「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
2R10:25
3歳未勝利ダート1400m16頭
5,820 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…
激アツ
16頭が出走する「3歳未勝利」（ダート1400m）。多頭数戦ならではの紛れが起きやすい条件です。AIが最も高く評価したのは《メイショウライゴー》でございます。次いで《ゼロヴィジビリティ》、《ペプチドレオン》の順に評価しておりますが、ダート1400mの多頭数レースでは不利を受ける馬も出やすく、実力通りに決まるとは限りません。枠順統計データも参考に、総合的にご判断くださいませ。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 10 | 48.0倍 | ◎ 90.0 | |
| 5 | 12.3倍 | ○ 82.8 | |
| 8 | 24.5倍 | ▲ 77.6 | |
| 1 | 35.0倍 | △ 74.4 | |
| 13 | 59.7倍 | ☆ 73.2 | |
| 2 | 13156.1倍 | 70.4 | |
| 3 | 722.8倍 | 65.6 | |
| 9 | 620.4倍 | 61.1 | |
| 4 | 12110.7倍 | 54.9 | |
| 11 | 842.0倍 | 54.5 | |
| 16 | 949.0倍 | 52.4 | |
| 14 | 14218.1倍 | 43.1 | |
| 6 | 1089.9倍 | 41.9 | |
| 7 | 1198.9倍 | 38.3 | |
| 15 | 15272.5倍 | 32.1 | |
| 12 | 16544.6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
5ゼロヴィジビリティ
140 円
複勝
8ペプチドレオン
120 円
複勝
1オウケンブラッド
130 円
単勝
5ゼロヴィジビリティ
230 円
馬単
5ゼロヴィジビリティ＞1オウケンブラッド
1,260 円
3連複
1オウケンブラッド－5ゼロヴィジビリティ－8ペプチドレオン
840 円
3連単
5ゼロヴィジビリティ＞1オウケンブラッド＞8ペプチドレオン
3,100 円
📊 AIスコア分布「3歳未勝利」
スコアレンジは70.0ptと力差が大きいフィールドでございます。下位馬の逆転は厳しく、上位馬中心の馬券構成が妥当と考えられます。ただし上位同士の比較では接戦の部分もございますので、相手選びは慎重に。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「3歳未勝利」
10 メイショウライゴー（浜中俊騎手）
「3歳未勝利」でAIが最も高く評価した《メイショウライゴー》を深掘り分析いたします。
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1400m 2着（1人気） → 阪神ダート1400m 4着（8人気） → 京都ダート1200m 15着（6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「3歳未勝利」
過去758レースでの1番人気の勝率は34.4%。
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 | 34.4% |
| 1番人気の連対率 | 52.6% |
| 1番人気の複勝率 | 65.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 758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：ハイペース
逃げ馬が3頭おり、先行争いが激化することが予想されます。消耗戦になれば差し・追込脚質の馬が台頭する展開が濃厚です。直線の長いコースであれば、なおさら差し馬有利の傾向が強まります。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 3頭 | 20.0% |
先行 | 2頭 | 13.3% |
差し | 5頭 | 33.3% |
追込 | 5頭 | 33.3% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」
《テリオスリコ》《パピプペピンク》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 |
|---|---|---|
1 | オウケンブラッド | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 2着 ← 4着 | ||
2 | オアシスアラン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 9着 ← 9着 ← 15着 ← 5着 | ||
3 | ラジャブルック | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 3着 ← 9着 | ||
4 | ゴールデンボブ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 9着 | ||
5 | ゼロヴィジビリティ | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 | ||
6 | ペントハウス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 11着 | ||
7 | ペスキエーラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 10着 | ||
8 | ペプチドレオン | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 ← 2着 ← 3着 | ||
9 | レッドピアレス | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
10 | メイショウライゴー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 4着 ← 15着 ← 11着 | ||
11 | マカラス | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 ← 7着 | ||
12 | スージーハルワ | ← 横ばい |
| 直近5走: 9着 ← 11着 ← 9着 | ||
13 | ライフイズカラフル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 5着 | ||
14 | パピプペピンク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 7着 | ||
15 | テリオスリコ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 14着 ← 8着 ← 3着 | ||
16 | シュネープリンセス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 3着 ← 7着 ← 9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中内田 充正調教師（287戦50勝・勝率17.4%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは寺島 良調教師（465戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
9 | レッドピアレス | 中内田 充正 |
| 勝率: 17.4% 複勝率: 46.0% 平均着順: 5.3位 | ||
