STV賞の無料AI競馬予想【ウェーブ】

競馬予想の更新日:

2026年8月1日に札幌競馬場で行われる11R「STV賞」(芝2000m・16頭立て・15:25発走)のAI予想と過去データ分析です。機械学習モデルが全出走馬をスコア化し、予想印・注目馬・展開・穴馬まで無料で公開しています。

🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIウェーブによる「STV賞」競馬予想

競馬AIウェーブの予想自信度は…

予測不能

フルゲートに近い16頭が顔を揃えた「STV賞」(芝2000m)のAI予想です。最上位評価は《アルマデオロ》。以下《ディーガレジェンド》《ハニーコム》と続きます。多頭数戦は人気薄の激走で配当が跳ね上がることも多く、穴馬診断書のピックアップ馬を紐に加えた3連系馬券が面白い一戦でございます。

▼ AIスコア分布で実力差を可視化

馬番 馬名・騎手名 人気 AI予想

0

アルマデオロ 武豊

00倍

90.0

0

ディーガレジェンド 横山武史

00倍

88.3

0

ハニーコム 佐々木大輔

00倍

86.7

0

キャントウェイト 丹内祐次

00倍

86.1

0

アイスグリーン 小沢大仁

00倍

82.2

0

ショウナンサムデイ 池添謙一

00倍

  74.7

0

ヨヒーン 鮫島克駿

00倍

  73.6

0

ディヴァインスター 北村友一

00倍

  69.2

0

エゾダイモン 浜中俊

00倍

  64.9

0

チルカーノ 古川奈穂

00倍

  57.9

0

クレバーテースト 荻野琢真

00倍

  49.4

0

ワイドアラジン 泉谷楓真

00倍

  43.0

0

エルフストラック 舟山瑠泉

00倍

  40.1

0

マイネルフーガ 斎藤新

00倍

  38.6

0

ジャスティンガルフ 松本大輝

00倍

21.2

0

エンドロール 和田陽希

00倍

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「STV賞」

AIスコア分布チャート

上位馬のスコア差は1.7pt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で深掘り分析

0 アルマデオロ(武豊騎手)

「STV賞」でAIが最も高く評価した《アルマデオロ》を深掘り分析いたします。

📌 前走2600m→今回2000mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。

📌 前走1着の勢いそのまま。連勝なるか注目の一頭。

📊 近走成績: 函館芝2600m 1着(1人気) → 東京芝2400m 3着(4人気) → 阪神芝2400m 3着(2人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

▼ 波乱度メーターでレースの荒れ具合を診断

🎲 波乱度メーター「STV賞」

過去204レースでの1番人気の勝率は34.8%

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、多頭数で紛れやすいである点もご考慮ください。

▼ AI競馬ウェーブ展開予測シナリオで有利な脚質は?

やや堅い
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率34.8%
1番人気の連対率52.0%
1番人気の複勝率64.2%
勝ち馬の平均人気3.6番人気
集計レース数204レース

🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「STV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

先行勢が9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。

▼ AI競馬ウェーブ調子トレンド予測で好調馬を発見

脚質 頭数 構成比

逃げ

3頭

18.8%

先行

6頭

37.5%

差し

4頭

25.0%

追込

3頭

18.8%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「STV賞」

特に注目していただきたいのは上昇中の《クレバーテースト》《エゾダイモン》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。

▼ AI競馬ウェーブ調教師×競馬場相性分析をチェック

馬番 馬名 調子

0

エンドロール 下降中
直近5走: 13着 ← 3着 ← 8着 ← 6着 ← 15着

0

クレバーテースト 上昇中
直近5走: 11着 ← 14着 ← 4着 ← 8着 ← 3着

0

アイスグリーン やや上昇
直近5走: 3着 ← 7着 ← 8着 ← 2着 ← 4着

0

エゾダイモン 上昇中
直近5走: 11着 ← 6着 ← 9着 ← 4着 ← 9着

0

ワイドアラジン 下降中
直近5走: 3着 ← 13着 ← 6着 ← 14着 ← 10着

0

ハニーコム 下降中
直近5走: 3着 ← 2着 ← 12着 ← 7着 ← 5着

0

キャントウェイト 下降中
直近5走: 5着 ← 3着 ← 8着 ← 3着 ← 8着

0

ジャスティンガルフ 下降中
直近5走: 1着 ← 6着 ← 1着 ← 13着 ← 10着

0

ディーガレジェンド やや上昇
直近5走: 10着 ← 3着 ← 1着 ← 8着 ← 5着

0

チルカーノ 上昇中
直近5走: 15着 ← 5着 ← 8着 ← 6着 ← 4着

0

エルフストラック やや下降
直近5走: 4着 ← 2着 ← 1着 ← 2着 ← 5着

0

アルマデオロ 下降中
直近5走: 1着 ← 3着 ← 3着 ← 6着 ← 6着

0

ヨヒーン 横ばい
直近5走: 1着 ← 6着 ← 7着 ← 5着 ← 1着

0

ショウナンサムデイ 上昇中
直近5走: 4着 ← 13着 ← 4着 ← 9着 ← 1着

0

ディヴァインスター 上昇中
直近5走: 11着 ← 7着 ← 7着 ← 1着 ← 1着

0

マイネルフーガ 下降中
直近5走: 1着 ← 8着 ← 2着 ← 9着 ← 5着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×札幌相性分析「STV賞」

