「4歳以上1勝クラス」の無料AI競馬予想
競馬予想の更新日:
東京
7R13:25
4歳以上1勝クラスダート1300m16頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIによる「4歳以上1勝クラス」競馬予想
「4歳以上1勝クラス」で一番期待しているのは《トニケンサンバ》です。競馬AI指数が75を超えているので圧倒的な活躍を見せるでしょう。人気は意外と無く、馬券に絡めると払戻は大きくなるかもしれません。
「4歳以上1勝クラス」は強い馬と弱い馬がハッキリしているので、荒れる可能性は低いでしょう。
競馬予想から外して良さそうなのは、《サイモンカーチス》です。トリガミにならないように点数を削りましょう。
※出走馬発表時点の無料AI競馬予想です。馬番が発表された日の昼頃に無料AI競馬予想が更新されます。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
0 | 00倍 | ◎75.8 | |
0 | 00倍 | ○73.5 | |
0 | 00倍 | ▲70.6 | |
0 | 00倍 | △69.1 | |
0 | 00倍 | ☆56.6 | |
0 | 00倍 | 56.4 | |
0 | 00倍 | 55.4 | |
0 | 00倍 | 48.3 | |
0 | 00倍 | 45.1 | |
0 | 00倍 | 44.8 | |
0 | 00倍 | 44.0 | |
0 | 00倍 | 41.4 | |
0 | 00倍 | 36.7 | |
0 | 00倍 | 35.4 | |
0 | 00倍 | 31.5 | |
0 | 00倍 | 消23.1 |
🧮 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
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| 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 |
|---|
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📊 枠番の同条件レース過去10年統計データ
| 枠番 | 総出走頭数 | 3着以内頭数 | 1着頭数 |
|---|---|---|---|
1枠 | 465頭 | 92頭(19.784%) | 32頭(6.881%) |
2枠 | 477頭 | 103頭(21.593%) | 30頭(6.289%) |
3枠 | 483頭 | 85頭(17.598%) | 33頭(6.832%) |
4枠 | 494頭 | 99頭(20.04%) | 38頭(7.692%) |
5枠 | 498頭 | 101頭(20.281%) | 30頭(6.024%) |
6枠 | 501頭 | 94頭(18.762%) | 32頭(6.387%) |
7枠 | 500頭 | 91頭(18.2%) | 24頭(4.8%) |
8枠 | 502頭 | 94頭(18.725%) | 35頭(6.972%) |
「4歳以上1勝クラス」の枠番による競馬予想は「内枠」が有利になるでしょう。
最も有利な枠番は「4枠」です。
複勝率が高い枠番は「2枠」です。
逆に最も不利な枠番は「7枠」になります。
🏇 騎手の同条件レース過去10年統計データ
| 騎手名 | 総騎乗回数 | 3着以内回数 | 1着回数 |
|---|---|---|---|
佐藤 翔馬 | 14回 | 2回(14.285%) | 0回(0.0%) |
団野 大成 | 8回 | 2回(25.0%) | 1回(12.5%) |
佐々木 大輔 | 23回 | 6回(26.086%) | 1回(4.347%) |
岩田 望来 | 21回 | 4回(19.047%) | 1回(4.761%) |
原 優介 | 72回 | 13回(18.055%) | 4回(5.555%) |
石橋 脩 | 65回 | 15回(23.076%) | 3回(4.615%) |
秋山 稔樹 | 10回 | 2回(20.0%) | 0回(0.0%) |
三浦 皇成 | 87回 | 27回(31.034%) | 8回(9.195%) |
横山 和生 | 54回 | 9回(16.666%) | 1回(1.851%) |
松岡 正海 | 86回 | 9回(10.465%) | 2回(2.325%) |
吉田 豊 | 99回 | 18回(18.181%) | 4回(4.04%) |
木幡 巧也 | 113回 | 17回(15.044%) | 7回(6.194%) |
菅原 明良 | 75回 | 18回(24.0%) | 8回(10.666%) |
津村 明秀 | 84回 | 21回(25.0%) | 5回(5.952%) |
斎藤 新 | 8回 | 0回(0.0%) | 0回(0.0%) |
松山 弘平 | 24回 | 9回(37.5%) | 5回(20.833%) |
「4歳以上1勝クラス」の騎手による競馬予想で、得意な騎手は松山 弘平 騎手です。《エコロカディス》に騎乗します。しかし経験数が少ないため、過信は禁物です。
複勝率が高い騎手も松山 弘平 騎手です。軸に選んでも良いでしょう。
逆に期待できない騎手は斎藤 新 騎手です。《レインボーラッキー》に騎乗します。好材料がない場合は買わないほうが良いでしょう。
🐴 「4歳以上1勝クラス」出走馬の基本情報一覧
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サイモンカーチス
牡馬/関東所属/鹿毛調教師:的場 均
2026年01月10日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 良 5枠 9番長浜 鴻緒10着/16頭1:14.0 (追込)
