「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
4R
3歳未勝利芝1800m18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…
自信アリ
「3歳未勝利」は芝1800m・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《ランスオブヒーロー》を本命といたしましたが、《ダイシンデリー》《ダノンテムズ》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 | ○ 85.5 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 82.0 | |
| 0 | 00倍 | △ 80.7 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 79.0 | |
| 0 | 00倍 | 74.6 | |
| 0 | 00倍 | 74.1 | |
| 0 | 00倍 | 70.3 | |
| 0 | 00倍 | 65.4 | |
| 0 | 00倍 | 57.7 | |
| 0 | 00倍 | 55.6 | |
| 0 | 00倍 | 52.1 | |
| 0 | 00倍 | 44.1 | |
| 0 | 00倍 | 39.8 | |
| 0 | 00倍 | 35.7 | |
| 0 | 00倍 | 35.1 | |
| 0 | 00倍 | 消 29.0 | |
| 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」
上位グループと下位グループの差が明確な分布でございます(幅70.0pt)。上位5頭のBOXや、本命馬からの流しが効率的な買い方と言えるでしょう。下位馬は余程の展開利がない限り、厳しい戦いになりそうです。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「3歳未勝利」
0 ランスオブヒーロー(高杉吏麒騎手)
「3歳未勝利」の注目馬は《ランスオブヒーロー》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 約3ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。
📌 阪神で過去2着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 阪神芝1800m 2着(8人気) → 京都芝1800m 6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歳未勝利」
過去406レースでの1番人気の勝率は36.5%。
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 | 36.5% |
| 1番人気の連対率 | 58.9% |
| 1番人気の複勝率 | 68.0% |
| 勝ち馬の平均人気 | 2.9番人気 |
| 集計レース数 | 406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 | 2頭 | 13.3% |
差し | 3頭 | 20.0% |
追込 | 10頭 | 66.7% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」
《ソルトハッピー》《ダイシンデリー》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 | ソルトハッピー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 4着 ← 5着 ← 3着 | ||
0 | オーケーキュート | ← 横ばい |
| 直近5走: 6着 | ||
0 | ダイシンデリー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 13着 ← 3着 ← 4着 | ||
0 | ジーティーウタマロ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 8着 | ||
0 | テイスティング | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 12着 ← 14着 ← 14着 ← 11着 | ||
0 | シートゥサミット | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 17着 ← 6着 ← 3着 | ||
0 | ホワイトラバーズ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 10着 ← 12着 | ||
0 | スーパービジー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 11着 ← 14着 | ||
0 | ランスオブヒーロー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 6着 | ||
0 | フィンガーレイクス | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | ルージュプルーヴ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 4着 ← 8着 ← 4着 ← 2着 | ||
0 | ディープエスパイア | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | メイショウケンゴウ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 7着 ← 10着 ← 8着 | ||
0 | ベネディクション | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 8着 | ||
0 | アンバーウェイヴス | ← 横ばい |
| 直近5走: 8着 | ||
0 | ジュンヴァッテッド | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | ダノンテムズ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 3着 | ||
0 | ウイルソン | ← 横ばい |
| 直近5走: 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中内田 充正調教師(286戦49勝・勝率17.1%)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(575戦)です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ルージュプルーヴ | 中内田 充正 |
| 勝率: 17.1% 複勝率: 45.5% 平均着順: 5.3位 | ||
0 | シートゥサミット | 吉岡 辰弥 |
| 勝率: 15.5% 複勝率: 35.3% 平均着順: 6.2位 | ||
0 | ウイルソン | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 14.4% 複勝率: 35.9% 平均着順: 6.3位 | ||
0 | アンバーウェイヴス | 友道 康夫 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 39.1% 平均着順: 5.7位 | ||
0 | フィンガーレイクス | 藤原 英昭 |
| 勝率: 13.0% 複勝率: 34.2% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | ダイシンデリー | 池添 学 |
