「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
1R09:45
3歳未勝利芝1200m16頭
490 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1200m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《ドゥボヌール》を本命に推奨いたします。対抗は《マイネルユーゲント》、単穴に《ゲンテン》を指名しております。芝1200m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 |
|---|---|---|---|
| 7 | 939.1倍 | ◎ 90.0 | |
| 10 | 23.5倍 | ○ 82.8 | |
| 9 | 34.2倍 | ▲ 72.5 | |
| 14 | 1055.8倍 | △ 65.4 | |
| 11 | 613.9倍 | ☆ 64.5 | |
| 2 | 11100.2倍 | 62.6 | |
| 5 | 728.3倍 | 51.4 | |
| 13 | 13.1倍 | 45.9 | |
| 1 | 49.8倍 | 45.6 | |
| 15 | 838.8倍 | 44.0 | |
| 12 | 510.6倍 | 41.3 | |
| 4 | 12146.3倍 | 38.5 | |
| 6 | 14153.9倍 | 38.4 | |
| 8 | 15187.2倍 | 32.8 | |
| 3 | 16287.3倍 | 消 20.6 | |
| 16 | 13149.5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
10マイネルユーゲント
140 円
単勝
10マイネルユーゲント
350 円
📊 AIスコア分布「3歳未勝利」
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歳未勝利」
7 ドゥボヌール（和田陽希騎手）
「3歳未勝利」でAIが最も高く評価した《ドゥボヌール》を深掘り分析いたします。
📌 前走の松本大輝騎手から和田陽希騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 約3ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。
📊 近走成績: 小倉芝1200m 8着（9人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
🎲 波乱度メーター「3歳未勝利」
過去160レースで1番人気の勝率は31.9%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 | 31.9% |
| 1番人気の連対率 | 43.8% |
| 1番人気の複勝率 | 57.5% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.7番人気 |
| 集計レース数 | 160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 | 1頭 | 6.7% |
先行 | 3頭 | 20.0% |
差し | 7頭 | 46.7% |
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」
《ユニベールクイーン》《グランフォワイエ》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 |
|---|---|---|
1 | ウレシイゴサン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 12着 ← 9着 ← 2着 ← 7着 | ||
2 | ブライティアロード | ← 横ばい |
| 直近5走: 10着 | ||
3 | グランフォワイエ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 11着 ← 9着 | ||
4 | アンコ | ← 横ばい |
| 直近5走: 15着 ← 15着 | ||
5 | ピコバレット | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
6 | ウインラブソング | ← 横ばい |
| 直近5走: 13着 | ||
7 | ドゥボヌール | ← 横ばい |
| 直近5走: 8着 | ||
8 | シンデレラリバティ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 9着 ← 15着 ← 7着 ← 5着 | ||
9 | ゲンテン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 6着 ← 5着 ← 6着 | ||
10 | マイネルユーゲント | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 4着 ← 16着 ← 2着 ← 9着 | ||
11 | リュウセイコウテイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 8着 ← 7着 ← 14着 ← 4着 | ||
12 | ソワンドヴィクター | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 5着 ← 13着 ← 18着 ← 11着 | ||
13 | ハルヒメ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 2着 ← 13着 ← 8着 ← 12着 ← 4着 | ||
14 | ピコテーパー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 11着 | ||
15 | チャーミングアイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 13着 ← 8着 ← 12着 ← 12着 | ||
16 | ユニベールクイーン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 14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奥村 豊調教師（97戦11勝・勝率11.3%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは武市 康男調教師（227戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
7 | ドゥボヌール | 奥村 豊 |
| 勝率: 11.3% 複勝率: 24.7% 平均着順: 7.3位 | ||
10 | マイネルユーゲント | 加藤 士津八 |
| 勝率: 8.7% 複勝率: 23.7% 平均着順: 7.6位 | ||
4 | アンコ | 武 英智 |
| 勝率: 7.5% 複勝率: 30.2% 平均着順: 6.8位 | ||
6 | ウインラブソング | 宮 徹 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 25.2% 平均着順: 7.1位 | ||
5 | ピコバレット | 牧 光二 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 23.3% 平均着順: 7.6位 | ||
