「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：
東京
6R12:55
3歳1勝クラスダート1600m16頭
🔖 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…
自信アリ
「3歳1勝クラス」（ダート1600m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《ビービークローサー》を本命に推奨いたします。対抗は《ステラデルークス》、単穴に《ヴォーカライズ》を指名しております。ダート1600m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 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 85.4 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 73.8 | |
| 0 | 00倍 | △ 68.3 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 59.2 | |
| 0 | 00倍 | 49.1 | |
| 0 | 00倍 | 46.8 | |
| 0 | 00倍 | 45.5 | |
| 0 | 00倍 | 41.4 | |
| 0 | 00倍 | 37.5 | |
| 0 | 00倍 | 37.2 | |
| 0 | 00倍 | 35.1 | |
| 0 | 00倍 | 消 24.1 | |
| 0 | 00倍 | 消 23.7 | |
| 0 | 00倍 | 消 21.3 | |
| 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1勝クラス」
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1勝クラス」
0 ビービークローサー（坂井瑠星騎手）
当AI予想の本命馬《ビービークローサー》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走1400m→今回1600mへ距離延長。スタミナが問われる一戦。
📌 近走の着順が上昇傾向（2着→2着→1着）。調子の波に乗っている。
📌 東京で過去2着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 阪神ダート1400m 2着（7人気） → 東京ダート1600m 2着（4人気） → 京都ダート1400m 1着（1人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
🎲 波乱度メーター「3歳1勝クラス」
過去1109レースでの1番人気の勝率は34.1%。
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 | 34.1% |
| 1番人気の連対率 | 53.7% |
| 1番人気の複勝率 | 67.1% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 1109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 | 2頭 | 12.5% |
差し | 6頭 | 37.5% |
追込 | 7頭 | 43.8% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳1勝クラス」
特に注目していただきたいのは上昇中の《ヴェネチアンキング》《ホウオウルクソール》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 |
|---|---|---|
0 | ビービークローサー | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 2着 ← 2着 ← 1着 | ||
0 | シビックアスコット | ← 横ばい |
| 直近5走: 17着 | ||
0 | テイクオンミー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 8着 | ||
0 | ステラデルークス | ← 横ばい |
| 直近5走: 1着 | ||
0 | ヴェネチアンキング | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 12着 ← 1着 ← 2着 ← 10着 | ||
0 | ヴォーカライズ | ← 横ばい |
| 直近5走: 4着 ← 3着 ← 1着 ← 3着 ← 4着 | ||
0 | タイセイエキサイト | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 12着 ← 9着 ← 9着 ← 11着 | ||
0 | ホウオウルクソール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 5着 ← 1着 | ||
0 | タケルムサシ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 2着 ← 6着 ← 8着 ← 9着 | ||
0 | リアライズタキオン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 6着 ← 2着 ← 4着 ← 6着 | ||
0 | フクシマブリルハム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 10着 | ||
0 | ジーティーブラック | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 5着 | ||
0 | セントゴーデンス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 13着 ← 1着 ← 5着 ← 7着 | ||
0 | ザーフィル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 2着 ← 8着 ← 3着 ← 1着 | ||
0 | キーンセンス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 9着 ← 13着 ← 4着 ← 5着 | ||
0 | サマーマッドネス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 2着 ← 2着 ← 4着 ← 3着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×東京相性分析「3歳1勝クラス」
東京での勝率が最も高いのは手塚 貴久調教師（534戦73勝・勝率13.7%）でございます。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | リアライズタキオン | 手塚 貴久 |
| 勝率: 13.7% 複勝率: 35.8% 平均着順: 6.3位 | ||
0 | シビックアスコット | 高橋 義忠 |
| 勝率: 12.1% 複勝率: 29.7% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | ザーフィル | 林 徹 |
| 勝率: 12.0% 複勝率: 28.1% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | セントゴーデンス | 黒岩 陽一 |
| 勝率: 11.9% 複勝率: 27.5% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | ジーティーブラック | 菊沢 隆徳 |
| 勝率: 11.7% 複勝率: 28.3% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | キーンセンス | 松永 幹夫 |
| 勝率: 11.5% 複勝率: 26.5% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | ヴォーカライズ | 高野 友和 |
