「3歳以上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：
函館
8R 13:35
3歳以上1勝クラス 芝 1200m 13頭
110 円
🔖 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
今回の「3歳以上1勝クラス」（芝1200m・13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《プリンセスモコ》を推奨させていただきます。過去の走破タイムや芝1200m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《スプリングデイ》、3番手に《アートフォーム》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 |
|---|---|---|---|
| 13 | 11.8倍 | ◎ 90.0 | |
| 4 | 1036.3倍 | ○ 76.3 | |
| 7 | 13126.9倍 | ▲ 69.6 | |
| 2 | 618.2倍 | △ 69.2 | |
| 8 | 517.0倍 | ☆ 67.0 | |
| 11 | 26.1倍 | 62.0 | |
| 12 | 933.0倍 | 61.8 | |
| 1 | 723.7倍 | 53.7 | |
| 6 | 832.3倍 | 50.8 | |
| 3 | 48.1倍 | 43.6 | |
| 5 | 12104.9倍 | 43.5 | |
| 10 | 37.2倍 | 34.5 | |
| 9 | 1188.2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
13プリンセスモコ
110 円
📊 AIスコア分布「3歳以上1勝クラス」
本命馬のスコアが他馬を大きく上回っております（差13.7pt）。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「3歳以上1勝クラス」
13 プリンセスモコ（佐々木大輔騎手）
当AI予想の本命馬《プリンセスモコ》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走の西塚洸二騎手から佐々木大輔騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1400m→今回1200m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（15着→2着→2着→1着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 中京芝1400m 15着（7人気） → 京都芝1400m 2着（3人気） → 中京芝1400m 2着（4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歳以上1勝クラス」
過去429レースで1番人気の勝率は31.2%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 | 31.2% |
| 1番人気の連対率 | 48.5% |
| 1番人気の複勝率 | 59.9% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 429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：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 | 38.5% |
差し | 4頭 | 30.8% |
追込 | 4頭 | 30.8% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」
特に注目していただきたいのは上昇中の《クレセントウイング》《スプリングデイ》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 | ジャスパールビー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 13着 ← 7着 ← 7着 ← 1着 | ||
2 | グリフォン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 13着 ← 1着 ← 4着 ← 3着 | ||
3 | マジェステラ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 1着 ← 2着 ← 8着 ← 13着 | ||
4 | スプリングデイ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 13着 ← 11着 ← 7着 ← 4着 | ||
5 | シャインズオンユー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 13着 ← 14着 ← 13着 ← 10着 | ||
6 | スマッシュアウト | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 12着 ← 7着 ← 7着 ← 13着 ← 12着 | ||
7 | アートフォーム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 9着 ← 5着 ← 13着 ← 11着 | ||
8 | クレセントウイング | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 7着 ← 17着 ← 11着 ← 2着 | ||
9 | フレンドモナコ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 4着 ← 12着 ← 11着 ← 5着 | ||
10 | シーグルロス | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 5着 ← 7着 ← 16着 ← 7着 ← 7着 | ||
11 | フロウアンドライム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 4着 ← 16着 ← 8着 ← 5着 | ||
12 | シュークリーム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 12着 ← 4着 ← 8着 ← 2着 | ||
13 | プリンセスモコ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 2着 ← 2着 ← 1着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×函館相性分析「3歳以上1勝クラス」
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
10 | シーグルロス | 尾形 和幸 |
| 勝率: 12.5% 複勝率: 32.1% 平均着順: 6.7位 | ||
4 | スプリングデイ | 伊藤 大士 |
| 勝率: 8.2% 複勝率: 29.9% 平均着順: 6.0位 | ||
13 | プリンセスモコ | 藤原 英昭 |
| 勝率: 7.4% 複勝率: 25.9% 平均着順: 7.1位 | ||
6 | スマッシュアウト | 栗田 徹 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 24.0% 平均着順: 7.5位 | ||
11 | フロウアンドライム | 大和田 成 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 23.7% 平均着順: 6.7位 | ||
12 | シュークリーム | 西村 真幸 |
| 勝率: 3.7% 複勝率: 14.8% 平均着順: 7.9位 | ||
5 | シャインズオンユー | 藤野 健太 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 18.8% 平均着順: 7.7位 | ||
8 | クレセントウイング | 高橋 文雅 |
| 勝率: 2.6% 複勝率: 21.1% 平均着順: 7.7位 | ||
1 | ジャスパールビー | 森 秀行 |
| 勝率: 2.4% 複勝率: 19.0% 平均着順: 7.4位 | ||
9 | フレンドモナコ | 加藤 和宏 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 4.1% 平均着順: 8.6位 | ||
7 | アートフォーム | 畑端 省吾 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 14.6% 平均着順: 7.9位 | ||
2 | グリフォン | 小椋 研介 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 14.3% 平均着順: 8.0位 | ||
3 | マジェステラ | 千葉 直人 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 8.9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」
函館芝1200m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ュヴァルグラン産駒（12戦3勝・勝率25.0%）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 |
|---|---|---|
10 | シーグルロス | フィレンツェファイア |
| 出走: 2回 勝率: 100.0% 複勝率: 100.0% | ||
7 | アートフォーム | シュヴァルグラン |
| 出走: 12回 勝率: 25.0% 複勝率: 41.7% | ||
6 | スマッシュアウト | サートゥルナーリア |
| 出走: 11回 勝率: 18.2% 複勝率: 45.5% | ||
2 | グリフォン | サートゥルナーリア |
| 出走: 11回 勝率: 18.2% 複勝率: 45.5% | ||
5 | シャインズオンユー | サトノクラウン |
| 出走: 19回 勝率: 15.8% 複勝率: 21.1% | ||
12 | シュークリーム | ファインニードル |
| 出走: 30回 勝率: 13.3% 複勝率: 36.7% | ||
8 | クレセントウイング | ロードカナロア |
| 出走: 248回 勝率: 12.5% 複勝率: 31.9% | ||
4 | スプリングデイ | ディスクリートキャット |
| 出走: 38回 勝率: 5.3% 複勝率: 31.6% | ||
3 | マジェステラ | ディーマジェスティ |
| 出走: 20回 勝率: 5.0% 複勝率: 25.0% | ||
11 | フロウアンドライム | ラブリーデイ |
| 出走: 23回 勝率: 4.3% 複勝率: 17.4% | ||
9 | フレンドモナコ | ビーチパトロール |
| 出走: 8回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
13 | プリンセスモコ | Charlatan |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
1 | ジャスパールビー | Leinster |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 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。《マジェステラ》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。
3 マジェステラ（鮫島克駿騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走9着大敗→1400mから1200m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。
🔥 前走松山弘平騎手で9着→鮫島克駿騎手に乗り替わり。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。
📌 近走は下降傾向だが、勝ち鞍のある実力馬。一度の好走で一気に浮上する力を秘めている。
📊 近走成績: 東京ダート1400m 9着 → 中山ダート1200m 1着 → 中京ダート1200m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
5 シャインズオンユー（富田暁騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走13着大敗→1400mから1200m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13着→富田暁騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 新潟芝1400m 13着 → 京都芝1400m 13着 → 福島芝1200m 14着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
9 フレンドモナコ（遠藤汰月騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走12着大敗→1400mから1200m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。
🔥 前走谷原柚希騎手で12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: 東京芝1400m 12着 → 中山芝1600m 4着 → 中山ダート1200m 12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」（函館芝1200m・13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。
