阿寒湖特別の無料AI競馬予想【ウェーブ】

競馬予想の更新日:

2026年8月16日に札幌競馬場で行われる12R「阿寒湖特別」(芝2600m・14頭立て・16:30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「阿寒湖特別」競馬予想

競馬AIウェーブの予想自信度は…

予測不能

「阿寒湖特別」(芝2600m・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《ジュンツバメガエシ》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。《ダノンヒストリー》《サラトガチップス》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。

▼ 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

12

ジュンツバメガエシ 川田将雅

29.3倍

90.0

2

ダノンヒストリー 佐々木大輔

11.2倍

89.5

9

サラトガチップス 西村淳也

314.1倍

78.0

4

マイネルゼウス 坂井瑠星

845.9倍

74.2

13

ラーシャローム 岩田康誠

725.0倍

54.3

11

ライフセービング 古川吉洋

1054.7倍

  48.0

3

ゲンジ 横山琉人

519.3倍

  46.0

14

リアルファインド 吉田隼人

947.3倍

  39.4

7

ブリヤディアマンテ 横山和生

12156.4倍

  38.2

8

レイデラルース 斎藤新

1199.9倍

  35.1

1

レイデラティエラ 松本大輝

620.1倍

  34.4

6

アスクデッドヒート 横山武史

415.9倍

27.4

5

パープルクラウド 川又賢治

14313.9倍

20.9

10

ドッビアーコ 小沢大仁

13221.2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競馬ウェーブ予想の的中馬券

  • 複勝

    12ジュンツバメガエシ

    140 円

  • 複勝

    2ダノンヒストリー

    110 円

  • 複勝

    13ラーシャローム

    270 円

  • 単勝

    2ダノンヒストリー

    120 円

  • 馬単

    2ダノンヒストリー12ジュンツバメガエシ

    390 円

  • 3連複

    2ダノンヒストリー12ジュンツバメガエシ13ラーシャローム

    1,490 円

  • 3連単

    2ダノンヒストリー12ジュンツバメガエシ13ラーシャローム

    2,610 円

📊 AIスコア分布「阿寒湖特別」

AIスコア分布チャート

スコアが団子状態となっております(上位差0.5pt)。どの馬にもチャンスがある混戦模様でございます。穴馬の台頭にも十分ご注意いただき、余裕を持った買い目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

12 ジュンツバメガエシ(川田将雅騎手)

「阿寒湖特別」でAIが最も高く評価した《ジュンツバメガエシ》を深掘り分析いたします。

📌 前走の岩田康誠騎手から川田将雅騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

📌 近走の着順が上昇傾向(2着→5着→3着→2着→2着)。調子の波に乗っている。

📌 札幌で過去2着の好走歴あり。コース適性は実証済み。

📊 近走成績: 札幌芝2600m 2着(2人気) → 函館芝2600m 5着(7人気) → 東京芝2400m 3着(2人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

▼ 波乱度メーターでレースの荒れ具合を診断

🎲 波乱度メーター「阿寒湖特別」

過去85レースでの1番人気の勝率は35.3%

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。

▼ 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35.3%
1番人気の連対率52.9%
1番人気の複勝率62.4%
勝ち馬の平均人気3.1番人気
集計レース数85レース

🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「阿寒湖特別」

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

出走メンバー14頭中、前に行きたい馬が9頭を占める構成です。テンから流れる展開が濃厚で、脚を溜めた差し・追込馬の強襲に警戒が必要です。先行馬を軸にする場合は、ハイペースでも粘れる底力があるかを見極めたいところです。

▼ 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

4頭

28.6%

先行

5頭

35.7%

差し

1頭

7.1%

追込

4頭

28.6%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「阿寒湖特別」

調子を落としている馬が9頭と多めのメンバーでございます。

好調馬を見極めることが馬券的中への近道となるレースです。

下降中の人気馬は割り引いて考える必要がございます。

▼ 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

1

レイデラティエラ 下降中
直近5走: 1着 ← 7着 ← 6着 ← 3着 ← 11着

2

ダノンヒストリー 横ばい
直近5走: 1着 ← 7着 ← 1着

3

ゲンジ 下降中
直近5走: 1着 ← 4着 ← 2着 ← 7着 ← 5着

4

マイネルゼウス 下降中
直近5走: 1着 ← 4着 ← 4着 ← 7着 ← 3着

5

パープルクラウド やや下降
直近5走: 8着 ← 15着 ← 5着 ← 11着 ← 12着

6

アスクデッドヒート やや上昇
直近5走: 4着 ← 2着 ← 5着 ← 5着 ← 1着

7

ブリヤディアマンテ やや下降
直近5走: 8着 ← 8着 ← 8着 ← 1着 ← 13着

8

レイデラルース やや上昇
直近5走: 5着 ← 7着 ← 4着 ← 9着 ← 3着

9

サラトガチップス やや上昇
直近5走: 2着 ← 2着 ← 6着 ← 2着 ← 1着

10

ドッビアーコ 下降中
直近5走: 6着 ← 9着 ← 11着 ← 12着 ← 10着

11

ライフセービング 下降中
直近5走: 3着 ← 7着 ← 5着 ← 7着 ← 9着

12

ジュンツバメガエシ やや上昇
直近5走: 2着 ← 5着 ← 3着 ← 2着 ← 2着

13

ラーシャローム 下降中
直近5走: 4着 ← 2着 ← 4着 ← 9着 ← 17着

14

リアルファインド やや下降
直近5走: 6着 ← 4着 ← 1着 ← 5着 ← 6着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×札幌相性分析「阿寒湖特別」