| 勝率: 10.7% 複勝率: 32.5% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | ジーティーウタマロ | 鈴木 孝志 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 27.0% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | ディープエスパイア | 四位 洋文 |
| 勝率: 9.3% 複勝率: 28.6% 平均着順: 7.1位 | ||
0 | ランスオブヒーロー | 奥村 豊 |
| 勝率: 9.2% 複勝率: 26.4% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | ダノンテムズ | 寺島 良 |
| 勝率: 9.0% 複勝率: 24.7% 平均着順: 6.8位 | ||
0 | メイショウケンゴウ | 高橋 亮 |
| 勝率: 8.6% 複勝率: 23.4% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | テイスティング | 矢作 芳人 |
| 勝率: 7.7% 複勝率: 27.7% 平均着順: 6.8位 | ||
0 | ベネディクション | 矢作 芳人 |
| 勝率: 7.7% 複勝率: 27.7% 平均着順: 6.8位 | ||
0 | スーパービジー | 庄野 靖志 |
| 勝率: 7.0% 複勝率: 19.0% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | ジュンヴァッテッド | 浜田 多実雄 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 18.3% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | ホワイトラバーズ | 大根田 裕之 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 20.8% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | オーケーキュート | 笹田 和秀 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 17.7% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | ソルトハッピー | 荒川 義之 |
| 勝率: 3.6% 複勝率: 17.0% 平均着順: 7.7位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」
阪神芝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ロードカナロア産駒(658戦69勝・勝率10.5%)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 |
|---|---|---|
0 | フィンガーレイクス | ロードカナロア |
| 出走: 658回 勝率: 10.5% 複勝率: 28.3% | ||
0 | オーケーキュート | リアルスティール |
| 出走: 124回 勝率: 10.5% 複勝率: 27.4% | ||
0 | ソルトハッピー | モーリス |
| 出走: 351回 勝率: 10.3% 複勝率: 28.5% | ||
0 | シートゥサミット | モーリス |
| 出走: 351回 勝率: 10.3% 複勝率: 28.5% | ||
0 | ランスオブヒーロー | インディチャンプ |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 50.0% | ||
0 | ディープエスパイア | インディチャンプ |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 50.0% | ||
0 | ルージュプルーヴ | エピファネイア |
| 出走: 563回 勝率: 9.8% 複勝率: 30.7% | ||
0 | ベネディクション | エピファネイア |
| 出走: 563回 勝率: 9.8% 複勝率: 30.7% | ||
0 | ジーティーウタマロ | スワーヴリチャード |
| 出走: 67回 勝率: 9.0% 複勝率: 23.9% | ||
0 | スーパービジー | スワーヴリチャード |
| 出走: 67回 勝率: 9.0% 複勝率: 23.9% | ||
0 | テイスティング | サートゥルナーリア |
| 出走: 67回 勝率: 7.5% 複勝率: 16.4% | ||
0 | ジュンヴァッテッド | ワールドエース |
| 出走: 95回 勝率: 7.4% 複勝率: 20.0% | ||
0 | ウイルソン | コントレイル |
| 出走: 54回 勝率: 7.4% 複勝率: 25.9% | ||
0 | アンバーウェイヴス | ドレフォン |
| 出走: 84回 勝率: 7.1% 複勝率: 17.9% | ||
0 | メイショウケンゴウ | フィエールマン |
| 出走: 15回 勝率: 6.7% 複勝率: 20.0% | ||
0 | ホワイトラバーズ | ディーマジェスティ |
| 出走: 36回 勝率: 5.6% 複勝率: 22.2% | ||
0 | ダイシンデリー | タワーオブロンドン |
| 出走: 12回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | ダノンテムズ | ダノンキングリー |
| 出走: 3回 勝率: 0.0% 複勝率: 66.7% | ||
🐴 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 テイスティング(川端海翼騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走16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。
🔥 前走古川奈穂騎手で16着→川端海翼騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中京芝2000m 16着 → 京都芝1400m 12着 → 京都芝1800m 14着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ホワイトラバーズ(国分優作騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走川端海翼騎手で7着→国分優作騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 前走ダートから芝に初挑戦。未知の魅力がある。
📌 2走前10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: 京都ダート1800m 7着 → 小倉ダート1700m 10着 → 京都ダート1800m 12着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
0 メイショウケンゴウ(鮫島克駿騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走松若風馬騎手で7着→鮫島克駿騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中京芝2000m 7着 → 京都芝1600m 7着 → 中京ダート1800m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「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」(阪神芝1800m・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。



