「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1400m14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
今回の「3歳1勝クラス」（ダート1400m・14頭）について、当サイトのAI競馬予測モデルが各馬の能力値を総合的に分析いたしました。本命には《フィアーブル》を推奨させていただきます。過去の走破タイムやダート1400mでの条件適性、騎手との相性などを考慮した結果、他の出走馬との間に明確な実力差が見られました。対抗は《タイニーワンダー》、3番手に《アパレイユ》を評価しております。軸馬としての信頼度が高いレースと言えるでしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 78.0 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 77.9 | |
| 0 | 00倍 | △ 72.1 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 70.7 | |
| 0 | 00倍 | 55.3 | |
| 0 | 00倍 | 54.0 | |
| 0 | 00倍 | 52.4 | |
| 0 | 00倍 | 45.9 | |
| 0 | 00倍 | 42.3 | |
| 0 | 00倍 | 32.6 | |
| 0 | 00倍 | 消 25.1 | |
| 0 | 00倍 | 消 21.9 | |
| 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」
トップスコアが際立つ分布となっております。12.0ptのリードは、AIが本命馬の勝利確率を高く見積もっていることの表れです。堅実な馬券を狙うのであれば、この馬からの流しがおすすめでございます。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「3歳1勝クラス」
0 フィアーブル（高杉吏麒騎手）
「3歳1勝クラス」でAIが最も高く評価した《フィアーブル》を深掘り分析いたします。
📌 前走の松山弘平騎手から高杉吏麒騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1600m→今回1400m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（6着→7着→9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: 東京ダート1600m 6着（5人気） → 小倉ダート1700m 7着（8人気） → 京都ダート1400m 9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1勝クラス」
過去557レースで1番人気の勝率は29.8%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、標準的な頭数である点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 29.8% |
| 1番人気の連対率 | 51.3% |
| 1番人気の複勝率 | 62.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 557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：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 | 7.1% |
先行 | 2頭 | 14.3% |
差し | 5頭 | 35.7% |
追込 | 6頭 | 42.9% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳1勝クラス」
《グランディマージュ》《フィアーブル》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 |
|---|---|---|
0 | エルモサカスターノ | ← 横ばい |
| 直近5走: 13着 | ||
0 | グランディマージュ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 10着 | ||
0 | フィアーブル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 7着 ← 9着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | ゴディアンフィンチ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 1着 ← 3着 ← 4着 ← 3着 | ||
0 | ピカラ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 | ||
0 | タイニーワンダー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | サリカリーフォリア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 11着 ← 9着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | ゲレーロアスール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 10着 ← 6着 | ||
0 | バトゥカーダ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 9着 ← 8着 ← 1着 ← 4着 | ||
0 | アパレイユ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 8着 ← 7着 ← 4着 | ||
0 | メイショウイブキ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 1着 ← 3着 ← 2着 ← 2着 | ||
0 | ジャスティンルマン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 9着 ← 4着 ← 10着 ← 1着 | ||
0 | ディープスリー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 9着 ← 13着 ← 6着 ← 13着 | ||
0 | エコロボルト | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 5着 ← 15着 ← 8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杉山 晴紀調教師（338戦59勝・勝率17.5%）でございます。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ジャスティンルマン | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 17.5% 複勝率: 41.4% 平均着順: 5.8位 | ||
0 | タイニーワンダー | 四位 洋文 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 32.1% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | サリカリーフォリア | 橋口 慎介 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 26.7% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | ディープスリー | 小栗 実 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 22.6% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ピカラ | 坂口 智康 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | グランディマージュ | 鈴木 孝志 |
| 勝率: 6.9% 複勝率: 18.4% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | ゲレーロアスール | 鈴木 孝志 |
| 勝率: 6.9% 複勝率: 18.4% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | エコロボルト | 森 秀行 |
| 勝率: 6.9% 複勝率: 18.5% 平均着順: 8.6位 | ||
0 | フィアーブル | 長谷川 浩大 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 24.4% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | ゴディアンフィンチ | 安田 翔伍 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | アパレイユ | 西園 翔太 |
| 勝率: 5.9% 複勝率: 20.6% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | メイショウイブキ | 荒川 義之 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 21.0% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | バトゥカーダ | 安達 昭夫 |
| 勝率: 3.7% 複勝率: 13.2% 平均着順: 9.0位 | ||
0 | エルモサカスターノ | 谷 潔 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 16.7% 平均着順: 8.1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Practical Joke産駒（11戦2勝・勝率18.2%）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 |
|---|---|---|
0 | エコロボルト | Practical Joke |
| 出走: 11回 勝率: 18.2% 複勝率: 36.4% | ||
0 | フィアーブル | ナダル |
| 出走: 67回 勝率: 14.9% 複勝率: 34.3% | ||
0 | ゴディアンフィンチ | シスキン |
| 出走: 8回 勝率: 12.5% 複勝率: 25.0% | ||
0 | ピカラ | ミスチヴィアスアレックス |
| 出走: 27回 勝率: 11.1% 複勝率: 33.3% | ||
0 | タイニーワンダー | ドレフォン |
| 出走: 251回 勝率: 8.8% 複勝率: 27.9% | ||
0 | エルモサカスターノ | ベストウォーリア |
| 出走: 38回 勝率: 7.9% 複勝率: 23.7% | ||
0 | メイショウイブキ | エスポワールシチー |
| 出走: 102回 勝率: 6.9% 複勝率: 20.6% | ||
0 | バトゥカーダ | カレンブラックヒル |
| 出走: 87回 勝率: 6.9% 複勝率: 14.9% | ||
0 | ジャスティンルマン | スワーヴリチャード |
| 出走: 30回 勝率: 6.7% 複勝率: 30.0% | ||
0 | ゲレーロアスール | ビッグアーサー |
| 出走: 80回 勝率: 1.2% 複勝率: 18.8% | ||
0 | サリカリーフォリア | クリソベリル |
| 出走: 26回 勝率: 0.0% 複勝率: 19.2% | ||
0 | ディープスリー | Maclean's Music |
| 出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 14.3% | ||
0 | アパレイユ | ヴァンゴッホ |
| 出走: 3回 勝率: 0.0% 複勝率: 33.3% | ||
0 | グランディマージュ | ドリームバレンチノ |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 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、AIが大穴候補を検出しました。《ジャスティンルマン》は過去データの激走パターンに複数合致しており、人気薄ながら馬券圏内に飛び込む可能性を秘めています。3連系の穴馬として要注目です。
※ 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 ジャスティンルマン（亀田温心騎手） ★★★★★【大穴候補】
🔥 前走9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。
🔥 前走団野大成騎手で9着→亀田温心騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 前走芝からダートへ戻る。過去ダートで好走歴があり、コース替わりで一変も。
🔥 近走不振だが京都では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 京都芝1600m 9着 → 阪神芝1400m 9着 → 京都芝1600m 4着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 サリカリーフォリア（菱田裕二騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走12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。
🔥 近走不振だが京都では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 阪神ダート1800m 12着 → 小倉ダート1700m 11着 → 京都ダート1800m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ゲレーロアスール（河原田菜々騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走10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。
🔥 前走丹内祐次騎手で10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。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📊 近走成績: 小倉芝1800m 10着 → 京都芝1200m 10着 → 中京芝1200m 6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1400m・14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。
