「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：
阪神
1R09:55
3歳未勝利ダート1800m16頭
8,940 円
🔖 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…
自信ナシ
「3歳未勝利」（ダート1800m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《レステダンルヴァン》を本命に推奨いたします。対抗は《プルーフリーディン》、単穴に《ミルボナー》を指名しております。ダート1800mの多頭数レースでは枠順や展開の影響が大きくなりますので、下記の展開予測シナリオも合わせてご参照いただければ幸いです。馬券は少し広めに構えておくのが賢明でしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 11 | 44.9倍 | ◎ 90.0 | |
| 15 | 34.6倍 | ○ 88.2 | |
| 2 | 13.1倍 | ▲ 82.9 | |
| 10 | 739.6倍 | △ 79.6 | |
| 7 | 23.2倍 | ☆ 74.7 | |
| 8 | 1076.0倍 | 71.1 | |
| 4 | 517.9倍 | 70.2 | |
| 14 | 1190.6倍 | 68.7 | |
| 1 | 13150.9倍 | 67.4 | |
| 9 | 15226.2倍 | 65.1 | |
| 5 | 14158.7倍 | 50.1 | |
| 6 | 1295.9倍 | 45.4 | |
| 13 | 16248.6倍 | 39.2 | |
| 3 | 852.6倍 | 33.9 | |
| 12 | 967.3倍 | 32.7 | |
| 16 | 629.3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
11レステダンルヴァン
130 円
複勝
2ミルボナー
110 円
複勝
7イルカンダ
140 円
単勝
7イルカンダ
320 円
馬単
7イルカンダ＞11レステダンルヴァン
1,150 円
3連複
2ミルボナー－7イルカンダ－11レステダンルヴァン
1,160 円
3連単
7イルカンダ＞11レステダンルヴァン＞2ミルボナー
5,930 円
📊 AIスコア分布「3歳未勝利」
接戦のスコア分布でございます（上位差1.8pt）。単勝よりもワイドや3連複で手広く構えるのが得策かと存じます。展開や馬場状態によって結果が大きく変わる可能性がございます。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「3歳未勝利」
11 レステダンルヴァン（吉村誠之助騎手）
「3歳未勝利」の注目馬は《レステダンルヴァン》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
特筆すべきイベントはありませんが、AI評価の高さに注目です。
📊 近走成績: 中京ダート1800m 2着（3人気） → 中京芝1200m 18着（8人気） → 京都ダート1400m 9着（6人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
🎲 波乱度メーター「3歳未勝利」
過去1146レースでの1番人気の勝率は35.3%。
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、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 | 35.3% |
| 1番人気の連対率 | 56.0% |
| 1番人気の複勝率 | 68.3% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.1番人気 |
| 集計レース数 | 1146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
先行争いが穏やかなメンバー構成でございます。逃げ・先行馬が楽にポジションを取れる見込みで、4角先頭からの押し切りが決まりやすい展開が予想されます。前に行ける馬を中心に馬券を組み立てるのがおすすめです。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 6頭 | 37.5% |
差し | 7頭 | 43.8% |
追込 | 3頭 | 18.8% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」
特に注目していただきたいのは上昇中の《リトゥリア》《ジェイパック》でございます。
調子の波に乗っている馬は、本番でも好走する傾向がございます。
人気に関わらず、好調馬は馬券に組み入れておく価値があるでしょう。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
1 | ジェイパック | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 7着 ← 14着 ← 10着 ← 6着 | ||
2 | ミルボナー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 3着 ← 2着 | ||
3 | ハバタクジユウニ | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 | ||
4 | ヒルノジェノヴァ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 4着 ← 13着 ← 12着 ← 6着 ← 5着 | ||
5 | マクノス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 11着 | ||
6 | トゥスコラーナ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 11着 | ||
7 | イルカンダ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 9着 ← 3着 ← 5着 ← 7着 | ||
8 | リトゥリア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 14着 ← 4着 ← 9着 ← 3着 | ||
9 | スマートコーラル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 12着 ← 12着 ← 8着 ← 6着 | ||
10 | タントレーベル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 9着 ← 15着 ← 6着 | ||
11 | レステダンルヴァン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 2着 ← 18着 ← 9着 ← 8着 ← 8着 | ||
12 | ミリオンアップ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 11着 | ||
13 | メイショウゼルク | ← 横ばい |
| 直近5走: 9着 | ||
14 | ワンインザスカイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 10着 ← 13着 ← 13着 | ||
15 | プルーフリーディン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 8着 ← 6着 | ||
16 | トライアンドエラー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 17着 ← 2着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×阪神相性分析「3歳未勝利」
