「3歳未勝利」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日:
中山
6R
3歳未勝利芝2000m18頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「3歳未勝利」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
「3歳未勝利」は芝2000m・18頭立て。多頭数のためレース展開が読みにくい一戦でございます。AI予測では《ゴコウコイコイ》を本命といたしましたが、《グリーンガーネット》《ダイユウヴェンティ》も高い評価を受けております。馬群が密集しやすいレースですので、内枠の先行馬には特に注目です。各種統計データもご確認のうえ、馬券検討にお役立てください。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 80.1 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 73.7 | |
| 0 | 00倍 | △ 69.5 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 68.6 | |
| 0 | 00倍 | 66.6 | |
| 0 | 00倍 | 63.9 | |
| 0 | 00倍 | 60.8 | |
| 0 | 00倍 | 55.3 | |
| 0 | 00倍 | 48.5 | |
| 0 | 00倍 | 48.1 | |
| 0 | 00倍 | 45.5 | |
| 0 | 00倍 | 40.5 | |
| 0 | 00倍 | 32.5 | |
| 0 | 00倍 | 消 29.5 | |
| 0 | 00倍 | 消 25.9 | |
| 0 | 00倍 | 消 22.1 | |
| 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「3歳未勝利」
全体のスコア幅は70.0ptとなっております。上位と下位の実力差がはっきりしたメンバー構成でございます。上位馬を中心に組み立てつつ、穴馬の台頭にも目を配りたいところです。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「3歳未勝利」
0 ゴコウコイコイ(横山和生騎手)
「3歳未勝利」の注目馬は《ゴコウコイコイ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の丹内祐次騎手から横山和生騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 約3ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。
📌 近走の着順が上昇傾向(10着→3着→5着)。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 中山芝2000m 10着(7人気) → 東京芝1800m 3着(3人気) → 東京芝2000m 5着(2人気)
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
🎲 波乱度メーター「3歳未勝利」
過去488レースで1番人気の勝率は32.8%と標準的な水準です。
堅い決着も波乱もあり得るため、ヒモを広めに取ることをおすすめいたします。
なお、多頭数で紛れやすいである点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 32.8% |
| 1番人気の連対率 | 52.3% |
| 1番人気の複勝率 | 68.0% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 488レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「3歳未勝利」
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:スローペース
逃げ馬が少なく、スローペースが濃厚な構成でございます。前残りの展開になりやすく、先行力のある馬を重視していただきたいところです。差し馬は届かないリスクがございますので、その点にご注意ください。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 1頭 | 6.2% |
差し | 6頭 | 37.5% |
追込 | 9頭 | 56.2% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」
《ペルシアーノ》《スーザンバローズ》が上り調子となっております。
直近の着順が着実に上昇しており、勢いのある走りが期待できます。
この好調ぶりは見逃せないポイントでございます。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
0 | ピカソジャスパー | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 17着 ← 8着 ← 13着 ← 14着 | ||
0 | ペルシアーノ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 5着 | ||
0 | グリーンガーネット | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 7着 ← 9着 ← 10着 ← 3着 ← 8着 | ||
0 | ケンブリッジサクラ | ← 横ばい |
| 直近5走: 11着 ← 11着 ← 13着 ← 7着 ← 13着 | ||
0 | スーザンバローズ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 10着 | ||
0 | ピエスユニーク | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 7着 | ||
0 | ダンツアラーム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 11着 ← 5着 | ||
0 | ゴコウコイコイ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 3着 ← 5着 | ||
0 | ダイユウヴェンティ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 8着 ← 6着 ← 2着 ← 6着 | ||
0 | アマイクチヅケ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 11着 ← 7着 ← 10着 | ||
0 | アニゴザントス | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 15着 ← 5着 | ||
0 | ミライヘノティアラ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | ミウ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | インテンスゲイズ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 7着 ← 6着 | ||
0 | エバーシャンティ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 4着 | ||
0 | サトノスターライト | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 | ||
0 | アンヴデット | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 9着 | ||
0 | サファイアプレミア | ← 横ばい |
| 直近5走: 11着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×中山相性分析「3歳未勝利」
中山での勝率が最も高いのは森 一誠調教師(114戦13勝・勝率11.4%)でございます。
出走経験が最も豊富なのは牧 光二調教師(513戦)です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | サトノスターライト | 森 一誠 |
| 勝率: 11.4% 複勝率: 31.6% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | ゴコウコイコイ | 栗田 徹 |
| 勝率: 10.9% 複勝率: 30.4% 平均着順: 6.8位 | ||
0 | ミウ | 加藤 征弘 |
| 勝率: 10.2% 複勝率: 27.1% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | サファイアプレミア | 池上 昌和 |
