「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：
新潟
6R12:55
3歳未勝利芝1000m16頭
7,820 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…
自信アリ
「3歳未勝利」（芝1000m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《シュタルク》を本命に推奨いたします。対抗は《アカウフリューゲル》、単穴に《メーレスブリーゼ》を指名しております。芝1000m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 |
|---|---|---|---|
| 10 | 726.9倍 | ◎ 90.0 | |
| 1 | 1063.1倍 | ○ 82.6 | |
| 8 | 14159.5倍 | ▲ 81.0 | |
| 13 | 12.0倍 | △ 80.7 | |
| 14 | 48.5倍 | ☆ 79.9 | |
| 16 | 38.4倍 | 71.2 | |
| 2 | 949.0倍 | 68.4 | |
| 15 | 519.6倍 | 61.7 | |
| 4 | 16327.6倍 | 56.1 | |
| 5 | 1184.5倍 | 51.3 | |
| 9 | 13149.3倍 | 47.8 | |
| 3 | 15241.3倍 | 41.4 | |
| 6 | 625.2倍 | 38.2 | |
| 11 | 23.3倍 | 35.1 | |
| 12 | 12107.5倍 | 消 26.1 | |
| 7 | 848.4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
1アカウフリューゲル
1,510 円
単勝
1アカウフリューゲル
6,310 円
📊 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」
10 シュタルク（小崎綾也騎手）
「3歳未勝利」の注目馬は《シュタルク》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走1200m→今回1000mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📌 近走の着順が上昇傾向（16着→16着→13着→4着→5着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 小倉芝1200m 16着（10人気） → 阪神ダート1200m 16着（10人気） → 東京ダート1300m 13着（6人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
🎲 波乱度メーター「3歳未勝利」
過去236レースで1番人気の勝率は28.4%と標準的な水準です。
堅い決着も波乱もあり得るため、ヒモを広めに取ることをおすすめいたします。
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 | 28.4% |
| 1番人気の連対率 | 43.6% |
| 1番人気の複勝率 | 58.5% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.8番人気 |
| 集計レース数 | 236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：ミドルペース
ミドルペースが想定される構成でございます。展開の有利不利は少なく、馬の能力差がそのまま着順に反映されやすいレースです。特定の脚質に偏らない分、実力通りの決着になる確率が高いと見ております。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.7% |
先行 | 5頭 | 33.3% |
差し | 5頭 | 33.3% |
追込 | 4頭 | 26.7% |
📈 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《マルカスマッシュ》《ツトムユニバース》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 | アカウフリューゲル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 12着 ← 7着 | ||
2 | セイウンプーパ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 11着 ← 7着 ← 17着 ← 6着 | ||
3 | ユアベストダンサー | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
4 | トーアアグネス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 17着 ← 15着 ← 9着 ← 12着 | ||
5 | マルカスマッシュ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 10着 | ||
6 | イヌボウノシオカゼ | ← 横ばい |
| 直近5走: 13着 | ||
7 | ツトムユニバース | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 4着 ← 7着 ← 7着 | ||
8 | メーレスブリーゼ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 14着 ← 5着 | ||
9 | チャーミングアイ | ← 横ばい |
| 直近5走: 13着 ← 8着 ← 12着 ← 12着 ← 11着 | ||
10 | シュタルク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 16着 ← 13着 ← 4着 ← 5着 | ||
11 | ジョイアミーア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 10着 ← 4着 | ||
12 | ラブミーアゲイン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 12着 ← 18着 | ||
13 | コンフィアンサ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 2着 ← 4着 ← 3着 ← 9着 | ||
14 | クールフィールド | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 14着 ← 4着 ← 4着 ← 11着 ← 9着 | ||
15 | ミルトメロディー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 10着 ← 12着 ← 13着 | ||
16 | リュウセイコウテイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 7着 ← 14着 ← 4着 ← 16着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×新潟相性分析「3歳未勝利」
新潟での勝率が最も高いのは清水 久詞調教師（154戦15勝・勝率9.7%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは青木 孝文調教師（207戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
1 | アカウフリューゲル | 清水 久詞 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 24.7% 平均着順: 6.9位 | ||
