「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
5R
3歳未勝利芝1400m16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…
自信ナシ
「3歳未勝利」（芝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《ミスターマーボー》を本命に推奨いたします。対抗は《リアライズアリス》、単穴に《ニシノマーレ》を指名しております。芝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 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 86.3 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 83.6 | |
| 0 | 00倍 | △ 77.1 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 76.0 | |
| 0 | 00倍 | 75.9 | |
| 0 | 00倍 | 74.1 | |
| 0 | 00倍 | 62.6 | |
| 0 | 00倍 | 53.5 | |
| 0 | 00倍 | 50.8 | |
| 0 | 00倍 | 43.7 | |
| 0 | 00倍 | 40.3 | |
| 0 | 00倍 | 37.9 | |
| 0 | 00倍 | 33.9 | |
| 0 | 00倍 | 消 28.6 | |
| 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」
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歳未勝利」
0 ミスターマーボー（Ｆ．ゴンサルベス騎手）
「3歳未勝利」でAIが最も高く評価した《ミスターマーボー》を深掘り分析いたします。
📌 前走の菊沢一樹騎手からＦ．ゴンサルベス騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1200m→今回1400mへ距離延長。スタミナが問われる一戦。
📊 近走成績: 小倉芝1200m 2着（1人気） → 小倉芝1200m 2着（1人気） → 福島芝1200m 2着（4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227レースの統計では1番人気の勝率が24.7%と低めです。
穴馬の台頭が見られる条件であり、人気薄にも注目してください。
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 | 24.7% |
| 1番人気の連対率 | 46.7% |
| 1番人気の複勝率 | 61.2% |
| 勝ち馬の平均人気 | 4.1番人気 |
| 集計レース数 | 227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：ハイペース
先行馬が7頭と多く、ペースが上がりやすいメンバー構成でございます。前が潰れる展開になれば、後方待機組に大きなチャンスが巡ってまいります。差し脚に定評のある馬を穴馬として押さえておくのも一手でございます。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 13.3% |
先行 | 5頭 | 33.3% |
差し | 4頭 | 26.7% |
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《サンライズマシュー》《テリオスヒナ》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 | ニシノマーレ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 4着 ← 6着 ← 4着 ← 4着 ← 3着 | ||
0 | モーニングダリア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 7着 ← 6着 ← 11着 ← 10着 | ||
0 | マリノリュミエール | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 3着 ← 13着 ← 9着 ← 9着 ← 3着 | ||
0 | ミスターマーボー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 2着 ← 2着 ← 4着 ← 4着 | ||
0 | サンライズマシュー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 9着 | ||
0 | リアライズアリス | ← 横ばい |
| 直近5走: 8着 | ||
0 | テリオスヒナ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 15着 ← 13着 ← 6着 ← 16着 | ||
0 | ツウキンカイソク | ← 横ばい |
| 直近5走: 5着 ← 5着 ← 7着 ← 5着 ← 5着 | ||
0 | シャンペトルブーケ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 14着 ← 7着 ← 3着 | ||
0 | ニシノシャルム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 9着 ← 9着 ← 13着 ← 11着 | ||
0 | リテラシー | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | サトノカスターニャ | ← 横ばい |
| 直近5走: 5着 ← 8着 ← 4着 ← 6着 | ||
0 | マイネルディザイア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 17着 ← 6着 ← 4着 ← 4着 | ||
0 | パトローナス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 3着 ← 5着 ← 3着 ← 11着 | ||
0 | ダノンルミエール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 3着 ← 5着 ← 2着 | ||
0 | レゲンデ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 11着 ← 3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杉山 晴紀調教師（112戦18勝・勝率16.1%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは斎藤 誠調教師（242戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | リアライズアリス | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 16.1% 複勝率: 33.0% 平均着順: 6.3位 | ||
0 | サンライズマシュー | 牧浦 充徳 |
| 勝率: 10.6% 複勝率: 19.9% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | レゲンデ | 斎藤 誠 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 24.4% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | テリオスヒナ | 小椋 研介 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 34.5% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | ダノンルミエール | 久保田 貴士 |
| 勝率: 9.3% 複勝率: 24.2% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ツウキンカイソク | 岩戸 孝樹 |