2025年11月02日3歳以上1勝東京 ダート 1400m曇 重 2枠 3番丸山 元気15着/16頭1:26.4 (差し)
2025年09月07日3歳以上1勝札幌 ダート 1700m晴 稍重 7枠 11番鷲頭 虎太8着/14頭1:48.1 (差し)
0
カサブランカキッド
牡馬/関東所属/栗毛調教師:和田 勇介
2026年04月19日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 良 6枠 9番岩田 康誠4着/13頭1:11.5 (差し)
2026年02月14日4歳以上1勝京都 ダート 1400m晴 稍重 4枠 6番古川 吉洋8着/15頭1:27.0 (追込)
2026年02月04日フェブラリー地方 ダート 1600m晴 良 8枠 14番騎手不明4着/14頭1:45.7 (追込)
0
ウインドファルクス
セン馬/関東所属/芦毛調教師:畠山 吉宏
2026年04月19日4歳以上1勝福島 ダート 1150m晴 良 5枠 8番田山 旺佑11着/15頭1:09.5 (差し)
2026年04月05日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 重 2枠 3番舟山 瑠泉8着/16頭1:12.1 (差し)
2026年03月19日藻川特別(中地方 ダート 1400m曇 重 5枠 5番騎手不明5着/11頭1:30.9 (差し)
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キミハスコール
牡馬/関東所属/青鹿毛調教師:加藤 征弘
2026年02月10日4歳以上1勝東京 ダート 1300m曇 稍重 1枠 2番岩田 望来6着/16頭1:19.6 (差し)
2026年02月08日4歳以上1勝東京 ダート 1300m曇 良 1枠 2番岩田 望来0着/0頭0:00.0
2025年11月24日3歳以上1勝東京 ダート 1400m晴 良 5枠 10番A.プーシャン5着/16頭1:25.2 (先行)
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ビアフォーナウ
牝馬/関東所属/鹿毛調教師:池上 昌和
2025年12月21日3歳以上1勝中京 ダート 1200m小雨 稍重 4枠 7番亀田 温心5着/16頭1:13.3 (追込)
2025年12月07日3歳以上1勝中京 ダート 1400m晴 良 5枠 9番原 優介7着/16頭1:26.0 (差し)
2025年11月15日3歳以上1勝福島 芝 1200m晴 良 1枠 1番丹内 祐次7着/16頭1:09.5 (追込)
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ボナーテソーロ
牡馬/関東所属/栗毛調教師:牧 光二
2026年04月18日4歳以上1勝福島 ダート 1700m晴 良 1枠 1番富田 暁13着/15頭1:48.3 (追込)
2026年03月22日4歳以上1勝中山 ダート 1800m晴 良 3枠 5番木幡 巧也10着/15頭1:56.4 (差し)
2026年02月22日4歳以上1勝小倉 芝 2000m晴 良 3枠 4番横山 琉人10着/14頭2:00.6 (先行)
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トキメキジニア
牝馬/関東所属/鹿毛調教師:佐藤 吉勝
2026年03月15日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 良 5枠 10番丸田 恭介7着/16頭1:12.6 (追込)
2026年01月04日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 稍重 4枠 8番菊沢 一樹7着/16頭1:12.4 (追込)
2025年11月23日3歳以上1勝東京 ダート 1600m曇 良 1枠 2番丸田 恭介12着/16頭1:39.1 (追込)
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プルシャプラ
牡馬/関東所属/栗毛調教師:池上 昌和
2026年04月19日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 良 7枠 11番三浦 皇成7着/13頭1:11.8 (差し)
2026年03月29日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 稍重 1枠 1番杉原 誠人9着/16頭1:12.3 (追込)
2026年03月14日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 良 5枠 10番荻野 極11着/16頭1:12.2 (差し)
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シルフレイ
牝馬/関東所属/黒鹿毛調教師:千葉 直人
2026年03月15日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 良 2枠 3番横山 和生6着/16頭1:12.5 (先行)
2026年01月10日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 良 1枠 1番横山 武史3着/16頭1:12.8 (先行)
2025年12月20日3歳以上1勝中山 ダート 1200m曇 良 6枠 11番横山 武史5着/16頭1:11.7 (差し)
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ガンバレベアー