| 勝率: 8.6% 複勝率: 28.1% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ピエスユニーク | 手塚 貴久 |
| 勝率: 8.5% 複勝率: 31.2% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | エバーシャンティ | 久保田 貴士 |
| 勝率: 8.5% 複勝率: 27.6% 平均着順: 6.8位 | ||
0 | ペルシアーノ | 相沢 郁 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 23.4% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | スーザンバローズ | 奥村 武 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 23.2% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | インテンスゲイズ | 矢嶋 大樹 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 15.7% 平均着順: 8.5位 | ||
0 | グリーンガーネット | 牧 光二 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 23.4% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | ミライヘノティアラ | 伊藤 大士 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 17.4% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | アンヴデット | 高橋 文雅 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 16.3% 平均着順: 8.5位 | ||
0 | アニゴザントス | 古賀 慎明 |
| 勝率: 4.2% 複勝率: 18.5% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | ダンツアラーム | 本田 優 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 21.9% 平均着順: 8.7位 | ||
0 | ピカソジャスパー | 松山 将樹 |
| 勝率: 2.4% 複勝率: 9.1% 平均着順: 8.8位 | ||
0 | ダイユウヴェンティ | 松永 康利 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 14.7% 平均着順: 8.8位 | ||
0 | アマイクチヅケ | 松永 康利 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 14.7% 平均着順: 8.8位 | ||
0 | ケンブリッジサクラ | 石栗 龍彦 |
| 勝率: 1.6% 複勝率: 8.9% 平均着順: 9.5位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」
中山芝2000m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ワールドプレミア産駒(11戦2勝・勝率18.2%)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 | サファイアプレミア | ワールドプレミア |
| 出走: 11回 勝率: 18.2% 複勝率: 27.3% | ||
0 | ダンツアラーム | リアルスティール |
| 出走: 117回 勝率: 14.5% 複勝率: 35.0% | ||
0 | アンヴデット | リアルスティール |
| 出走: 117回 勝率: 14.5% 複勝率: 35.0% | ||
0 | ピエスユニーク | エピファネイア |
| 出走: 414回 勝率: 9.9% 複勝率: 28.5% | ||
0 | ミウ | ルーラーシップ |
| 出走: 543回 勝率: 8.5% 複勝率: 28.4% | ||
0 | エバーシャンティ | ルーラーシップ |
| 出走: 543回 勝率: 8.5% 複勝率: 28.4% | ||
0 | ダイユウヴェンティ | サートゥルナーリア |
| 出走: 65回 勝率: 7.7% 複勝率: 27.7% | ||
0 | ミライヘノティアラ | サートゥルナーリア |
| 出走: 65回 勝率: 7.7% 複勝率: 27.7% | ||
0 | ペルシアーノ | ダノンプレミアム |
| 出走: 13回 勝率: 7.7% 複勝率: 15.4% | ||
0 | グリーンガーネット | ダノンプレミアム |
| 出走: 13回 勝率: 7.7% 複勝率: 15.4% | ||
0 | アニゴザントス | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 110回 勝率: 5.5% 複勝率: 20.9% | ||
0 | ゴコウコイコイ | ゴールドシップ |
| 出走: 582回 勝率: 3.8% 複勝率: 17.9% | ||
0 | アマイクチヅケ | ゴールドシップ |
| 出走: 582回 勝率: 3.8% 複勝率: 17.9% | ||
0 | インテンスゲイズ | ゴールドシップ |
| 出走: 582回 勝率: 3.8% 複勝率: 17.9% | ||
0 | ピカソジャスパー | タリスマニック |
| 出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | ケンブリッジサクラ | タリスマニック |
| 出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | スーザンバローズ | キセキ |
| 出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | サトノスターライト | サトノジェネシス |
| 出走: 6回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「3歳未勝利」
「3歳未勝利」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。
0 スーザンバローズ(岩田康誠騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走14着大敗→2400mから2000mへ距離短縮。距離が長すぎた可能性があり、短縮で一変の余地あり。
🔥 前走長浜鴻緒騎手で14着→岩田康誠騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京芝2400m 14着 → 中山芝2000m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 アンヴデット(M.ディー騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走丸山元気騎手で5着→M.ディー騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山芝2000m 5着 → 東京芝1800m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
0 アニゴザントス(佐々木大輔騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走長浜鴻緒騎手で6着→佐々木大輔騎手に乗り替わり。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6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: 中山芝2200m 6着 → 中山芝2000m 15着 → 東京芝1800m 5着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
❓ 「3歳未勝利」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「3歳未勝利」のAI競馬予想は無料で見られますか?
A. はい、「3歳未勝利」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. 「3歳未勝利」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. 「3歳未勝利」(中山芝2000m・18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。