札幌での勝率が最も高いのは堀 宣行調教師(94戦18勝・勝率19.1%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは矢作 芳人調教師(192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

2

ダノンヒストリー 堀 宣行
勝率: 19.1% 複勝率: 41.5% 平均着順: 5.5位

13

ラーシャローム 奥村 武
勝率: 17.9% 複勝率: 37.5% 平均着順: 5.8位

4

マイネルゼウス 奥村 武
勝率: 17.9% 複勝率: 37.5% 平均着順: 5.8位

3

ゲンジ 尾形 和幸
勝率: 10.3% 複勝率: 15.5% 平均着順: 8.0位

6

アスクデッドヒート 矢作 芳人
勝率: 9.4% 複勝率: 22.9% 平均着順: 7.1位

1

レイデラティエラ 小崎 憲
勝率: 8.8% 複勝率: 14.0% 平均着順: 7.8位

10

ドッビアーコ 奥村 豊
勝率: 8.6% 複勝率: 28.6% 平均着順: 6.6位

14

リアルファインド 小笠 倫弘
勝率: 8.6% 複勝率: 14.3% 平均着順: 7.9位

5

パープルクラウド 吉村 圭司
勝率: 8.1% 複勝率: 21.0% 平均着順: 7.3位

12

ジュンツバメガエシ 友道 康夫
勝率: 8.1% 複勝率: 37.8% 平均着順: 5.2位

8

レイデラルース 西田 雄一郎
勝率: 6.5% 複勝率: 17.4% 平均着順: 7.3位

7

ブリヤディアマンテ 小島 茂之
勝率: 5.6% 複勝率: 19.1% 平均着順: 6.9位

9

サラトガチップス 新谷 功一
勝率: 4.1% 複勝率: 17.6% 平均着順: 7.5位

11

ライフセービング 宮 徹
勝率: 2.8% 複勝率: 26.4% 平均着順: 6.8位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「阿寒湖特別」

札幌芝2600m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ドゥラメンテ産駒(28戦7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

1

レイデラティエラ スワーヴリチャード
出走: 4回 勝率: 50.0% 複勝率: 50.0%

5

パープルクラウド ドゥラメンテ
出走: 28回 勝率: 25.0% 複勝率: 50.0%

14

リアルファインド リアルスティール
出走: 4回 勝率: 25.0% 複勝率: 25.0%

12

ジュンツバメガエシ ジャスタウェイ
出走: 15回 勝率: 20.0% 複勝率: 46.7%

11

ライフセービング ビーチパトロール
出走: 6回 勝率: 16.7% 複勝率: 33.3%

2

ダノンヒストリー エピファネイア
出走: 20回 勝率: 15.0% 複勝率: 25.0%

13

ラーシャローム トーセンラー
出走: 9回 勝率: 11.1% 複勝率: 55.6%

9

サラトガチップス レイデオロ
出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 45.5%

8

レイデラルース レイデオロ
出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 45.5%

6

アスクデッドヒート ルーラーシップ
出走: 48回 勝率: 8.3% 複勝率: 14.6%

3

ゲンジ オルフェーヴル
出走: 29回 勝率: 3.4% 複勝率: 17.2%

7

ブリヤディアマンテ サトノダイヤモンド
出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 28.6%

4

マイネルゼウス ダノンバラード
出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 75.0%

10

ドッビアーコ Street Boss
出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「阿寒湖特別」

「阿寒湖特別」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。

8 レイデラルース(斎藤新騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走丹内祐次騎手で5着→斎藤新騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 札幌芝2600m 5着 → 東京芝2400m 7着 → 中山芝2500m 4着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

5 パープルクラウド(川又賢治騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走菱田裕二騎手で8着→川又賢治騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📌 2走前15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: 京都芝2400m 8着 → 小倉芝2600m 15着 → 小倉芝2600m 5着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降

3 ゲンジ(横山琉人騎手) ★☆☆☆☆【注意馬】

📌 近走は下降傾向だが、勝ち鞍のある実力馬。一度の好走で一気に浮上する力を秘めている。

📊 近走成績: 福島芝2600m 1着 → 東京芝2400m 4着 → 新潟芝2400m 2着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

❓ 「阿寒湖特別」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「阿寒湖特別」のAI競馬予想は無料で見られますか?

A. はい、「阿寒湖特別」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. 「阿寒湖特別」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. 「阿寒湖特別」(札幌芝2600m・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。

Q. 「阿寒湖特別」のAI予想の本命は?

A. AIの本命(◎)はジュンツバメガエシ(AIスコア90.0)、対抗(○)はダノンヒストリー(AIスコア89.5)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. 「阿寒湖特別」でAI予想と人気がズレている注目馬は?

A. マイネルゼウス、ラーシャロームは人気に対してAIスコアが高く、馬券妙味があるとAIは分析しています。

Q. 「阿寒湖特別」はいつ・どこで開催されますか?

A. 2026年8月16日に札幌競馬場の12R(芝2600m)として16:30発走予定です。

🏁 競馬AIの要注目!重賞AIウェーブ競馬予想

  1. 中京

    7R 15:35

    中京記念 1600m 16頭

    G3

  2. 札幌

    11R 15:45

    札幌記念 2000m 16頭

    G2

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