3歳以上1勝クラスの無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIウェーブによる「3歳以上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

18頭が出走する「3歳以上1勝クラス」(芝1400m)。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《シュペルリング》でございます。次いで《インプロペリア》、《トワニ》の順に評価しておりますが、芝1400m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。

▼ AIスコア分布で実力差を可視化

馬番 馬名・騎手名 人気 AI予想

0

シュペルリング 津村明秀

00倍

90.0

0

インプロペリア C.ルメール

00倍

79.9

0

トワニ 横山典弘

00倍

68.1

0

カシオペア 石川裕紀人

00倍

59.4

0

ホウオウガイア 丸田恭介

00倍

59.2

0

シャオママル F.ゴンサルベス

00倍

  58.3

0

グレヴィレア 北村宏司

00倍

  56.8

0

ミスターマーボー 菊沢一樹

00倍

  56.8

0

ホットゥトロット 大野拓弥

00倍

  55.5

0

タイキオーベロン 石田拓郎

00倍

  52.9

0

マルターズドン 嶋田純次

00倍

  51.9

0

ヘルモソブレード 佐藤翔馬

00倍

  51.2

0

ハッピーラッキー 三浦皇成

00倍

  49.8

0

アルスマグナ 杉原誠人

00倍

  43.8

0

サンダーユニバンス M.ディー

00倍

  40.4

0

ラベンダーヘイズ 木幡巧也

00倍

  32.9

0

ライングッドマン 小林脩斗

00倍

  31.8

0

フェリスチカ 上里直汰

00倍

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歳以上1勝クラス」

AIスコア分布チャート

本命馬のスコアが他馬を大きく上回っております(差10.1pt)。AIの分析結果に迷いはなく、この馬を軸にした馬券構成が有効と考えられます。対抗馬以下との差もございますので、相手選びに集中したいところです。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

0 シュペルリング(津村明秀騎手)

「3歳以上1勝クラス」の注目馬は《シュペルリング》。AIが本命に推す理由を解説いたします。

📌 前走のディー騎手から津村明秀騎手に乗り替わり。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(13着→4着→10着→1着)。調子の波に乗っている。

📌 東京で過去1着の好走歴あり。コース適性は実証済み。

📊 近走成績: 中山芝1600m 13着(8人気) → 東京芝1400m 4着(6人気) → 東京芝1400m 10着(2人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

▼ 波乱度メーターでレースの荒れ具合を診断

🎲 波乱度メーター「3歳以上1勝クラス」

過去543レースでの1番人気の勝率は34.6%

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。

▼ AI競馬ウェーブ展開予測シナリオで有利な脚質は?

やや堅い
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率34.6%
1番人気の連対率51.7%
1番人気の複勝率64.3%
勝ち馬の平均人気3.4番人気
集計レース数543レース

🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「3歳以上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:ミドルペース

逃げ1頭・先行5頭・差し5頭・追込7頭と、バランスの取れた脚質構成でございます。極端なペースにはなりにくく、各馬の総合力が問われる一戦となりそうです。脚質による有利不利は少ないため、馬の地力を重視した予想をおすすめいたします。

▼ AI競馬ウェーブ調子トレンド予測で好調馬を発見

脚質 頭数 構成比

逃げ

1頭

5.6%

先行

5頭

27.8%

差し

5頭

27.8%

追込

7頭

38.9%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」

サンダーユニバンス》《フェリスチカ》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。

▼ AI競馬ウェーブ調教師×競馬場相性分析をチェック

馬番 馬名 調子

0

ライングッドマン 下降中
直近5走: 4着 ← 5着 ← 11着 ← 10着 ← 13着

0

サンダーユニバンス 上昇中
直近5走: 13着 ← 15着 ← 16着 ← 11着 ← 5着

0

フェリスチカ 上昇中
直近5走: 15着 ← 15着 ← 7着 ← 10着 ← 12着

0

タイキオーベロン 上昇中
直近5走: 6着 ← 3着 ← 3着 ← 1着 ← 4着

0

ホウオウガイア 上昇中
直近5走: 7着 ← 14着 ← 9着 ← 2着 ← 7着

0

インプロペリア 上昇中
直近5走: 12着 ← 1着

0

グレヴィレア 上昇中
直近5走: 15着 ← 8着

0

カシオペア 下降中
直近5走: 8着 ← 1着 ← 13着 ← 3着 ← 12着

0

マルターズドン やや上昇
直近5走: 14着 ← 1着 ← 2着 ← 11着 ← 8着

0

シャオママル 上昇中
直近5走: 14着 ← 4着 ← 1着 ← 2着 ← 9着

0

ミスターマーボー 下降中
直近5走: 1着 ← 2着 ← 2着 ← 2着 ← 4着

0

トワニ やや上昇
直近5走: 7着 ← 3着 ← 7着 ← 3着 ← 5着

0

ハッピーラッキー 上昇中
直近5走: 5着 ← 2着 ← 4着 ← 1着 ← 2着

0

アルスマグナ 横ばい
直近5走: 7着 ← 8着 ← 7着 ← 13着 ← 4着

0

シュペルリング 上昇中
直近5走: 13着 ← 4着 ← 10着 ← 1着

0

ヘルモソブレード 上昇中
直近5走: 8着 ← 1着

0

ラベンダーヘイズ 下降中
直近5走: 7着 ← 1着 ← 11着 ← 7着 ← 12着

0

ホットゥトロット 上昇中
直近5走: 8着 ← 8着 ← 8着 ← 1着 ← 4着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×東京相性分析「3歳以上1勝クラス」

