「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
4R11:35
3歳未勝利芝1600m18頭
140 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
18頭が出走する「3歳未勝利」（芝1600m）。多頭数戦ならではの紛れが起きやすい条件です。AIが最も高く評価したのは《バンオンタイム》でございます。次いで《クールフィデル》、《ショウナンサイオウ》の順に評価しておりますが、芝1600mの多頭数レースでは不利を受ける馬も出やすく、実力通りに決まるとは限りません。枠順統計データも参考に、総合的にご判断くださいませ。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 16 | 12.8倍 | ◎ 90.0 | |
| 15 | 48.2倍 | ○ 82.5 | |
| 12 | 24.3倍 | ▲ 74.7 | |
| 7 | 13132.2倍 | △ 70.2 | |
| 10 | 34.4倍 | ☆ 70.2 | |
| 1 | 720.8倍 | 65.9 | |
| 18 | 1168.7倍 | 64.2 | |
| 17 | 513.2倍 | 62.5 | |
| 13 | 12113.3倍 | 59.3 | |
| 5 | 826.2倍 | 56.2 | |
| 3 | 619.4倍 | 55.0 | |
| 8 | 927.0倍 | 53.8 | |
| 11 | 15410.6倍 | 53.4 | |
| 14 | 1039.8倍 | 52.4 | |
| 2 | 16427.9倍 | 38.5 | |
| 6 | 18712.8倍 | 37.8 | |
| 4 | 17534.6倍 | 36.0 | |
| 9 | 14196.0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
16バンオンタイム
140 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」
16 バンオンタイム（舟山瑠泉騎手）
「3歳未勝利」の注目馬は《バンオンタイム》。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→4着→3着→2着→2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: 新潟芝1600m 2着（1人気） → 小倉芝1800m 4着（1人気） → 小倉芝1800m 3着（1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704レースでの1番人気の勝率は35.8%。
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 | 35.8% |
| 1番人気の連対率 | 54.1% |
| 1番人気の複勝率 | 67.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 2.9番人気 |
| 集計レース数 | 704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
スローペースが想定される構成でございます。道中のペースが緩むと先行馬にとって有利な展開になりやすく、差し・追込タイプの馬は末脚を活かしきれないリスクがございます。先行馬を軸にした馬券が妙味のあるレースです。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 5頭 | 29.4% |
差し | 5頭 | 29.4% |
追込 | 7頭 | 41.2% |
📈 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《バトルモクオ》《セルリア》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 | カレリアフレイバー | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 | ||
2 | サイモンナイスラン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 13着 ← 14着 | ||
3 | コーディアリー | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 ← 7着 ← 7着 ← 5着 ← 4着 | ||
4 | デルマテイネ | ← 横ばい |
| 直近5走: 13着 | ||
5 | ニシノトップダノン | ← 横ばい |
| 直近5走: 4着 | ||
6 | メイヨシュア | ← 横ばい |
| 直近5走: 14着 | ||
7 | セルリア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 10着 ← 8着 ← 4着 ← 5着 | ||
8 | ロードクラシコ | ← 横ばい |
| 直近5走: 11着 ← 11着 | ||
9 | ファイナルフォーム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 13着 | ||
10 | ワイズファミリア | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 4着 ← 2着 ← 3着 ← 2着 | ||
11 | バトルモクオ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 12着 ← 8着 | ||
12 | ショウナンサイオウ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 3着 ← 16着 ← 8着 ← 5着 | ||
13 | コスモマウイ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
14 | エナノムスメ | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 | ||
15 | クールフィデル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 4着 ← 3着 ← 5着 | ||
16 | バンオンタイム | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 2着 ← 4着 ← 3着 ← 2着 ← 2着 | ||
17 | ルモンテ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 8着 ← 5着 | ||
18 | アグネスブリッツ | ← 横ばい |
| 直近5走: 6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田中 博康調教師（312戦69勝・勝率22.1%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは斎藤 誠調教師（515戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
16 | バンオンタイム | 田中 博康 |
| 勝率: 22.1% 複勝率: 43.6% 平均着順: 5.4位 | ||
12 | ショウナンサイオウ | 奥村 武 |
| 勝率: 12.2% 複勝率: 24.4% 平均着順: 7.0位 | ||
1 | カレリアフレイバー | 久保田 貴士 |
