「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
2R10:40
3歳未勝利ダート1600m16頭
230 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…
激アツ
「3歳未勝利」はダート1600m・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《アイアンパイク》を本命といたしましたが、《カグヤヒメ》《ラショナルポイント》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 |
|---|---|---|---|
| 9 | 22.8倍 | ◎ 90.0 | |
| 6 | 628.3倍 | ○ 78.1 | |
| 1 | 11.8倍 | ▲ 76.0 | |
| 3 | 416.1倍 | △ 74.3 | |
| 13 | 39.3倍 | ☆ 70.0 | |
| 7 | 1058.2倍 | 54.3 | |
| 2 | 522.4倍 | 54.0 | |
| 12 | 12114.3倍 | 49.5 | |
| 11 | 13145.1倍 | 42.0 | |
| 10 | 955.2倍 | 39.1 | |
| 5 | 739.2倍 | 37.8 | |
| 16 | 16323.3倍 | 35.7 | |
| 8 | 14267.8倍 | 34.5 | |
| 15 | 841.5倍 | 32.7 | |
| 4 | 11106.7倍 | 消 22.5 | |
| 14 | 15294.6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
9アイアンパイク
120 円
複勝
1ラショナルポイント
110 円
📊 AIスコア分布「3歳未勝利」
1位と2位のスコア差は11.9ptとなっております。AIは本命馬を明確に上位と評価しており、軸として信頼できる一頭でございます。全体のスコア幅は70.0ptで、上位と下位の力差がはっきりした構成です。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「3歳未勝利」
9 アイアンパイク（横山典弘騎手）
「3歳未勝利」の注目馬は《アイアンパイク》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 近走の着順が上昇傾向（2着→7着→2着→3着→3着）。調子の波に乗っている。
📌 東京で過去2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 2着（2人気） → 東京芝1600m 7着（1人気） → 中山芝1600m 2着（2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歳未勝利」
過去1110レースでの1番人気の勝率は33.7%。
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 | 33.7% |
| 1番人気の連対率 | 53.2% |
| 1番人気の複勝率 | 66.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 1110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0頭・先行3頭と、ペースが落ち着きそうな構成でございます。逃げ・先行タイプの馬が有利な展開になる可能性が高いです。前残りの競馬になりやすいため、先行力のある馬を中心にご検討ください。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 3頭 | 20.0% |
差し | 7頭 | 46.7% |
追込 | 5頭 | 33.3% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」
《ダイユウヴェンティ》《リナクィーンアスク》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 | ラショナルポイント | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 7着 | ||
2 | ビレッジルイーザ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 10着 ← 9着 ← 10着 ← 6着 | ||
3 | アジュアカレンツ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 5着 ← 7着 ← 6着 ← 9着 | ||
4 | ダイユウヴェンティ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 9着 ← 5着 ← 12着 ← 7着 | ||
5 | コーリンクレア | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 10着 ← 4着 ← 9着 | ||
6 | カグヤヒメ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
7 | デルマザオウ | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 | ||
8 | アリストクラット | ← 横ばい |
| 直近5走: 8着 ← 8着 ← 8着 ← 5着 ← 9着 | ||
9 | アイアンパイク | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 2着 ← 7着 ← 2着 ← 3着 ← 3着 | ||
10 | アンニャンクッキー | ← 横ばい |
| 直近5走: 12着 | ||
11 | アテナガール | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 12着 ← 13着 | ||
12 | ソフィアプルーマ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 7着 ← 13着 ← 12着 | ||
13 | タイセイルビー | ← 横ばい |
| 直近5走: 4着 ← 8着 ← 4着 ← 3着 ← 6着 | ||
14 | リナクィーンアスク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 9着 | ||
15 | ライトハウス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 10着 | ||
16 | クラックアスマイル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 11着 ← 16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黒岩 陽一調教師（351戦40勝・勝率11.4%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは伊藤 圭三調教師（492戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
10 | アンニャンクッキー | 黒岩 陽一 |
| 勝率: 11.4% 複勝率: 27.4% 平均着順: 6.9位 | ||
15 | ライトハウス | 久保田 貴士 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 28.3% 平均着順: 6.7位 | ||
1 | ラショナルポイント | 大竹 正博 |
| 勝率: 9.8% 複勝率: 27.5% 平均着順: 7.1位 | ||
2 | ビレッジルイーザ | 伊藤 圭三 |
| 勝率: 8.3% 複勝率: 24.8% 平均着順: 7.6位 | ||
6 | カグヤヒメ | 加藤 士津八 |
