「りんどう賞」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
京都
9R 14:15
りんどう賞 芝 1400m 8頭
1,020 円
2026年10月3日に京都競馬場で行われる9R「りんどう賞」（芝1400m・8頭立て・14:15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「りんどう賞」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
8頭立ての「りんどう賞」（芝1400m）。少頭数ゆえに展開が読みやすいレースでございます。《ベニバナ》がAI最上位の評価を獲得いたしました。少頭数レースは堅い決着になることが多く、《ベニバナ》と《ギャルズマインド》の2頭軸マルチも効率的な買い方でございます。ただし少頭数でも油断は禁物。伏兵の一発にもご注意ください。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 1 | 35.8倍 | ◎ 90.0 | |
| 3 | 46.5倍 | ○ 66.9 | |
| 6 | 25.0倍 | ▲ 65.3 | |
| 7 | 11.7倍 | △ 60.3 | |
| 5 | 513.1倍 | ☆ 52.0 | |
| 4 | 737.4倍 | 38.7 | |
| 8 | 8101.3倍 | 消 29.9 | |
| 2 | 631.3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
6ヴィヴェローネ
150 円
複勝
7ラムラベイ
110 円
単勝
7ラムラベイ
170 円
馬単
7ラムラベイ＞6ヴィヴェローネ
590 円
📊 AIスコア分布「りんどう賞」
1位と2位のスコア差は23.1pt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「りんどう賞」
1 ベニバナ（田山旺佑騎手）
当AI予想の本命馬《ベニバナ》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 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: 中京芝1400m 1着（1人気） → 中京芝1400m 3着（4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「りんどう賞」
過去185レースの統計では1番人気の勝率が23.8%と低めです。
穴馬の台頭が見られる条件であり、人気薄にも注目してください。
なお、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 | 23.8% |
| 1番人気の連対率 | 43.8% |
| 1番人気の複勝率 | 56.2% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.9番人気 |
| 集計レース数 | 185レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「りんどう賞」
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
ハイペース必至のメンバー構成と分析いたしました（逃げ1頭・先行4頭）。前半で脚を使わされる先行勢には厳しい流れとなり、中団以降でロスなく運べる馬が最後に台頭するシナリオをAIは描いております。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 14.3% |
先行 | 4頭 | 57.1% |
差し | 1頭 | 14.3% |
追込 | 1頭 | 14.3% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「りんどう賞」
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
1 | ベニバナ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 | ||
2 | エストレアボニータ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 | ||
3 | ギャルズマインド | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 | ||
4 | セイウンリリーナ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 7着 | ||
5 | ショウナンカノア | ← 横ばい |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 6着 | ||
6 | ヴィヴェローネ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 | ||
7 | ラムラベイ | ← 横ばい |
| 直近5走: 1着 | ||
8 | ルジュエ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「りんどう賞」
京都での勝率が最も高いのは高野 友和調教師（221戦38勝・勝率17.2%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは清水 久詞調教師（410戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
6 | ヴィヴェローネ | 高野 友和 |
| 勝率: 17.2% 複勝率: 38.9% 平均着順: 6.0位 | ||
3 | ギャルズマインド | 武 幸四郎 |
| 勝率: 13.7% 複勝率: 31.4% 平均着順: 6.7位 | ||
7 | ラムラベイ | 東田 明士 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 24.0% 平均着順: 7.5位 | ||
5 | ショウナンカノア | 清水 久詞 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 19.5% 平均着順: 7.9位 | ||
1 | ベニバナ | 渡辺 薫彦 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 17.6% 平均着順: 8.0位 | ||
2 | エストレアボニータ | 武井 亮 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 18.7% 平均着順: 8.1位 | ||
4 | セイウンリリーナ | 水野 貴広 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 15.6% 平均着順: 7.7位 | ||
8 | ルジュエ | 渡瀬 寛彰 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 10.0位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「りんどう賞」
京都芝1400m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イスラボニータ産駒（108戦17勝・勝率15.7%）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 |
|---|---|---|
2 | エストレアボニータ | イスラボニータ |
| 出走: 108回 勝率: 15.7% 複勝率: 30.6% | ||
7 | ラムラベイ | リアルインパクト |
| 出走: 64回 勝率: 14.1% 複勝率: 18.8% | ||
1 | ベニバナ | モーリス |
| 出走: 252回 勝率: 11.5% 複勝率: 29.4% | ||
3 | ギャルズマインド | ロードカナロア |
| 出走: 659回 勝率: 11.2% 複勝率: 27.6% | ||
6 | ヴィヴェローネ | サートゥルナーリア |
| 出走: 63回 勝率: 11.1% 複勝率: 22.2% | ||
8 | ルジュエ | シャンハイボビー |
| 出走: 30回 勝率: 3.3% 複勝率: 16.7% | ||
5 | ショウナンカノア | ドレフォン |
| 出走: 75回 勝率: 1.3% 複勝率: 16.0% | ||
4 | セイウンリリーナ | ダノンスマッシュ |
| 出走: 22回 勝率: 0.0% 複勝率: 9.1% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「りんどう賞」
「りんどう賞」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。
5 ショウナンカノア（吉村誠之助騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走池添謙一騎手で6着→吉村誠之助騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 函館芝1200m 6着 → 函館芝1200m 1着 → 函館芝1200m 6着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
4 セイウンリリーナ（幸英明騎手） ★☆☆☆☆【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: 中山芝1200m 1着 → 福島芝1200m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
2 エストレアボニータ（今村聖奈騎手） ★☆☆☆☆【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1000m 1着 → 福島芝1200m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「りんどう賞」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「りんどう賞」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「りんどう賞」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. 「りんどう賞」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. 「りんどう賞」（京都芝1400m・8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. 「りんどう賞」のAI予想の本命は？
A. AIの本命（◎）はベニバナ（AIスコア90.0）、対抗（○）はギャルズマインド（AIスコア66.9）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. 「りんどう賞」でAI予想と人気がズレている注目馬は？
A. ギャルズマインドは人気に対して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. 「りんどう賞」はいつ・どこで開催されますか？
A. 2026年10月3日に京都競馬場の9R（芝1400m）として14:15発走予定です。
