「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:
東京
2R10:10
3歳未勝利ダート1400m16頭
51,510 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」はダート1400m・16頭立て。多頭数のためレース展開が読みにくい一戦でございます。AI予測では《ホウオウライセンス》を本命といたしましたが、《キリミツ》《トワイライトビュー》も高い評価を受けております。馬群が密集しやすいレースですので、内枠の先行馬には特に注目です。各種統計データもご確認のうえ、馬券検討にお役立てください。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 11 | 521.8倍 | ◎ 90.0 | |
| 4 | 46.6倍 | ○ 85.7 | |
| 6 | 23.3倍 | ▲ 81.6 | |
| 9 | 12123.5倍 | △ 75.9 | |
| 2 | 737.8倍 | ☆ 66.2 | |
| 1 | 1065.9倍 | 61.9 | |
| 13 | 35.2倍 | 61.0 | |
| 5 | 12.3倍 | 58.2 | |
| 7 | 629.6倍 | 56.8 | |
| 8 | 962.0倍 | 51.0 | |
| 3 | 13166.3倍 | 49.7 | |
| 10 | 849.5倍 | 48.5 | |
| 16 | 14256.7倍 | 45.8 | |
| 15 | 1190.1倍 | 39.1 | |
| 12 | 15342.3倍 | 33.5 | |
| 14 | 16642.3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
4キリミツ
240 円
複勝
6トワイライトビュー
170 円
複勝
9ショウナンタヅナ
1,840 円
単勝
6トワイライトビュー
330 円
馬単
6トワイライトビュー>4キリミツ
1,330 円
3連複
4キリミツ-6トワイライトビュー-9ショウナンタヅナ
12,530 円
3連単
6トワイライトビュー>4キリミツ>9ショウナンタヅナ
35,070 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」
11 ホウオウライセンス(横山武史騎手)
当AI予想の本命馬《ホウオウライセンス》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走の横山琉人騎手から横山武史騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1800m→今回1400mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 10着(6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931レースでの1番人気の勝率は35.0%。
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 | 35.0% |
| 1番人気の連対率 | 52.0% |
| 1番人気の複勝率 | 63.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 931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
逃げ馬が少なく、スローペースが濃厚な構成でございます。前残りの展開になりやすく、先行力のある馬を重視していただきたいところです。差し馬は届かないリスクがございますので、その点にご注意ください。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.2% |
先行 | 3頭 | 18.8% |
差し | 8頭 | 50.0% |
追込 | 4頭 | 25.0% |
📈 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《キリミツ》《ショウナンタヅナ》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 |
|---|---|---|
1 | ユニバーサルラヴ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 4着 | ||
2 | ジャメビュ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 7着 ← 6着 ← 3着 ← 5着 ← 5着 | ||
3 | セイカユウヒ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 8着 ← 3着 ← 5着 ← 5着 | ||
4 | キリミツ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 10着 ← 3着 ← 7着 ← 2着 | ||
5 | グランマエストロ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 4着 ← 2着 ← 3着 ← 2着 ← 3着 | ||
6 | トワイライトビュー | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 4着 ← 5着 ← 5着 ← 5着 ← 5着 | ||
7 | ピュアクローム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 12着 | ||
8 | カテドラルクォーツ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 13着 ← 9着 ← 9着 ← 6着 ← 15着 | ||
9 | ショウナンタヅナ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 13着 ← 10着 ← 9着 ← 8着 | ||
10 | テラシエスタ | ← 横ばい |
| 直近5走: 11着 | ||
11 | ホウオウライセンス | ← 横ばい |
| 直近5走: 10着 | ||
12 | ビーストウォーズ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 13着 ← 12着 ← 16着 | ||
13 | ミラビリオン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 4着 ← 7着 ← 3着 ← 14着 | ||
14 | セランディア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 15着 | ||
15 | タイヨウノユビワ | ← 横ばい |
| 直近5走: 15着 | ||
16 | ゴールデンボート | ← 横ばい |
| 直近5走: 12着 ← 16着 ← 12着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×東京相性分析「3歳未勝利」
東京での勝率が最も高いのは木村 哲也調教師(415戦99勝・勝率23.9%)でございます。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
5 | グランマエストロ | 木村 哲也 |
| 勝率: 23.9% 複勝率: 47.0% 平均着順: 5.1位 | ||
10 | テラシエスタ | 黒岩 陽一 |
| 勝率: 11.5% 複勝率: 27.3% 平均着順: 6.9位 | ||
8 | カテドラルクォーツ | 菊沢 隆徳 |