| 勝率: 10.4% 複勝率: 28.6% 平均着順: 6.7位 | ||
8 | ロードクラシコ | 斎藤 誠 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 26.4% 平均着順: 7.0位 | ||
5 | ニシノトップダノン | 田村 康仁 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 24.7% 平均着順: 7.2位 | ||
9 | ファイナルフォーム | 矢野 英一 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 20.2% 平均着順: 8.0位 | ||
18 | アグネスブリッツ | 和田 勇介 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 16.4% 平均着順: 8.0位 | ||
15 | クールフィデル | 和田 勇介 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 16.4% 平均着順: 8.0位 | ||
7 | セルリア | 大和田 成 |
| 勝率: 4.6% 複勝率: 18.7% 平均着順: 8.3位 | ||
17 | ルモンテ | 堀内 岳志 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 13.8% 平均着順: 8.8位 | ||
11 | バトルモクオ | 戸田 博文 |
| 勝率: 3.4% 複勝率: 21.7% 平均着順: 7.7位 | ||
14 | エナノムスメ | 伊藤 大士 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 15.6% 平均着順: 8.3位 | ||
6 | メイヨシュア | 水野 貴広 |
| 勝率: 2.9% 複勝率: 10.0% 平均着順: 8.8位 | ||
10 | ワイズファミリア | 本間 忍 |
| 勝率: 2.9% 複勝率: 12.8% 平均着順: 9.5位 | ||
13 | コスモマウイ | 深山 雅史 |
| 勝率: 2.0% 複勝率: 9.1% 平均着順: 8.7位 | ||
2 | サイモンナイスラン | 勢司 和浩 |
| 勝率: 1.4% 複勝率: 6.7% 平均着順: 9.8位 | ||
3 | コーディアリー | 天間 昭一 |
| 勝率: 0.6% 複勝率: 4.5% 平均着順: 10.6位 | ||
4 | デルマテイネ | 的場 均 |
| 勝率: 0.4% 複勝率: 1.3% 平均着順: 11.0位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」
東京芝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サートゥルナーリア産駒（124戦21勝・勝率16.9%）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 | クールフィデル | サートゥルナーリア |
| 出走: 124回 勝率: 16.9% 複勝率: 39.5% | ||
1 | カレリアフレイバー | キタサンブラック |
| 出走: 229回 勝率: 15.7% 複勝率: 31.0% | ||
11 | バトルモクオ | ベンバトル |
| 出走: 38回 勝率: 13.2% 複勝率: 13.2% | ||
13 | コスモマウイ | ベンバトル |
| 出走: 38回 勝率: 13.2% 複勝率: 13.2% | ||
16 | バンオンタイム | ロードカナロア |
| 出走: 992回 勝率: 11.3% 複勝率: 32.9% | ||
6 | メイヨシュア | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 39回 勝率: 10.3% 複勝率: 20.5% | ||
12 | ショウナンサイオウ | ドレフォン |
| 出走: 171回 勝率: 9.4% 複勝率: 24.0% | ||
10 | ワイズファミリア | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 160回 勝率: 9.4% 複勝率: 28.7% | ||
5 | ニシノトップダノン | ダノンスマッシュ |
| 出走: 35回 勝率: 8.6% 複勝率: 17.1% | ||
7 | セルリア | グレーターロンドン |
| 出走: 72回 勝率: 6.9% 複勝率: 13.9% | ||
14 | エナノムスメ | サトノダイヤモンド |
| 出走: 118回 勝率: 6.8% 複勝率: 24.6% | ||
2 | サイモンナイスラン | アメリカンペイトリオット |
| 出走: 74回 勝率: 6.8% 複勝率: 12.2% | ||
9 | ファイナルフォーム | スピルバーグ |
| 出走: 78回 勝率: 6.4% 複勝率: 25.6% | ||
3 | コーディアリー | ダノンバラード |
| 出走: 203回 勝率: 4.4% 複勝率: 18.2% | ||
4 | デルマテイネ | ストロングリターン |
| 出走: 153回 勝率: 3.9% 複勝率: 17.0% | ||
8 | ロードクラシコ | ダノンプレミアム |
| 出走: 28回 勝率: 0.0% 複勝率: 10.7% | ||
18 | アグネスブリッツ | フォーウィールドライブ |
| 出走: 17回 勝率: 0.0% 複勝率: 17.6% | ||
17 | ルモンテ | ワールドプレミア |
| 出走: 6回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7% | ||
🐴 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。
10 ワイズファミリア（佐々木大輔騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 約4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。
📊 近走成績: 中山芝1600m 4着 → 中山芝1600m 2着 → 東京芝1600m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
1 カレリアフレイバー（戸崎圭太騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走田辺裕信騎手で7着→戸崎圭太騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山芝2000m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
18 アグネスブリッツ（Ｆ．ゴンサルベス騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走横山和生騎手で6着→Ｆ．ゴンサルベス騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京芝1600m 6着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
❓ 「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」（東京芝1600m・18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。