14 | ピコテーパー | 伊藤 大士 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 21.0% 平均着順: 8.0位 | ||
1 | ウレシイゴサン | 伊藤 大士 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 21.0% 平均着順: 8.0位 | ||
2 | ブライティアロード | 和田 正一郎 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 17.8% 平均着順: 8.8位 | ||
15 | チャーミングアイ | 菊川 正達 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 22.4% 平均着順: 8.0位 | ||
12 | ソワンドヴィクター | 高橋 文雅 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 17.7% 平均着順: 8.7位 | ||
9 | ゲンテン | 尾関 知人 |
| 勝率: 4.4% 複勝率: 17.8% 平均着順: 8.1位 | ||
16 | ユニベールクイーン | 武市 康男 |
| 勝率: 4.0% 複勝率: 16.7% 平均着順: 8.5位 | ||
13 | ハルヒメ | 矢嶋 大樹 |
| 勝率: 2.9% 複勝率: 8.6% 平均着順: 9.2位 | ||
8 | シンデレラリバティ | 蛯名 利弘 |
| 勝率: 2.8% 複勝率: 8.4% 平均着順: 9.7位 | ||
11 | リュウセイコウテイ | 奥平 雅士 |
| 勝率: 2.8% 複勝率: 20.0% 平均着順: 8.0位 | ||
3 | グランフォワイエ | 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1200m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インディチャンプ産駒（12戦2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 |
|---|---|---|
10 | マイネルユーゲント | インディチャンプ |
| 出走: 12回 勝率: 16.7% 複勝率: 41.7% | ||
7 | ドゥボヌール | モーリス |
| 出走: 140回 勝率: 12.1% 複勝率: 23.6% | ||
1 | ウレシイゴサン | ベンバトル |
| 出走: 9回 勝率: 11.1% 複勝率: 22.2% | ||
13 | ハルヒメ | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 23回 勝率: 8.7% 複勝率: 26.1% | ||
16 | ユニベールクイーン | ミスターメロディ |
| 出走: 24回 勝率: 8.3% 複勝率: 16.7% | ||
2 | ブライティアロード | ダノンスマッシュ |
| 出走: 13回 勝率: 7.7% 複勝率: 23.1% | ||
3 | グランフォワイエ | ロゴタイプ |
| 出走: 54回 勝率: 7.4% 複勝率: 22.2% | ||
12 | ソワンドヴィクター | アメリカンペイトリオット |
| 出走: 72回 勝率: 5.6% 複勝率: 16.7% | ||
14 | ピコテーパー | シルバーステート |
| 出走: 91回 勝率: 5.5% 複勝率: 16.5% | ||
9 | ゲンテン | シルバーステート |
| 出走: 91回 勝率: 5.5% 複勝率: 16.5% | ||
6 | ウインラブソング | ウインブライト |
| 出走: 15回 勝率: 0.0% 複勝率: 26.7% | ||
11 | リュウセイコウテイ | ウインブライト |
| 出走: 15回 勝率: 0.0% 複勝率: 26.7% | ||
8 | シンデレラリバティ | タリスマニック |
| 出走: 14回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
15 | チャーミングアイ | マテラスカイ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
4 | アンコ | フィレンツェファイア |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
5 | ピコバレット | Stay Inside |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 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。《ウレシイゴサン》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。
1 ウレシイゴサン（嶋田純次騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走8着大敗→1400mから1200m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。
🔥 前走杉原誠人騎手で8着→嶋田純次騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約7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。
📌 2走前12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: 東京芝1400m 8着 → 中山ダート1200m 12着 → 函館芝1200m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
4 アンコ（石田拓郎騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走15着大敗→1400mから1200m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。
🔥 前走高倉稜騎手で15着→石田拓郎騎手に乗り替わり。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1400m 15着 → 阪神芝1600m 15着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
16 ユニベールクイーン（河原田菜々騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走16着大敗→1600mから1200m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。
🔥 前走大野拓弥騎手で16着→河原田菜々騎手に乗り替わり。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: 東京ダート1600m 16着 → 中山ダート1800m 14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1200m・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。