| 勝率: 11.4% 複勝率: 27.8% 平均着順: 7.0位 | ||
11 | ホウオウライセンス | 稲垣 幸雄 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 27.0% 平均着順: 7.7位 | ||
15 | タイヨウノユビワ | 小島 茂之 |
| 勝率: 7.7% 複勝率: 20.1% 平均着順: 7.5位 | ||
1 | ユニバーサルラヴ | 尾関 知人 |
| 勝率: 7.6% 複勝率: 19.2% 平均着順: 7.9位 | ||
9 | ショウナンタヅナ | 武市 康男 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 16.2% 平均着順: 8.5位 | ||
16 | ゴールデンボート | 矢野 英一 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 20.5% 平均着順: 8.1位 | ||
6 | トワイライトビュー | 中川 公成 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 18.9% 平均着順: 8.0位 | ||
13 | ミラビリオン | 伊坂 重信 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 18.5% 平均着順: 7.8位 | ||
3 | セイカユウヒ | 石栗 龍彦 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 13.9% 平均着順: 9.4位 | ||
12 | ビーストウォーズ | 松山 将樹 |
| 勝率: 3.0% 複勝率: 12.1% 平均着順: 8.9位 | ||
7 | ピュアクローム | 小手川 準 |
| 勝率: 2.9% 複勝率: 12.3% 平均着順: 8.8位 | ||
14 | セランディア | 小野 次郎 |
| 勝率: 2.8% 複勝率: 11.0% 平均着順: 8.9位 | ||
4 | キリミツ | 勢司 和浩 |
| 勝率: 1.4% 複勝率: 6.1% 平均着順: 9.8位 | ||
2 | ジャメビュ | 佐藤 吉勝 |
| 勝率: 1.3% 複勝率: 6.0% 平均着順: 10.2位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」
東京ダート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モズアスコット産駒(74戦11勝・勝率14.9%)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 | タイヨウノユビワ | モズアスコット |
| 出走: 74回 勝率: 14.9% 複勝率: 40.5% | ||
3 | セイカユウヒ | グレーターロンドン |
| 出走: 52回 勝率: 11.5% 複勝率: 32.7% | ||
9 | ショウナンタヅナ | ドレフォン |
| 出走: 558回 勝率: 10.6% 複勝率: 28.9% | ||
2 | ジャメビュ | ダノンレジェンド |
| 出走: 257回 勝率: 10.1% 複勝率: 26.8% | ||
4 | キリミツ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 158回 勝率: 10.1% 複勝率: 26.6% | ||
1 | ユニバーサルラヴ | ミスチヴィアスアレックス |
| 出走: 30回 勝率: 10.0% 複勝率: 26.7% | ||
13 | ミラビリオン | ベンバトル |
| 出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 27.3% | ||
14 | セランディア | ベンバトル |
| 出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 27.3% | ||
10 | テラシエスタ | ジャスタウェイ |
| 出走: 343回 勝率: 9.0% 複勝率: 23.0% | ||
11 | ホウオウライセンス | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 237回 勝率: 7.6% 複勝率: 23.6% | ||
8 | カテドラルクォーツ | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 68回 勝率: 7.4% 複勝率: 27.9% | ||
7 | ピュアクローム | カリフォルニアクローム |
| 出走: 112回 勝率: 7.1% 複勝率: 15.2% | ||
6 | トワイライトビュー | アジアエクスプレス |
| 出走: 342回 勝率: 6.7% 複勝率: 20.2% | ||
5 | グランマエストロ | エピファネイア |
| 出走: 205回 勝率: 3.9% 複勝率: 14.1% | ||
16 | ゴールデンボート | ゴールドシップ |
| 出走: 60回 勝率: 1.7% 複勝率: 5.0% | ||
12 | ビーストウォーズ | アニマルキングダム |
| 出走: 48回 勝率: 0.0% 複勝率: 12.5% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「3歳未勝利」
「3歳未勝利」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。
8 カテドラルクォーツ(菊沢一樹騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走13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。
🔥 前走原優介騎手で13着→菊沢一樹騎手に乗り替わり。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: 東京芝1600m 13着 → 小倉芝1200m 9着 → 阪神芝1600m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
12 ビーストウォーズ(舟山瑠泉騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走13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。
🔥 前走国分恭介騎手で13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。
📊 近走成績: 中京ダート1800m 13着 → 小倉芝2000m 12着 → 中山芝2000m 16着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
2 ジャメビュ(遠藤汰月騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走江田照男騎手で7着→遠藤汰月騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山ダート1200m 7着 → 中山ダート1200m 6着 → 中山ダート1200m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
❓ 「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」(東京ダート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。