阪神での勝率が最も高いのは高野 友和調教師（325戦53勝・勝率16.3%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは鈴木 孝志調教師（355戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
2 | ミルボナー | 高野 友和 |
| 勝率: 16.3% 複勝率: 36.6% 平均着順: 5.8位 | ||
9 | スマートコーラル | 石坂 公一 |
| 勝率: 12.2% 複勝率: 26.8% 平均着順: 7.0位 | ||
12 | ミリオンアップ | 野中 賢二 |
| 勝率: 11.3% 複勝率: 28.5% 平均着順: 6.8位 | ||
5 | マクノス | 鈴木 孝志 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 27.0% 平均着順: 7.0位 | ||
14 | ワンインザスカイ | 松永 幹夫 |
| 勝率: 9.8% 複勝率: 29.2% 平均着順: 6.6位 | ||
6 | トゥスコラーナ | 松永 幹夫 |
| 勝率: 9.8% 複勝率: 29.2% 平均着順: 6.6位 | ||
11 | レステダンルヴァン | 藤岡 健一 |
| 勝率: 8.6% 複勝率: 27.2% 平均着順: 6.8位 | ||
3 | ハバタクジユウニ | 角田 晃一 |
| 勝率: 8.2% 複勝率: 19.6% 平均着順: 7.8位 | ||
1 | ジェイパック | 宮本 博 |
| 勝率: 8.1% 複勝率: 22.4% 平均着順: 7.4位 | ||
10 | タントレーベル | 吉村 圭司 |
| 勝率: 6.9% 複勝率: 22.7% 平均着順: 7.3位 | ||
15 | プルーフリーディン | 小林 真也 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 16.3% 平均着順: 7.7位 | ||
4 | ヒルノジェノヴァ | 藤野 健太 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 14.3% 平均着順: 8.7位 | ||
8 | リトゥリア | 河嶋 宏樹 |
| 勝率: 5.1% 複勝率: 18.6% 平均着順: 7.6位 | ||
7 | イルカンダ | 小崎 憲 |
| 勝率: 4.2% 複勝率: 15.1% 平均着順: 7.8位 | ||
16 | トライアンドエラー | 加藤 公太 |
| 勝率: 3.2% 複勝率: 15.9% 平均着順: 7.7位 | ||
13 | メイショウゼルク | 安達 昭夫 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 13.9% 平均着順: 7.9位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」
阪神ダート1800m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ルヴァンスレーヴ産駒（70戦11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 | ミルボナー | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 70回 勝率: 15.7% 複勝率: 41.4% | ||
11 | レステダンルヴァン | キズナ |
| 出走: 414回 勝率: 14.0% 複勝率: 39.1% | ||
9 | スマートコーラル | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 296回 勝率: 11.8% 複勝率: 28.4% | ||
12 | ミリオンアップ | オルフェーヴル |
| 出走: 340回 勝率: 10.6% 複勝率: 30.3% | ||
15 | プルーフリーディン | ジャスタウェイ |
| 出走: 252回 勝率: 10.3% 複勝率: 24.6% | ||
7 | イルカンダ | クリソベリル |
| 出走: 36回 勝率: 8.3% 複勝率: 19.4% | ||
1 | ジェイパック | イスラボニータ |
| 出走: 39回 勝率: 7.7% 複勝率: 23.1% | ||
14 | ワンインザスカイ | デクラレーションオブウォー |
| 出走: 89回 勝率: 6.7% 複勝率: 21.3% | ||
6 | トゥスコラーナ | ハービンジャー |
| 出走: 216回 勝率: 5.6% 複勝率: 23.1% | ||
4 | ヒルノジェノヴァ | タリスマニック |
| 出走: 38回 勝率: 5.3% 複勝率: 15.8% | ||
5 | マクノス | マクフィ |
| 出走: 111回 勝率: 2.7% 複勝率: 15.3% | ||
16 | トライアンドエラー | ディープブリランテ |
| 出走: 79回 勝率: 1.3% 複勝率: 10.1% | ||
8 | リトゥリア | ミスターメロディ |
| 出走: 8回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
10 | タントレーベル | ミスチヴィアスアレックス |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% | ||
13 | メイショウゼルク | ダノンスマッシュ |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
3 | ハバタクジユウニ | ダノンキングリー |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
🐴 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。
6 トゥスコラーナ（角田大和騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走14着大敗→2000mから1800m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。
🔥 前走田山旺佑騎手で14着→角田大和騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📊 近走成績: 小倉芝2000m 14着 → 福島芝1800m 11着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
16 トライアンドエラー（松本大輝騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走17着大敗→2000mから1800m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。
🔥 前走浜中俊騎手で17着→松本大輝騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📊 近走成績: 小倉芝2000m 17着 → 中山芝2000m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
7 イルカンダ（菱田裕二騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走小崎綾也騎手で9着→菱田裕二騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 京都ダート1800m 9着 → 京都ダート1800m 3着 → 阪神ダート1400m 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」（阪神ダート1800m・16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。
