「3歳1勝クラス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日:
阪神
5R12:20
3歳1勝クラスダート1400m16頭
390 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「3歳1勝クラス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
「3歳1勝クラス」(ダート1400m)は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《ポッドリプル》を本命に推奨いたします。対抗は《スターオブロンドン》、単穴に《ブロンテス》を指名しております。ダート1400m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 |
|---|---|---|---|
| 16 | 46.0倍 | ◎ 90.0 | |
| 11 | 35.5倍 | ○ 77.2 | |
| 6 | 59.9倍 | ▲ 75.9 | |
| 14 | 24.5倍 | △ 68.7 | |
| 3 | 1037.8倍 | ☆ 67.3 | |
| 10 | 1487.8倍 | 66.4 | |
| 12 | 16180.5倍 | 61.6 | |
| 7 | 14.1倍 | 58.5 | |
| 5 | 1362.0倍 | 57.9 | |
| 8 | 821.8倍 | 56.3 | |
| 4 | 611.5倍 | 54.1 | |
| 9 | 715.6倍 | 53.9 | |
| 1 | 927.1倍 | 53.3 | |
| 15 | 1145.8倍 | 43.5 | |
| 2 | 1249.8倍 | 43.4 | |
| 13 | 15164.8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
16ポッドリプル
210 円
複勝
14テーオーパーセル
180 円
📊 AIスコア分布「3歳1勝クラス」
1位と2位のスコア差は12.8ptとなっております。AIは本命馬を明確に上位と評価しており、軸として信頼できる一頭でございます。全体のスコア幅は70.0ptで、上位と下位の力差がはっきりした構成です。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「3歳1勝クラス」
16 ポッドリプル(荻野極騎手)
「3歳1勝クラス」でAIが最も高く評価した《ポッドリプル》を深掘り分析いたします。
📌 前走の松山弘平騎手から荻野極騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1着の勢いそのまま。連勝なるか注目の一頭。
📌 阪神で過去1着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 阪神ダート1400m 1着(1人気) → 京都ダート1400m 3着(2人気) → 小倉芝1800m 4着(7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1勝クラス」
過去760レースでの1番人気の勝率は34.6%。
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 | 34.6% |
| 1番人気の連対率 | 52.8% |
| 1番人気の複勝率 | 65.9% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 760レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「3歳1勝クラス」
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
スローペースが想定される構成でございます。道中のペースが緩むと先行馬にとって有利な展開になりやすく、差し・追込タイプの馬は末脚を活かしきれないリスクがございます。先行馬を軸にした馬券が妙味のあるレースです。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.2% |
先行 | 3頭 | 18.8% |
差し | 7頭 | 43.8% |
追込 | 5頭 | 31.2% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳1勝クラス」
《ラッキーバック》《ブロンテス》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 | ラッキーバック | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 4着 ← 1着 ← 3着 ← 2着 | ||
2 | カフジクロミエ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 2着 ← 1着 ← 5着 ← 9着 | ||
3 | ハードシングス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 8着 ← 5着 ← 4着 | ||
4 | ダンシングドール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 4着 ← 9着 ← 4着 ← 1着 ← 5着 | ||
5 | エスカレイト | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 8着 ← 3着 ← 10着 ← 10着 ← 5着 | ||
6 | ブロンテス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 2着 ← 1着 ← 2着 | ||
7 | ゴールデンバランス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 10着 ← 16着 | ||
8 | リサシテーション | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 13着 ← 8着 ← 5着 | ||
9 | ワイドグンサ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 | ||
10 | アンプイットアップ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 7着 ← 15着 ← 1着 ← 2着 ← 12着 | ||
11 | スターオブロンドン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 4着 ← 6着 ← 5着 ← 2着 ← 4着 | ||
12 | タマモヒロイン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 6着 ← 11着 | ||
13 | ラエトゥス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 6着 ← 6着 ← 1着 | ||
14 | テーオーパーセル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 | ||
15 | アンティミスト | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 ← 10着 ← 4着 ← 13着 ← 1着 | ||
16 | ポッドリプル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 ← 4着 ← 7着 ← 4着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×阪神相性分析「3歳1勝クラス」
阪神での勝率が最も高いのは杉山 晴紀調教師(420戦61勝・勝率14.5%)でございます。
出走経験が最も豊富なのは矢作 芳人調教師(576戦)です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
7 | ゴールデンバランス | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 14.5% 複勝率: 35.5% 平均着順: 6.3位 | ||