牝馬/関東所属/黒鹿毛調教師:杉浦 宏昭
2026年04月05日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 重 8枠 15番松岡 正海10着/16頭1:12.3 (追込)
2026年02月25日ストロベリー地方 ダート 1400m曇 不良 8枠 12番騎手不明1着/12頭1:33.5 (先行)
2026年01月28日マーガレット地方 ダート 1400m晴 良 8枠 12番騎手不明3着/12頭1:35.4 (先行)
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スマートフランキー
牡馬/関東所属/鹿毛調教師:高橋 文雅
2026年04月19日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 良 6枠 8番吉田 豊13着/13頭1:12.1 (追込)
2026年01月24日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 良 6枠 11番吉田 豊10着/16頭1:13.7 (差し)
2025年11月08日C3-7 C地方 ダート 1400m晴 稍重 2枠 2番騎手不明1着/9頭1:31.5 (先行)
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サクラパステル
牝馬/関東所属/鹿毛調教師:田島 俊明
2025年11月01日3歳以上1勝東京 ダート 1400m曇 重 4枠 6番丸山 元気15着/15頭1:28.7 (追込)
2025年06月21日3歳未勝利東京 ダート 1400m晴 良 8枠 16番丸山 元気1着/16頭1:25.6 (逃げ)
2025年06月01日3歳未勝利東京 ダート 1400m晴 重 7枠 14番丸山 元気4着/15頭1:24.7 (先行)
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トニケンサンバ
牡馬/関東所属/栗毛調教師:西田 雄一郎
2026年03月21日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 良 8枠 16番津村 明秀5着/16頭1:12.5 (差し)
2026年03月01日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 稍重 7枠 14番菅原 明良3着/16頭1:11.7 (差し)
2025年11月08日3歳以上1勝東京 ダート 1300m晴 良 3枠 6番戸崎 圭太12着/16頭1:19.8 (差し)
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ブリックンクリック
セン馬/関東所属/青鹿毛調教師:中舘 英二
2026年03月08日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 稍重 6枠 11番津村 明秀4着/16頭1:11.8 (先行)
2025年12月13日3歳以上1勝中山 ダート 1200m曇 良 6枠 12番内田 博幸10着/16頭1:13.2 (追込)
2025年11月24日3歳以上1勝東京 ダート 1400m晴 良 3枠 5番田口 貫太16着/16頭1:28.3 (先行)
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レインボーラッキー
牝馬/関東所属/鹿毛調教師:斎藤 誠
2026年04月25日4歳以上1勝東京 ダート 1400m晴 稍重 1枠 2番北村 友一9着/16頭1:26.2 (追込)
2026年04月12日4歳以上1勝福島 ダート 1700m晴 良 2枠 3番斎藤 新13着/15頭1:49.7 (追込)
2026年02月10日4歳以上1勝東京 ダート 1300m曇 稍重 4枠 8番高杉 吏麒7着/16頭1:19.8 (追込)
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エコロカディス
セン馬/関東所属/鹿毛調教師:森 一誠
2026年04月26日4歳以上1勝福島 ダート 1150m晴 良 5枠 10番杉原 誠人4着/16頭1:09.7 (差し)
2026年04月05日4歳以上1勝中山 ダート 1200m晴 重 6枠 12番杉原 誠人4着/16頭1:11.3 (先行)
2026年03月22日4歳以上1勝中京 ダート 1200m曇 良 2枠 4番杉原 誠人4着/16頭1:12.5 (先行)
👣 脚質の同条件レース過去10年統計データ
| 脚質 | 総出走頭数 | 3着以内頭数 | 1着頭数 |
|---|---|---|---|
逃げ | 252頭 | 97頭(38.492%) | 39頭(15.476%) |
先行 | 925頭 | 329頭(35.567%) | 120頭(12.972%) |
差し | 1437頭 | 265頭(18.441%) | 77頭(5.358%) |
追込 | 1306頭 | 68頭(5.206%) | 18頭(1.378%) |
⚧ 性別の同条件レース過去10年統計データ
| 性別 | 総出走頭数 | 3着以内頭数 | 1着頭数 |
|---|---|---|---|
牡馬 | 2187頭 | 470頭(21.49%) | 164頭(7.498%) |
牝馬 | 1513頭 | 248頭(16.391%) | 76頭(5.023%) |
セン馬 | 220頭 | 41頭(18.636%) | 14頭(6.363%) |
性別での競馬予想は優劣分析は最後の競馬予想に悩む時に参考にしましょう。
基本的に牡馬が有利なので、牝馬とセン馬が他のレースと比べてどうなのかを検討しましょう。