| 勝率: 8.1% 複勝率: 24.8% 平均着順: 7.4位 | ||
16 | クラックアスマイル | 田島 俊明 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 18.5% 平均着順: 8.0位 | ||
14 | リナクィーンアスク | 田島 俊明 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 18.5% 平均着順: 8.0位 | ||
8 | アリストクラット | 田島 俊明 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 18.5% 平均着順: 8.0位 | ||
13 | タイセイルビー | 千葉 直人 |
| 勝率: 7.0% 複勝率: 24.6% 平均着順: 7.5位 | ||
12 | ソフィアプルーマ | 上原 博之 |
| 勝率: 6.3% 複勝率: 23.9% 平均着順: 7.7位 | ||
11 | アテナガール | 西田 雄一郎 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 16.5% 平均着順: 8.1位 | ||
3 | アジュアカレンツ | 西田 雄一郎 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 16.5% 平均着順: 8.1位 | ||
9 | アイアンパイク | 村田 一誠 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 16.7% 平均着順: 8.5位 | ||
4 | ダイユウヴェンティ | 松永 康利 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 12.3% 平均着順: 8.8位 | ||
7 | デルマザオウ | 松山 将樹 |
| 勝率: 2.9% 複勝率: 12.3% 平均着順: 8.9位 | ||
5 | コーリンクレア | 小野 次郎 |
| 勝率: 2.7% 複勝率: 10.9% 平均着順: 8.9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1600m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ミッキーグローリー産駒（25戦3勝・勝率12.0%）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 |
|---|---|---|
1 | ラショナルポイント | ダノンキングリー |
| 出走: 4回 勝率: 25.0% 複勝率: 25.0% | ||
7 | デルマザオウ | ミッキーグローリー |
| 出走: 25回 勝率: 12.0% 複勝率: 24.0% | ||
4 | ダイユウヴェンティ | サートゥルナーリア |
| 出走: 38回 勝率: 10.5% 複勝率: 21.1% | ||
9 | アイアンパイク | ヘンリーバローズ |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.0% | ||
12 | ソフィアプルーマ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 154回 勝率: 9.7% 複勝率: 27.9% | ||
3 | アジュアカレンツ | ダノンレジェンド |
| 出走: 223回 勝率: 8.5% 複勝率: 26.9% | ||
16 | クラックアスマイル | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 223回 勝率: 7.6% 複勝率: 23.3% | ||
6 | カグヤヒメ | リオンディーズ |
| 出走: 238回 勝率: 5.0% 複勝率: 16.0% | ||
13 | タイセイルビー | サトノダイヤモンド |
| 出走: 53回 勝率: 3.8% 複勝率: 18.9% | ||
11 | アテナガール | アルアイン |
| 出走: 43回 勝率: 2.3% 複勝率: 14.0% | ||
8 | アリストクラット | ダノンバラード |
| 出走: 54回 勝率: 1.9% 複勝率: 14.8% | ||
5 | コーリンクレア | マテラスカイ |
| 出走: 20回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
2 | ビレッジルイーザ | ノーブルミッション |
| 出走: 18回 勝率: 0.0% 複勝率: 11.1% | ||
15 | ライトハウス | ダノンスマッシュ |
| 出走: 16回 勝率: 0.0% 複勝率: 12.5% | ||
10 | アンニャンクッキー | ワールドプレミア |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
14 | リナクィーンアスク | アスクピーターパン |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
🐴 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。《アテナガール》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。
11 アテナガール（石田拓郎騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走9着大敗→1800mから1600m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。
🔥 前走今村聖奈騎手で9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。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📌 2走前12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: 東京芝1800m 9着 → 東京芝2000m 12着 → 中山芝1600m 13着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
8 アリストクラット（石神深道騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走8着大敗→2000mから1600m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。
🔥 前走木幡初也騎手で8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。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📊 近走成績: 中山芝2000m 8着 → 福島ダート1700m 8着 → 小倉ダート1700m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
15 ライトハウス（佐々木大輔騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走13着大敗→2000mから1600m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。
🔥 前走田辺裕信騎手で13着→佐々木大輔騎手に乗り替わり。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: 中山芝2000m 13着 → 中山芝1600m 10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」（東京ダート1600m・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。
