「サフラン賞」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
中山
9R 14:25
サフラン賞 芝 1600m 7頭
2026年9月27日に中山競馬場で行われる9R「サフラン賞」（芝1600m・7頭立て・14:25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「サフラン賞」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
自信アリ
少頭数7頭で行われる「サフラン賞」（芝1600m）。AIのスコア序列は《リサナウト》《シルクドマルス》《ユーダブルワン》の順です。展開のアヤが出にくい条件のため、序列通りの決着を想定したシンプルな馬券構成をおすすめいたします。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 77.5 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 72.6 | |
| 0 | 00倍 | △ 56.9 | |
| 0 | 00倍 | 消 29.3 | |
| 0 | 00倍 | 消 23.6 | |
| 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「サフラン賞」
1位と2位のスコア差は12.5ptとなっております。AIは本命馬を明確に上位と評価しており、軸として信頼できる一頭でございます。全体のスコア幅は70.0ptで、上位と下位の力差がはっきりした構成です。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「サフラン賞」
0 リサナウト（Ｃ．ルメール騎手）
「サフラン賞」でAIが最も高く評価した《リサナウト》を深掘り分析いたします。
📌 前走の坂井瑠星騎手からＣ．ルメール騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1800m→今回1600m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: 福島芝1800m 1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「サフラン賞」
過去629レースでの1番人気の勝率は33.7%。
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、超少頭数で堅い傾向である点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 33.7% |
| 1番人気の連対率 | 50.2% |
| 1番人気の複勝率 | 63.4% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 629レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「サフラン賞」
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 | 28.6% |
先行 | 3頭 | 42.9% |
差し | 2頭 | 28.6% |
追込 | 0頭 | 0.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「サフラン賞」
着順の推移を線形回帰で分析し、各馬のトレンドを算出しております。
上昇トレンドの馬は状態が良く、本番でも好走が期待できます。
下降トレンドの馬は割り引いて評価する必要がございます。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
0 | シルクドマルス | ← 横ばい |
| 直近5走: 1着 | ||
0 | リリカルフレア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 | ||
0 | ユーダブルワン | ← 横ばい |
| 直近5走: 1着 | ||
0 | リサナウト | ← 横ばい |
| 直近5走: 1着 | ||
0 | セプタードアイル | ← 横ばい |
| 直近5走: 1着 | ||
0 | シルバーウィル | ← 横ばい |
| 直近5走: 1着 | ||
0 | シュヴァルツペルレ | ← 横ばい |
| 直近5走: 1着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×中山相性分析「サフラン賞」
中山での勝率が最も高いのは松尾 卓哉調教師（17戦3勝・勝率17.6%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは黒岩 陽一調教師（345戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | シルクドマルス | 松尾 卓哉 |
| 勝率: 17.6% 複勝率: 35.3% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | シュヴァルツペルレ | 武 幸四郎 |
| 勝率: 13.0% 複勝率: 32.5% 平均着順: 6.1位 | ||
0 | リサナウト | 黒岩 陽一 |
| 勝率: 9.0% 複勝率: 21.7% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | ユーダブルワン | 杉山 佳明 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 18.1% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | セプタードアイル | 矢嶋 大樹 |
| 勝率: 6.4% 複勝率: 17.1% 平均着順: 8.4位 | ||
0 | リリカルフレア | 畠山 吉宏 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 21.5% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | シルバーウィル | 松永 幹夫 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 26.1% 平均着順: 8.0位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「サフラン賞」
中山芝1600m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ポエティックフレア産駒（12戦2勝・勝率16.7%）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 |
|---|---|---|
0 | リリカルフレア | ポエティックフレア |
| 出走: 12回 勝率: 16.7% 複勝率: 50.0% | ||
0 | シルバーウィル | キタサンブラック |
| 出走: 104回 勝率: 16.3% 複勝率: 30.8% | ||
0 | シュヴァルツペルレ | リアルスティール |
| 出走: 95回 勝率: 14.7% 複勝率: 28.4% | ||
0 | リサナウト | リオンディーズ |
| 出走: 144回 勝率: 9.0% 複勝率: 25.0% | ||
0 | シルクドマルス | アドマイヤマーズ |
| 出走: 35回 勝率: 8.6% 複勝率: 20.0% | ||
0 | ユーダブルワン | エピファネイア |
| 出走: 372回 勝率: 7.8% 複勝率: 22.8% | ||
0 | セプタードアイル | ミスターメロディ |
| 出走: 17回 勝率: 0.0% 複勝率: 23.5% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「サフラン賞」
「サフラン賞」のAI穴馬診断では、激走パターンに合致したのは《リリカルフレア》の1頭のみ。堅いレースの中で唯一の波乱要因として、3連系の相手候補にご検討ください。
※ 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 リリカルフレア（戸崎圭太騎手） ★☆☆☆☆【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: 新潟芝1400m 1着 → 東京芝1400m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「サフラン賞」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「サフラン賞」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「サフラン賞」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. 「サフラン賞」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. 「サフラン賞」（中山芝1600m・7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. 「サフラン賞」のAI予想の本命は？
A. AIの本命（◎）はシュヴァルツペルレ（AIスコア90.0）、対抗（○）はシュヴァルツペルレ（AIスコア77.5）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. 「サフラン賞」はいつ・どこで開催されますか？
A. 2026年9月27日に中山競馬場の9R（芝1600m）として14:25発走予定です。