| 勝率: 10.9% 複勝率: 31.7% 平均着順: 6.5位 | ||
0 | タケルムサシ | 斎藤 誠 |
| 勝率: 8.3% 複勝率: 27.6% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ヴェネチアンキング | 伊藤 圭三 |
| 勝率: 8.3% 複勝率: 24.2% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | フクシマブリルハム | 小島 茂之 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 20.8% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | ホウオウルクソール | 栗田 徹 |
| 勝率: 7.0% 複勝率: 27.3% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | ビービークローサー | 野中 賢二 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | サマーマッドネス | 森 秀行 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 21.3% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | ステラデルークス | 鈴木 伸尋 |
| 勝率: 4.7% 複勝率: 22.6% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | タイセイエキサイト | 青木 孝文 |
| 勝率: 3.7% 複勝率: 10.6% 平均着順: 9.0位 | ||
0 | テイクオンミー | 水野 貴広 |
| 勝率: 2.8% 複勝率: 10.1% 平均着順: 8.9位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳1勝クラス」
東京ダート1600m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キタサンブラック産駒（60戦10勝・勝率16.7%）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 |
|---|---|---|
0 | ジーティーブラック | キタサンブラック |
| 出走: 60回 勝率: 16.7% 複勝率: 41.7% | ||
0 | シビックアスコット | モズアスコット |
| 出走: 53回 勝率: 15.1% 複勝率: 43.4% | ||
0 | ステラデルークス | インカンテーション |
| 出走: 14回 勝率: 14.3% 複勝率: 14.3% | ||
0 | セントゴーデンス | ロードカナロア |
| 出走: 623回 勝率: 12.4% 複勝率: 29.2% | ||
0 | フクシマブリルハム | ドレフォン |
| 出走: 482回 勝率: 10.8% 複勝率: 28.8% | ||
0 | ホウオウルクソール | ヘニーヒューズ |
| 出走: 1008回 勝率: 10.7% 複勝率: 31.1% | ||
0 | タケルムサシ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 123回 勝率: 10.6% 複勝率: 29.3% | ||
0 | リアライズタキオン | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 123回 勝率: 10.6% 複勝率: 29.3% | ||
0 | ヴォーカライズ | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 54回 勝率: 9.3% 複勝率: 31.5% | ||
0 | ヴェネチアンキング | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 314回 勝率: 7.0% 複勝率: 19.1% | ||
0 | ビービークローサー | グレーターロンドン |
| 出走: 47回 勝率: 6.4% 複勝率: 29.8% | ||
0 | テイクオンミー | シルバーステート |
| 出走: 93回 勝率: 5.4% 複勝率: 12.9% | ||
0 | タイセイエキサイト | アジアエクスプレス |
| 出走: 291回 勝率: 5.2% 複勝率: 19.6% | ||
0 | キーンセンス | Munnings |
| 出走: 3回 勝率: 0.0% 複勝率: 33.3% | ||
0 | サマーマッドネス | Good Magic |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | ザーフィル | Ghaiyyath |
| 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1勝クラス」
「3歳1勝クラス」では、AIが大穴候補を検出しました。《ジーティーブラック》は過去データの激走パターンに複数合致しており、人気薄ながら馬券圏内に飛び込む可能性を秘めています。3連系の穴馬として要注目です。
※ 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 ジーティーブラック（三浦皇成騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走横山武史騎手で6着→三浦皇成騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 前走芝からダートへ戻る。過去ダートで好走歴があり、コース替わりで一変も。
🔥 近走不振だが東京では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 中山芝2200m 6着 → 東京ダート2100m 1着 → 中山ダート1800m 5着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
0 ホウオウルクソール（横山和生騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走吉田隼人騎手で11着→横山和生騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約4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。
🔥 近走不振だが東京では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 中京ダート1400m 11着 → 東京ダート1600m 5着 → 東京ダート1600m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 セントゴーデンス（木幡巧也騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走岩田康誠騎手で12着→木幡巧也騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 前走芝からダートへ戻る。過去ダートで好走歴があり、コース替わりで一変も。
🔥 近走不振だが東京では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📌 2走前13着の大敗から前走12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1600m 12着 → 中山ダート1800m 13着 → 東京ダート1600m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「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」（東京ダート1600m・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。