東京での勝率が最も高いのは森 一誠調教師(114戦18勝・勝率15.8%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは手塚 貴久調教師(539戦)です。

▼ AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析で好走血統を発見

馬番馬名調教師

0

インプロペリア 森 一誠
勝率: 15.8% 複勝率: 28.1% 平均着順: 6.5位

0

マルターズドン 手塚 貴久
勝率: 13.4% 複勝率: 35.3% 平均着順: 6.3位

0

トワニ 蛯名 正義
勝率: 12.4% 複勝率: 30.7% 平均着順: 6.7位

0

タイキオーベロン 高木 登
勝率: 11.1% 複勝率: 28.2% 平均着順: 7.0位

0

カシオペア 上原 佑紀
勝率: 10.3% 複勝率: 31.6% 平均着順: 6.9位

0

ホウオウガイア 大竹 正博
勝率: 10.0% 複勝率: 28.7% 平均着順: 6.9位

0

シュペルリング 嘉藤 貴行
勝率: 8.7% 複勝率: 25.4% 平均着順: 7.4位

0

シャオママル 加藤 士津八
勝率: 8.2% 複勝率: 25.2% 平均着順: 7.4位

0

アルスマグナ 池上 昌和
勝率: 7.1% 複勝率: 24.7% 平均着順: 7.3位

0

グレヴィレア 浅利 英明
勝率: 6.8% 複勝率: 24.7% 平均着順: 7.2位

0

ヘルモソブレード 岩戸 孝樹
勝率: 6.5% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.9位

0

ラベンダーヘイズ 岩戸 孝樹
勝率: 6.5% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.9位

0

ハッピーラッキー 武市 康男
勝率: 5.8% 複勝率: 16.5% 平均着順: 8.5位

0

ライングッドマン 武藤 善則
勝率: 4.5% 複勝率: 14.7% 平均着順: 8.2位

0

ホットゥトロット 堀内 岳志
勝率: 4.3% 複勝率: 14.1% 平均着順: 8.8位

0

ミスターマーボー 青木 孝文
勝率: 3.8% 複勝率: 10.2% 平均着順: 9.1位

0

サンダーユニバンス 戸田 博文
勝率: 3.4% 複勝率: 21.6% 平均着順: 7.7位

0

フェリスチカ 伊藤 伸一
勝率: 1.5% 複勝率: 6.1% 平均着順: 9.7位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳以上1勝クラス」

東京芝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シスキン産駒(31戦5勝・勝率16.1%)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。

▼ AI競馬ウェーブ穴馬診断書で激走候補を発見

馬番馬名 父馬

0

シュペルリング シスキン
出走: 31回 勝率: 16.1% 複勝率: 35.5%

0

グレヴィレア レイデオロ
出走: 92回 勝率: 14.1% 複勝率: 33.7%

0

インプロペリア ロードカナロア
出走: 764回 勝率: 11.6% 複勝率: 32.3%

0

サンダーユニバンス ドレフォン
出走: 142回 勝率: 10.6% 複勝率: 26.8%

0

マルターズドン ドレフォン
出走: 142回 勝率: 10.6% 複勝率: 26.8%

0

カシオペア ビッグアーサー
出走: 110回 勝率: 8.2% 複勝率: 14.5%

0

ヘルモソブレード ビッグアーサー
出走: 110回 勝率: 8.2% 複勝率: 14.5%

0

アルスマグナ カレンブラックヒル
出走: 94回 勝率: 6.4% 複勝率: 18.1%

0

トワニ リオンディーズ
出走: 177回 勝率: 5.1% 複勝率: 20.3%

0

ライングッドマン シャンハイボビー
出走: 25回 勝率: 4.0% 複勝率: 20.0%

0

ホットゥトロット インディチャンプ
出走: 25回 勝率: 4.0% 複勝率: 24.0%

0

タイキオーベロン ダノンレジェンド
出走: 34回 勝率: 2.9% 複勝率: 11.8%

0

ホウオウガイア シルバーステート
出走: 187回 勝率: 2.7% 複勝率: 14.4%

0

ハッピーラッキー ウインブライト
出走: 43回 勝率: 2.3% 複勝率: 14.0%

0

シャオママル アルアイン
出走: 45回 勝率: 2.2% 複勝率: 6.7%

0

フェリスチカ ディーマジェスティ
出走: 47回 勝率: 0.0% 複勝率: 17.0%

0

ラベンダーヘイズ パドトロワ
出走: 21回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

0

ミスターマーボー シュヴァルグラン
出走: 13回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「3歳以上1勝クラス」

「3歳以上1勝クラス」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《シャオママル》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。

0 シャオママル(F.ゴンサルベス騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 前走横山武史騎手で14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。

🔥 約3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。

🔥 近走不振だが東京では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。

📊 近走成績: 東京芝1400m 14着 → 東京芝1400m 4着 → 東京芝1400m 1着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 サンダーユニバンス(M.ディー騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 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。

🔥 前走水沼元輝騎手で13着→M.ディー騎手に乗り替わり。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。

📌 2走前15着の大敗から前走13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: 中山ダート1800m 13着 → 阪神ダート1400m 15着 → 中京ダート1900m 16着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 グレヴィレア(北村宏司騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走15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。

🔥 前走荻野極騎手で15着→北村宏司騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 福島芝1800m 15着 → 新潟芝1800m 8着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

❓ 「3歳以上1勝クラス」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「3歳以上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歳以上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歳以上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歳以上1勝クラス」(東京芝1400m・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。

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