| 勝率: 7.3% 複勝率: 20.3% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | シャンペトルブーケ | 高橋 一哉 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 15.6% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | サトノカスターニャ | 吉岡 辰弥 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 30.8% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | パトローナス | 高橋 亮 |
| 勝率: 6.4% 複勝率: 24.4% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ニシノマーレ | 伊藤 大士 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 20.8% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | マリノリュミエール | 村田 一誠 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 16.4% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | モーニングダリア | 高橋 文雅 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 17.3% 平均着順: 8.7位 | ||
0 | ニシノシャルム | 栗田 徹 |
| 勝率: 4.5% 複勝率: 25.7% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ミスターマーボー | 青木 孝文 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 19.0% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | リテラシー | 昆 貢 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 21.7% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | マイネルディザイア | 室井 潔 |
| 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歳未勝利」
新潟芝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サトノダイヤモンド産駒（34戦5勝・勝率14.7%）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 | シャンペトルブーケ | サトノダイヤモンド |
| 出走: 34回 勝率: 14.7% 複勝率: 23.5% | ||
0 | サトノカスターニャ | サトノダイヤモンド |
| 出走: 34回 勝率: 14.7% 複勝率: 23.5% | ||
0 | リテラシー | サートゥルナーリア |
| 出走: 36回 勝率: 11.1% 複勝率: 27.8% | ||
0 | リアライズアリス | エピファネイア |
| 出走: 252回 勝率: 9.9% 複勝率: 25.0% | ||
0 | ニシノマーレ | ダノンプレミアム |
| 出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 27.3% | ||
0 | マイネルディザイア | イスラボニータ |
| 出走: 93回 勝率: 8.6% 複勝率: 23.7% | ||
0 | ニシノシャルム | キタサンブラック |
| 出走: 59回 勝率: 8.5% 複勝率: 20.3% | ||
0 | ツウキンカイソク | サトノアラジン |
| 出走: 40回 勝率: 5.0% 複勝率: 15.0% | ||
0 | ミスターマーボー | シュヴァルグラン |
| 出走: 17回 勝率: 0.0% 複勝率: 11.8% | ||
0 | ダノンルミエール | ダノンスマッシュ |
| 出走: 15回 勝率: 0.0% 複勝率: 26.7% | ||
0 | パトローナス | フィエールマン |
| 出走: 14回 勝率: 0.0% 複勝率: 35.7% | ||
0 | テリオスヒナ | ヴァンセンヌ |
| 出走: 12回 勝率: 0.0% 複勝率: 8.3% | ||
0 | マリノリュミエール | ノーブルミッション |
| 出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 14.3% | ||
0 | モーニングダリア | ミスチヴィアスアレックス |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% | ||
0 | サンライズマシュー | キセキ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | レゲンデ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 50.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「3歳未勝利」
「3歳未勝利」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《シャンペトルブーケ》はAI予測順位こそ高くないものの、激走条件への合致度が非常に高い一頭です。大穴を狙うなら押さえておきたい馬でございます。
※ 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 シャンペトルブーケ（舟山瑠泉騎手） ★★★★★【大穴候補】
🔥 前走8着大敗→1600m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。
🔥 前走北村友一騎手で8着→舟山瑠泉騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約5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。
🔥 近走不振だが新潟では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📌 2走前14着の大敗から前走8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: 阪神芝1600m 8着 → 福島芝1200m 14着 → 中京芝1400m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 マイネルディザイア（石神深道騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走9着大敗→1800m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。
🔥 前走斎藤新騎手で9着→石神深道騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 2走前17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 → 阪神芝1600m 17着 → 福島芝1800m 6着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 サンライズマシュー（西塚洸二騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走16着大敗→1800m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。
🔥 前走西村淳也騎手で16着→西塚洸二騎手に乗り替わり。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: 京都ダート1800m 16着 → 中山芝2000m 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。
