「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：
京都
6R
3歳1勝クラスダート1800m16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…
激アツ
16頭が出走する「3歳1勝クラス」（ダート1800m）。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《システマソラー》でございます。次いで《オオツカ》、《ロードアマルフィ》の順に評価しておりますが、ダート1800m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 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 80.4 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 78.7 | |
| 0 | 00倍 | △ 78.0 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 75.9 | |
| 0 | 00倍 | 75.8 | |
| 0 | 00倍 | 67.7 | |
| 0 | 00倍 | 63.7 | |
| 0 | 00倍 | 60.7 | |
| 0 | 00倍 | 54.7 | |
| 0 | 00倍 | 51.3 | |
| 0 | 00倍 | 38.7 | |
| 0 | 00倍 | 38.2 | |
| 0 | 00倍 | 32.8 | |
| 0 | 00倍 | 消 27.8 | |
| 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」
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1勝クラス」
0 システマソラー（佐々木大輔騎手）
当AI予想の本命馬《システマソラー》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 近走の着順が上昇傾向（2着→5着→1着→2着）。調子の波に乗っている。
📌 京都で過去1着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 2着（4人気） → 中山ダート1800m 5着（8人気） → 京都ダート1800m 1着（4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871レースでの1番人気の勝率は33.1%。
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 | 33.1% |
| 1番人気の連対率 | 52.0% |
| 1番人気の複勝率 | 65.6% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.3番人気 |
| 集計レース数 | 871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：ハイペース
逃げ馬が2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 | 2頭 | 12.5% |
先行 | 6頭 | 37.5% |
差し | 3頭 | 18.8% |
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」
特に注目していただきたいのは上昇中の《テスタヴェローチェ》《トーアエレクトラム》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 | ジャイアンバローズ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 1着 ← 5着 ← 13着 | ||
0 | ベルウッドピース | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 9着 ← 7着 ← 1着 ← 2着 ← 9着 | ||
0 | ケンフィールド | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 10着 ← 8着 ← 7着 | ||
0 | システマソラー | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 2着 ← 5着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | テスタヴェローチェ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 3着 ← 3着 ← 1着 ← 5着 | ||
0 | トーアエレクトラム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 1着 | ||
0 | オオツカ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 10着 ← 7着 ← 12着 | ||
0 | バケラッタ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 4着 ← 5着 ← 10着 | ||
0 | チェリヴェント | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 ← 15着 ← 1着 ← 6着 ← 7着 | ||
0 | フクシマブリルハム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 1着 ← 10着 | ||
0 | ロードアマルフィ | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 ← 1着 ← 3着 ← 2着 ← 2着 | ||
0 | ジーティーシップ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 13着 ← 4着 ← 8着 | ||
0 | アビラーシャ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 7着 | ||
0 | マイコンチェルト | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 5着 ← 9着 | ||
0 | ディープスリー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 13着 ← 6着 ← 13着 | ||
0 | ラブインアクション | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 1着 ← 4着 ← 4着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×京都相性分析「3歳1勝クラス」
京都での勝率が最も高いのは武 幸四郎調教師（146戦21勝・勝率14.4%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは清水 久詞調教師（399戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | アビラーシャ | 武 幸四郎 |
| 勝率: 14.4% 複勝率: 32.2% 平均着順: 6.5位 | ||
0 | オオツカ | 大久保 龍志 |
| 勝率: 13.6% 複勝率: 34.1% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | マイコンチェルト | 大久保 龍志 |
| 勝率: 13.6% 複勝率: 34.1% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | ジャイアンバローズ | 池江 泰寿 |
| 勝率: 13.4% 複勝率: 37.8% 平均着順: 6.0位 | ||
0 | ラブインアクション | 橋口 慎介 |
| 勝率: 9.9% 複勝率: 27.0% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | テスタヴェローチェ | 須貝 尚介 |
| 勝率: 8.6% 複勝率: 26.5% 平均着順: 6.8位 | ||
0 | ディープスリー | 小栗 実 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 22.7% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ロードアマルフィ | 中村 直也 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 23.8% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | バケラッタ | 河嶋 宏樹 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 22.5% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | チェリヴェント | 清水 久詞 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 19.3% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | ケンフィールド | 大根田 裕之 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 17.8% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | ジーティーシップ | 緒方 努 |
| 勝率: 1.8% 複勝率: 13.1% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | トーアエレクトラム | 小島 茂之 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 10.8% 平均着順: 9.8位 | ||
0 | フクシマブリルハム | 小島 茂之 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 10.8% 平均着順: 9.8位 | ||
0 | ベルウッドピース | 中舘 英二 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 5.3% 平均着順: 9.2位 | ||
0 | システマソラー | 橋田 宜長 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 10.0位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳1勝クラス」
京都ダート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コントレイル産駒（10戦2勝・勝率20.0%）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 | テスタヴェローチェ | マテラスカイ |
| 出走: 4回 勝率: 25.0% 複勝率: 25.0% | ||
0 | チェリヴェント | コントレイル |
| 出走: 10回 勝率: 20.0% 複勝率: 20.0% | ||
0 | システマソラー | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 129回 勝率: 16.3% 複勝率: 41.9% | ||
0 | ロードアマルフィ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 129回 勝率: 16.3% 複勝率: 41.9% | ||
0 | フクシマブリルハム | ドレフォン |
| 出走: 218回 勝率: 11.0% 複勝率: 28.4% | ||
0 | ジーティーシップ | ルーラーシップ |
| 出走: 275回 勝率: 8.7% 複勝率: 24.0% | ||
0 | アビラーシャ | アドマイヤマーズ |
| 出走: 25回 勝率: 8.0% 複勝率: 24.0% | ||
0 | ジャイアンバローズ | クリソベリル |
| 出走: 53回 勝率: 7.5% 複勝率: 20.8% | ||
0 | ラブインアクション | Nyquist |
| 出走: 14回 勝率: 7.1% 複勝率: 35.7% | ||
0 | トーアエレクトラム | オルフェーヴル |
| 出走: 186回 勝率: 7.0% 複勝率: 26.3% | ||
0 | ベルウッドピース | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 225回 勝率: 6.7% 複勝率: 24.0% | ||
0 | マイコンチェルト | サトノダイヤモンド |
| 出走: 90回 勝率: 6.7% 複勝率: 26.7% | ||
0 | バケラッタ | ホッコータルマエ |
| 出走: 247回 勝率: 6.1% 複勝率: 21.5% | ||
0 | オオツカ | キタサンブラック |
| 出走: 81回 勝率: 4.9% 複勝率: 23.5% | ||
0 | ケンフィールド | タリスマニック |
| 出走: 25回 勝率: 4.0% 複勝率: 4.0% | ||
0 | ディープスリー | Maclean's Music |
| 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。
0 マイコンチェルト（Ｍ．デムーロ騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走16着大敗→2200m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。
🔥 前走永島まな騎手で16着→Ｍ．デムーロ騎手に乗り替わり。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2200m 16着 → 京都芝2000m 5着 → 中京芝2000m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ジーティーシップ（国分恭介騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走吉田隼人騎手で9着→国分恭介騎手に乗り替わり。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。
📌 2走前13着の大敗から前走9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: 小倉芝1800m 9着 → 福島芝1200m 13着 → 新潟芝1200m 4着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 トーアエレクトラム（森田誠也騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走田辺裕信騎手で8着→森田誠也騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 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。
📊 近走成績: 東京ダート1600m 8着 → 中山ダート1800m 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」（京都ダート1800m・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。