4 | トーアアグネス | 羽月 友彦 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 16.9% 平均着順: 8.1位 | ||
8 | メーレスブリーゼ | 水野 貴広 |
| 勝率: 6.5% 複勝率: 19.0% 平均着順: 7.8位 | ||
11 | ジョイアミーア | 高柳 瑞樹 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 33.1% 平均着順: 7.0位 | ||
5 | マルカスマッシュ | 浜田 多実雄 |
| 勝率: 5.9% 複勝率: 22.1% 平均着順: 7.7位 | ||
14 | クールフィールド | 矢野 英一 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 19.7% 平均着順: 7.6位 | ||
10 | シュタルク | 河嶋 宏樹 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 16.7% 平均着順: 8.2位 | ||
9 | チャーミングアイ | 菊川 正達 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 22.6% 平均着順: 8.1位 | ||
13 | コンフィアンサ | 菊川 正達 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 22.6% 平均着順: 8.1位 | ||
7 | ツトムユニバース | 本間 忍 |
| 勝率: 4.8% 複勝率: 15.2% 平均着順: 8.7位 | ||
6 | イヌボウノシオカゼ | 大和田 成 |
| 勝率: 4.5% 複勝率: 18.5% 平均着順: 8.0位 | ||
15 | ミルトメロディー | 青木 孝文 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 19.3% 平均着順: 8.2位 | ||
12 | ラブミーアゲイン | 矢嶋 大樹 |
| 勝率: 3.0% 複勝率: 9.0% 平均着順: 9.1位 | ||
2 | セイウンプーパ | 奥平 雅士 |
| 勝率: 2.7% 複勝率: 19.9% 平均着順: 7.9位 | ||
16 | リュウセイコウテイ | 奥平 雅士 |
| 勝率: 2.7% 複勝率: 19.9% 平均着順: 7.9位 | ||
3 | ユアベストダンサー | 松尾 卓哉 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% 平均着順: 5.5位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」
新潟芝1000m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フォーウィールドライブ産駒（18戦4勝・勝率22.2%）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 |
|---|---|---|
15 | ミルトメロディー | インディチャンプ |
| 出走: 4回 勝率: 25.0% 複勝率: 50.0% | ||
5 | マルカスマッシュ | ダノンスマッシュ |
| 出走: 4回 勝率: 25.0% 複勝率: 25.0% | ||
14 | クールフィールド | フォーウィールドライブ |
| 出走: 18回 勝率: 22.2% 複勝率: 38.9% | ||
8 | メーレスブリーゼ | ゴールドシップ |
| 出走: 17回 勝率: 11.8% 複勝率: 29.4% | ||
7 | ツトムユニバース | ミスターメロディ |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 20.0% | ||
13 | コンフィアンサ | ミスターメロディ |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 20.0% | ||
3 | ユアベストダンサー | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 12回 勝率: 8.3% 複勝率: 25.0% | ||
1 | アカウフリューゲル | キタサンブラック |
| 出走: 19回 勝率: 5.3% 複勝率: 15.8% | ||
2 | セイウンプーパ | キタサンブラック |
| 出走: 19回 勝率: 5.3% 複勝率: 15.8% | ||
10 | シュタルク | タワーオブロンドン |
| 出走: 27回 勝率: 3.7% 複勝率: 22.2% | ||
11 | ジョイアミーア | モズアスコット |
| 出走: 9回 勝率: 0.0% 複勝率: 11.1% | ||
4 | トーアアグネス | ノーブルミッション |
| 出走: 5回 勝率: 0.0% 複勝率: 20.0% | ||
6 | イヌボウノシオカゼ | ベンバトル |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% | ||
16 | リュウセイコウテイ | ウインブライト |
| 出走: 3回 勝率: 0.0% 複勝率: 66.7% | ||
9 | チャーミングアイ | マテラスカイ |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
12 | ラブミーアゲイン | 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。
14 クールフィールド（荻野極騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走14着大敗→1200mから1000m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。
🔥 前走石橋脩騎手で14着→荻野極騎手に乗り替わり。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。
📊 近走成績: 中山ダート1200m 14着 → 中山ダート1200m 4着 → 中山ダート1200m 4着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
16 リュウセイコウテイ（丹内祐次騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走8着大敗→1200mから1000m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。
🔥 前走舟山瑠泉騎手で8着→丹内祐次騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 小倉芝1200m 8着 → 中山芝1200m 7着 → 東京芝1400m 14着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
4 トーアアグネス（古川奈穂騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走17着大敗→1200mから1000m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。
🔥 前走和田陽希騎手で17着→古川奈穂騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 小倉芝1200m 17着 → 阪神ダート1400m 15着 → 京都芝1200m 9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」（新潟芝1000m・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。