3 | ラジャブルック | 高野 友和 |
| 勝率: 16.3% 複勝率: 36.6% 平均着順: 5.8位 | ||
7 | ペスキエーラ | 須貝 尚介 |
| 勝率: 15.0% 複勝率: 31.8% 平均着順: 6.4位 | ||
6 | ペントハウス | 福永 祐一 |
| 勝率: 14.0% 複勝率: 48.4% 平均着順: 5.4位 | ||
2 | オアシスアラン | 高柳 大輔 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 32.5% 平均着順: 6.5位 | ||
4 | ゴールデンボブ | 四位 洋文 |
| 勝率: 9.4% 複勝率: 28.9% 平均着順: 7.1位 | ||
5 | ゼロヴィジビリティ | 寺島 良 |
| 勝率: 8.8% 複勝率: 24.1% 平均着順: 6.9位 | ||
15 | テリオスリコ | 松下 武士 |
| 勝率: 7.5% 複勝率: 20.6% 平均着順: 7.6位 | ||
8 | ペプチドレオン | 武 英智 |
| 勝率: 7.0% 複勝率: 26.6% 平均着順: 7.2位 | ||
14 | パピプペピンク | 西村 真幸 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 22.4% 平均着順: 7.2位 | ||
16 | シュネープリンセス | 緒方 努 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 16.0% 平均着順: 8.4位 | ||
13 | ライフイズカラフル | 河嶋 宏樹 |
| 勝率: 5.1% 複勝率: 18.6% 平均着順: 7.6位 | ||
1 | オウケンブラッド | 畑端 省吾 |
| 勝率: 4.2% 複勝率: 15.5% 平均着順: 8.6位 | ||
11 | マカラス | 飯田 祐史 |
| 勝率: 3.4% 複勝率: 13.6% 平均着順: 8.6位 | ||
10 | メイショウライゴー | 安達 昭夫 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 13.9% 平均着順: 7.9位 | ||
12 | スージーハルワ | 羽月 友彦 |
| 勝率: 3.0% 複勝率: 11.7% 平均着順: 8.0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ヴァンゴッホ産駒（8戦1勝・勝率12.5%）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 |
|---|---|---|
9 | レッドピアレス | コントレイル |
| 出走: 3回 勝率: 66.7% 複勝率: 66.7% | ||
10 | メイショウライゴー | ヴァンゴッホ |
| 出走: 8回 勝率: 12.5% 複勝率: 12.5% | ||
3 | ラジャブルック | ナダル |
| 出走: 41回 勝率: 12.2% 複勝率: 31.7% | ||
14 | パピプペピンク | シニスターミニスター |
| 出走: 422回 勝率: 9.2% 複勝率: 26.8% | ||
7 | ペスキエーラ | ロードカナロア |
| 出走: 569回 勝率: 8.1% 複勝率: 23.6% | ||
11 | マカラス | サンダースノー |
| 出走: 52回 勝率: 7.7% 複勝率: 17.3% | ||
8 | ペプチドレオン | ディープブリランテ |
| 出走: 147回 勝率: 7.5% 複勝率: 19.7% | ||
5 | ゼロヴィジビリティ | ディスクリートキャット |
| 出走: 181回 勝率: 7.2% 複勝率: 20.4% | ||
16 | シュネープリンセス | ジョーカプチーノ |
| 出走: 65回 勝率: 6.2% 複勝率: 24.6% | ||
15 | テリオスリコ | ルーラーシップ |
| 出走: 269回 勝率: 4.5% 複勝率: 20.1% | ||
6 | ペントハウス | サートゥルナーリア |
| 出走: 22回 勝率: 4.5% 複勝率: 22.7% | ||
2 | オアシスアラン | レイデオロ |
| 出走: 24回 勝率: 4.2% 複勝率: 20.8% | ||
12 | スージーハルワ | シュヴァルグラン |
| 出走: 27回 勝率: 3.7% 複勝率: 18.5% | ||
13 | ライフイズカラフル | サトノダイヤモンド |
| 出走: 36回 勝率: 2.8% 複勝率: 13.9% | ||
4 | ゴールデンボブ | ゴールドシップ |
| 出走: 17回 勝率: 0.0% 複勝率: 5.9% | ||
1 | オウケンブラッド | オウケンワールド |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 100.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「3歳未勝利」
「3歳未勝利」では3頭もの穴馬候補が検出されました。これだけ激走パターンに合致する馬が多いということは、波乱の可能性が高いレースと言えるでしょう。馬券は手広く構えることをおすすめします。
※ 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。
4 ゴールデンボブ（団野大成騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走15着大敗→2400mから1400m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15着→団野大成騎手に乗り替わり。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: 京都芝2400m 15着 → 小倉芝2000m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
6 ペントハウス（田山旺佑騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走15着大敗→1600mから1400m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。
🔥 前走池添謙一騎手で15着→田山旺佑騎手に乗り替わり。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: 阪神芝1600m 15着 → 阪神芝1400m 11着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
15 テリオスリコ（西塚洸二騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走松若風馬騎手で7着→西塚洸二騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが阪神では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📌 2走前14着の大敗から前走7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: 阪神ダート1800m 7着 → 京都ダート1400m 14着 → 京都ダート1400m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「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1400m・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。