16 | ポッドリプル | 辻野 泰之 |
| 勝率: 13.0% 複勝率: 32.7% 平均着順: 6.4位 | ||
2 | カフジクロミエ | 中竹 和也 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 26.1% 平均着順: 7.3位 | ||
11 | スターオブロンドン | 矢作 芳人 |
| 勝率: 7.6% 複勝率: 27.6% 平均着順: 6.9位 | ||
9 | ワイドグンサ | 庄野 靖志 |
| 勝率: 7.0% 複勝率: 19.1% 平均着順: 8.1位 | ||
10 | アンプイットアップ | 岩戸 孝樹 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 33.3% 平均着順: 6.6位 | ||
8 | リサシテーション | 岡田 稲男 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 22.1% 平均着順: 7.4位 | ||
6 | ブロンテス | 大根田 裕之 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 21.1% 平均着順: 7.8位 | ||
5 | エスカレイト | 小栗 実 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 19.3% 平均着順: 7.7位 | ||
1 | ラッキーバック | 西村 真幸 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 22.1% 平均着順: 7.3位 | ||
15 | アンティミスト | 鈴木 伸尋 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 11.1% 平均着順: 8.2位 | ||
12 | タマモヒロイン | 緒方 努 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 15.9% 平均着順: 8.5位 | ||
4 | ダンシングドール | 牧田 和弥 |
| 勝率: 4.9% 複勝率: 13.3% 平均着順: 8.5位 | ||
14 | テーオーパーセル | 宮 徹 |
| 勝率: 4.7% 複勝率: 19.5% 平均着順: 7.3位 | ||
3 | ハードシングス | 小崎 憲 |
| 勝率: 4.5% 複勝率: 15.4% 平均着順: 7.8位 | ||
13 | ラエトゥス | 斎藤 誠 |
| 勝率: 2.7% 複勝率: 21.3% 平均着順: 7.8位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳1勝クラス」
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ニューイヤーズデイ産駒(73戦7勝・勝率9.6%)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 |
|---|---|---|
16 | ポッドリプル | コントレイル |
| 出走: 3回 勝率: 66.7% 複勝率: 66.7% | ||
9 | ワイドグンサ | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 73回 勝率: 9.6% 複勝率: 30.1% | ||
3 | ハードシングス | ゴールドドリーム |
| 出走: 24回 勝率: 8.3% 複勝率: 25.0% | ||
5 | エスカレイト | ロードカナロア |
| 出走: 569回 勝率: 8.1% 複勝率: 23.6% | ||
14 | テーオーパーセル | バンブーエール |
| 出走: 25回 勝率: 8.0% 複勝率: 24.0% | ||
13 | ラエトゥス | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 38回 勝率: 7.9% 複勝率: 23.7% | ||
10 | アンプイットアップ | ディスクリートキャット |
| 出走: 181回 勝率: 7.2% 複勝率: 20.4% | ||
8 | リサシテーション | リオンディーズ |
| 出走: 178回 勝率: 5.1% 複勝率: 20.2% | ||
7 | ゴールデンバランス | レイデオロ |
| 出走: 24回 勝率: 4.2% 複勝率: 20.8% | ||
12 | タマモヒロイン | ミスチヴィアスアレックス |
| 出走: 25回 勝率: 4.0% 複勝率: 36.0% | ||
6 | ブロンテス | ミスチヴィアスアレックス |
| 出走: 25回 勝率: 4.0% 複勝率: 36.0% | ||
1 | ラッキーバック | タワーオブロンドン |
| 出走: 29回 勝率: 3.4% 複勝率: 6.9% | ||
11 | スターオブロンドン | タワーオブロンドン |
| 出走: 29回 勝率: 3.4% 複勝率: 6.9% | ||
4 | ダンシングドール | ヴァンセンヌ |
| 出走: 23回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
15 | アンティミスト | Caravaggio |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% | ||
2 | カフジクロミエ | Omaha Beach |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「3歳1勝クラス」
「3歳1勝クラス」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。
12 タマモヒロイン(田口貫太騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走9着大敗→1700m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。
🔥 前走小沢大仁騎手で9着→田口貫太騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 福島ダート1700m 9着 → 京都ダート1400m 6着 → 阪神芝1600m 11着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
1 ラッキーバック(吉村誠之助騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走西村淳也騎手で5着→吉村誠之助騎手に乗り替わり。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2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 阪神ダート1400m 5着 → 京都ダート1400m 4着 → 京都ダート1400m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
3 ハードシングス(岩田望来騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 約3ヶ月の休養明けだが、以前は好走歴あり。リフレッシュ効果で復活の可能性。
📌 近走は下降傾向だが、勝ち鞍のある実力馬。一度の好走で一気に浮上する力を秘めている。
📊 近走成績: 京都ダート1400m 1着 → 阪神ダート1400m 2着 → 福島ダート1700m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「3歳1勝クラス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「3歳1勝クラス」のAI競馬予想は無料で見られますか?
A. はい、「3歳1勝クラス」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1勝クラス」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1勝クラス」(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。



