カペラステークス|過去10年の優勝馬・コース傾向とAI予測の年別アーカイブ

カペラステークス|過去10年の優勝馬・コース傾向とAI予測の年別アーカイブ
Race Hub

🌟 カペラステークス|過去10年の優勝馬・コース傾向とAI予測の年別アーカイブ。

カペラステークス(GⅢ・中山ダート1200m・3歳以上)の恒久特集ページ。過去10年の優勝馬と施行日、コースの特徴と傾向、毎年のAI予測勝率と結果の検証を年別に蓄積していきます。netkeiba公認プロ予想家の競馬AIが無料で公開するカペラステークスの完全アーカイブページです。


トップ/重賞特集/カペラステークス|過去10年の優勝馬・コース傾向とAI予測の年別アーカイブ
カペラステークスの恒久特集ページです。カペラステークス(GⅢ・中山ダート1200m・3歳以上)のレースの特徴、過去10年の優勝馬、毎年のAI予測勝率と結果を、このページに年ごとに蓄積していきます。重賞特集記事(登録馬→枠順確定→結果検証)を作成した年は年別記事としてここに並びます。

レースの基本情報

項目 内容
格付け GⅢ
コース 中山競馬場 ダート1200m
条件 3歳以上
2026年の施行日 2026年12月13日(日)(毎年12月中旬)
位置づけ 中山ダート1200mの古馬スプリント重賞。JRA唯一のダート1200m重賞。

カペラステークスとはどんなレースか

中山競馬場のダート1200mで行われる3歳以上の重賞。JRAで唯一のダート1200m重賞で、芝スタートからの速い流れと最後の急坂でスピードとパワーの両方が問われます。ダート短距離のスペシャリストが集まる年末の一戦です。

カペラステークス2026 AI予測勝率の公開予定

カペラステークス2026(2026年12月13日(日))のAI予測勝率は、当日朝に予測勝率一覧で全頭分を無料公開します。
重賞特集記事(登録馬→枠順確定→結果検証)を公開した年は、このページに年別記事として蓄積されます。

カペラステークス 過去の優勝馬(2016〜2025年)

優勝馬 騎手 施行日 競馬場・距離
2025年 テーオーエルビス 鮫島克駿 12/14 中山 ダ1200m
2024年 ガビーズシスター 吉田隼人 12/8 中山 ダ1200m
2023年 テイエムトッキュウ 津村明秀 12/10 中山 ダ1200m
2022年 リメイク 福永祐一 12/11 中山 ダ1200m
2021年 ダンシングプリンス 三浦皇成 12/12 中山 ダ1200m
2020年 ジャスティン 坂井瑠星 12/13 中山 ダ1200m
2019年 コパノキッキング 藤田菜七子 12/8 中山 ダ1200m
2018年 コパノキッキング 柴田大知 12/9 中山 ダ1200m
2017年 ディオスコリダー 津村明秀 12/10 中山 ダ1200m
2016年 ノボバカラ 内田博幸 12/11 中山 ダ1200m

← 表は横にスワイプできます →

出典: JRA公式「重賞レース一覧」。当サイトのAI予測勝率とレース結果の照合は、各年の記事に追記していきます。

カペラステークス よくある質問

Q. カペラステークスはいつ・どこで行われる?

A. 中山競馬場のダート1200mで行われる3歳以上のGⅢ競走で、毎年12月中旬に施行されます。2026年は2026年12月13日(日)です。

Q. どんな馬が有利?

A. 中山ダート1200mの古馬スプリント重賞。JRA唯一のダート1200m重賞。コースの特徴は上の「どんなレースか」にまとめています。

Q. 直近の優勝馬は?

A. 2025年テーオーエルビス、2024年ガビーズシスター、2023年テイエムトッキュウ(JRA公式データ)。過去10年分は上の優勝馬一覧をご覧ください。

Q. AIの予測勝率はいつ公開される?

A. 当日朝に全頭のAI予測勝率を予測勝率一覧で無料公開します。重賞特集記事を作成した年は、枠順確定後(通常は金曜)に全頭の予測勝率とAI展開シミュレーターを公開し、レース後に結果とAIの答え合わせを追記します。

関連ページ

もっと勝てるデータが欲しい方へ

予測ROI値の配信以降、2ヶ月連続で回収率100%超え/複勝ROIスコア 1.00以上の推奨馬

7月161.7%複勝回収率
8月230.0%複勝回収率
累計213.6%7・8月合計

2026年7月・8月(中央競馬18開催日・全648レース)/複勝1点100円で購入した場合の実測値

予測ROI値の配信以降、2ヶ月連続で複勝回収率100%超え(累計213.6%)——「複勝ROIスコア1.00以上」の推奨馬の実測値です。
回収率を予測した「ROIスコア」と買い目・自信度を含む、AIのより踏み込んだ分析をnoteで公開しています。

詳しいデータを見る →