札幌での勝率が最も高いのは奥村 武調教師(54戦12勝・勝率22.2%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは武 幸四郎調教師(107戦)です。

▼ AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析で好走血統を発見

馬番馬名調教師

0

ショウナンサムデイ 奥村 武
勝率: 22.2% 複勝率: 40.7% 平均着順: 5.7位

0

クレバーテースト 佐藤 悠太
勝率: 15.4% 複勝率: 38.5% 平均着順: 7.3位

0

エゾダイモン 武 幸四郎
勝率: 15.0% 複勝率: 38.3% 平均着順: 5.6位

0

ハニーコム 蛯名 正義
勝率: 12.8% 複勝率: 25.6% 平均着順: 6.3位

0

アルマデオロ 清水 久詞
勝率: 11.3% 複勝率: 31.0% 平均着順: 6.1位

0

ディーガレジェンド 藤原 英昭
勝率: 9.6% 複勝率: 23.3% 平均着順: 7.5位

0

アイスグリーン 池添 学
勝率: 9.4% 複勝率: 26.4% 平均着順: 6.4位

0

ヨヒーン 杉山 晴紀
勝率: 8.6% 複勝率: 24.3% 平均着順: 6.6位

0

ワイドアラジン 奥村 豊
勝率: 7.7% 複勝率: 29.2% 平均着順: 6.5位

0

ディヴァインスター 林 徹
勝率: 7.7% 複勝率: 19.2% 平均着順: 7.3位

0

チルカーノ 高野 友和
勝率: 6.0% 複勝率: 18.0% 平均着順: 7.3位

0

エンドロール 青木 孝文
勝率: 5.9% 複勝率: 27.9% 平均着順: 7.2位

0

エルフストラック 中村 直也
勝率: 5.1% 複勝率: 32.9% 平均着順: 6.0位

0

ジャスティンガルフ 茶木 太樹
勝率: 5.0% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.5位

0

マイネルフーガ 鈴木 慎太郎
勝率: 4.3% 複勝率: 19.6% 平均着順: 7.2位

0

キャントウェイト 萱野 浩二
勝率: 2.1% 複勝率: 8.3% 平均着順: 7.9位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「STV賞」

札幌芝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サートゥルナーリア産駒(24戦6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。

▼ AI競馬ウェーブ穴馬診断書で激走候補を発見

馬番馬名 父馬

0

ショウナンサムデイ サートゥルナーリア
出走: 24回 勝率: 25.0% 複勝率: 50.0%

0

ヨヒーン キズナ
出走: 136回 勝率: 13.2% 複勝率: 30.1%

0

クレバーテースト オルフェーヴル
出走: 122回 勝率: 12.3% 複勝率: 26.2%

0

キャントウェイト ゴールドシップ
出走: 163回 勝率: 9.8% 複勝率: 29.4%

0

マイネルフーガ ダノンバラード
出走: 54回 勝率: 9.3% 複勝率: 40.7%

0

チルカーノ ハービンジャー
出走: 337回 勝率: 9.2% 複勝率: 27.9%

0

ジャスティンガルフ エピファネイア
出走: 130回 勝率: 9.2% 複勝率: 27.7%

0

エゾダイモン ハーツクライ
出走: 228回 勝率: 8.8% 複勝率: 21.9%

0

アルマデオロ レイデオロ
出走: 27回 勝率: 7.4% 複勝率: 29.6%

0

アイスグリーン モーリス
出走: 86回 勝率: 7.0% 複勝率: 27.9%

0

ディーガレジェンド モーリス
出走: 86回 勝率: 7.0% 複勝率: 27.9%

0

ハニーコム シルバーステート
出走: 28回 勝率: 3.6% 複勝率: 35.7%

0

ワイドアラジン ダイワメジャー
出走: 52回 勝率: 1.9% 複勝率: 13.5%

0

エルフストラック カリフォルニアクローム
出走: 13回 勝率: 0.0% 複勝率: 7.7%

0

エンドロール ガルボ
出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

0

ディヴァインスター アドマイヤマーズ
出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「STV賞」

「STV賞」では3頭もの穴馬候補が検出されました。これだけ激走パターンに合致する馬が多いということは、波乱の可能性が高いレースと言えるでしょう。馬券は手広く構えることをおすすめします。

※ 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 ディヴァインスター(北村友一騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走11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。

🔥 前走菅原明良騎手で11着→北村友一騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 東京芝2400m 11着 → 阪神芝1800m 7着 → 東京芝2000m 7着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 クレバーテースト(荻野琢真騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 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。

🔥 近走不振だが札幌では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11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: 阪神芝2000m 11着 → 小倉芝2000m 14着 → 京都芝2000m 4着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 エンドロール(和田陽希騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走原優介騎手で13着→和田陽希騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

🔥 約13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 13着 → 東京芝2400m 3着 → 東京芝2400m 8着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

❓ 「STV賞」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「STV賞」のAI競馬予想は無料で見られますか?

A. はい、「STV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. 「STV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. 「STV賞」(札幌芝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。

Q. 「STV賞」のAI予想の本命は?

A. AIの本命(◎)はマイネルフーガ(AIスコア90.0)、対抗(○)はマイネルフーガ(AIスコア88.3)です。印・買い目の詳細は本ページの予想テーブルをご覧ください。

Q. 「STV賞」はいつ・どこで開催されますか?

A. 2026年8月1日に札幌競馬場の11R(芝2000m)として15:25発走予定です。

📚 最新の競馬予想上達記事