
| 出走: 49回 勝率: 8.2% 複勝率: 24.5% | ||
0 | ラーナローザ | ドレフォン |
| 出走: 49回 勝率: 8.2% 複勝率: 24.5% | ||
0 | マフィン | ミッキーアイル |
| 出走: 54回 勝率: 5.6% 複勝率: 14.8% | ||
0 | モリノレッドスター | デクラレーションオブウォー |
| 出走: 19回 勝率: 5.3% 複勝率: 26.3% | ||
0 | ラヴァグロウ | ホッコータルマエ |
| 出走: 46回 勝率: 4.3% 複勝率: 13.0% | ||
0 | サンマルノヴェル | ノヴェリスト |
| 出走: 25回 勝率: 4.0% 複勝率: 20.0% | ||
0 | フェンダー | モーリス |
| 出走: 30回 勝率: 3.3% 複勝率: 20.0% | ||
0 | ホーリーブライト | マクフィ |
| 出走: 34回 勝率: 2.9% 複勝率: 11.8% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「彦星賞」
「彦星賞」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。
0 モリノレッドスター(丸山元気騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走横山武史騎手で9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。
🔥 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: 中山ダート1200m 9着 → 中山ダート1200m 2着 → 中山ダート1200m 6着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
0 マフィン(杉原誠人騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走9着大敗→1600mから1150m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。
🔥 前走長浜鴻緒騎手で9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11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 → 京都ダート1200m 11着 → 中山ダート1800m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
0 レイワサンサン(石田拓郎騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走8着大敗→1400mから1150m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。
🔥 前走鮫島克駿騎手で8着→石田拓郎騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 2走前12着の大敗から前走8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: 阪神ダート1400m 8着 → 東京ダート1600m 12着 → 京都ダート1400m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「彦星賞」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「彦星賞」のAI競馬予想は無料で見られますか?
A. はい、「彦星賞」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. 「彦星賞」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. 「彦星賞」(福島ダート1150m・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。



