「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：
函館
1R 09:50
3歳未勝利 芝 1200m 16頭
510 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」（芝1200m）は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《クリオロゴールド》を本命に推奨いたします。対抗は《テイクマイハート》、単穴に《ウインドトリック》を指名しております。芝1200mの多頭数レースでは枠順や展開の影響が大きくなりますので、下記の展開予測シナリオも合わせてご参照いただければ幸いです。馬券は少し広めに構えておくのが賢明でしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 9 | 24.4倍 | ◎ 90.0 | |
| 6 | 936.9倍 | ○ 77.4 | |
| 15 | 1043.2倍 | ▲ 75.7 | |
| 8 | 512.5倍 | △ 70.1 | |
| 4 | 13.3倍 | ☆ 69.0 | |
| 12 | 1371.4倍 | 68.3 | |
| 1 | 45.1倍 | 66.1 | |
| 2 | 726.9倍 | 65.4 | |
| 11 | 1484.0倍 | 61.8 | |
| 7 | 1263.3倍 | 55.6 | |
| 16 | 34.7倍 | 55.4 | |
| 13 | 831.8倍 | 46.1 | |
| 3 | 620.7倍 | 45.8 | |
| 14 | 1145.9倍 | 45.5 | |
| 5 | 1589.8倍 | 38.8 | |
| 10 | 16140.1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
8ブラックジャック
510 円
📊 AIスコア分布「3歳未勝利」
トップスコアが際立つ分布となっております。12.6pt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歳未勝利」
9 クリオロゴールド（横山武史騎手）
「3歳未勝利」でAIが最も高く評価した《クリオロゴールド》を深掘り分析いたします。
📌 前走ダート→今回芝への転戦。コース替わりが好転の鍵。
📌 近走の着順が上昇傾向（6着→2着→3着→3着→3着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 中山ダート1200m 6着（1人気） → 中山ダート1200m 2着（2人気） → 中山ダート1200m 3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425レースで1番人気の勝率は31.3%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、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 | 31.3% |
| 1番人気の連対率 | 48.2% |
| 1番人気の複勝率 | 59.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 425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：ミドルペース
ペースに大きな偏りはなさそうな構成でございます。各馬の地力がストレートに反映される平均ペースが見込まれます。展開よりも馬の実力を重視し、AIスコア上位の馬を中心にご検討ください。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.2% |
先行 | 6頭 | 37.5% |
差し | 4頭 | 25.0% |
追込 | 5頭 | 31.2% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」
《ウインドトリック》《テイクマイハート》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 | ナオミニオールイン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 11着 ← 2着 | ||
2 | チョウブク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 13着 ← 2着 | ||
3 | ミルトメロディー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 3着 ← 5着 ← 10着 ← 12着 | ||
4 | ハッピーローヴァー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 5着 ← 2着 ← 6着 ← 5着 | ||
5 | ブルーハーツ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 4着 ← 7着 ← 14着 ← 9着 | ||
6 | テイクマイハート | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 12着 ← 6着 | ||
7 | メーテルリンク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 12着 ← 10着 ← 9着 ← 6着 | ||
8 | ブラックジャック | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 9着 ← 9着 ← 13着 ← 10着 ← 9着 | ||
9 | クリオロゴールド | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 2着 ← 3着 ← 3着 ← 3着 | ||
10 | カンフージョン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 10着 ← 15着 ← 15着 ← 7着 | ||
11 | テリオスルミ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 10着 ← 13着 ← 11着 | ||
12 | ブレッティレディ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 7着 ← 7着 ← 15着 ← 6着 | ||
13 | グランフィエルテ | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 | ||
14 | ミスチヴマリアンヌ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 10着 ← 10着 | ||
15 | ウインドトリック | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 5着 ← 2着 ← 5着 ← 7着 | ||
16 | ブルーエ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 2着 ← 7着 ← 9着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×函館相性分析「3歳未勝利」
函館での勝率が最も高いのは新開 幸一調教師（41戦6勝・勝率14.6%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは須貝 尚介調教師（104戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
2 | チョウブク | 新開 幸一 |
| 勝率: 14.6% 複勝率: 26.8% 平均着順: 6.2位 | ||
10 | カンフージョン | 吉村 圭司 |
| 勝率: 12.5% 複勝率: 25.0% 平均着順: 6.9位 | ||
12 | ブレッティレディ | 高橋 一哉 |
| 勝率: 11.1% 複勝率: 22.2% 平均着順: 7.7位 | ||
8 | ブラックジャック | 須貝 尚介 |
| 勝率: 10.6% 複勝率: 34.6% 平均着順: 6.4位 | ||
4 | ハッピーローヴァー | 渡辺 薫彦 |
| 勝率: 8.2% 複勝率: 22.4% 平均着順: 7.3位 | ||
14 | ミスチヴマリアンヌ | 小野 次郎 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 16.4% 平均着順: 7.2位 | ||
13 | グランフィエルテ | 吉田 直弘 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 26.9% 平均着順: 5.9位 | ||
5 | ブルーハーツ | 勢司 和浩 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 19.4% 平均着順: 7.8位 | ||
7 | メーテルリンク | 深山 雅史 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 27.8% 平均着順: 6.8位 | ||
15 | ウインドトリック | 鈴木 孝志 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.2位 | ||
3 | ミルトメロディー | 青木 孝文 |
| 勝率: 4.8% 複勝率: 19.0% 平均着順: 7.5位 | ||
11 | テリオスルミ | 高柳 瑞樹 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 23.9% 平均着順: 6.8位 | ||
9 | クリオロゴールド | 高柳 瑞樹 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 23.9% 平均着順: 6.8位 | ||
16 | ブルーエ | 田村 康仁 |
| 勝率: 3.3% 複勝率: 25.0% 平均着順: 6.4位 | ||
6 | テイクマイハート | 森田 直行 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 20.0% 平均着順: 8.4位 | ||
1 | ナオミニオールイン | 佐藤 悠太 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% 平均着順: 8.2位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」
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（13戦3勝・勝率23.1%）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。
| 馬番 | 馬名 | 父馬 |
|---|---|---|
12 | ブレッティレディ | シュヴァルグラン |
| 出走: 13回 勝率: 23.1% 複勝率: 38.5% | ||
3 | ミルトメロディー | インディチャンプ |
| 出走: 6回 勝率: 16.7% 複勝率: 16.7% | ||
6 | テイクマイハート | サートゥルナーリア |
| 出走: 13回 勝率: 15.4% 複勝率: 38.5% | ||
15 | ウインドトリック | エイシンヒカリ |
| 出走: 22回 勝率: 13.6% 複勝率: 22.7% | ||
9 | クリオロゴールド | ロードカナロア |
| 出走: 250回 勝率: 12.4% 複勝率: 31.6% | ||
4 | ハッピーローヴァー | リアルスティール |
| 出走: 25回 勝率: 12.0% 複勝率: 24.0% | ||
11 | テリオスルミ | サトノダイヤモンド |
| 出走: 19回 勝率: 10.5% 複勝率: 21.1% | ||
2 | チョウブク | パドトロワ |
| 出走: 20回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.0% | ||
7 | メーテルリンク | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.0% | ||
1 | ナオミニオールイン | シルバーステート |
| 出走: 61回 勝率: 3.3% 複勝率: 24.6% | ||
13 | グランフィエルテ | イスラボニータ |
| 出走: 55回 勝率: 0.0% 複勝率: 18.2% | ||
14 | ミスチヴマリアンヌ | ミスチヴィアスアレックス |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0% | ||
8 | ブラックジャック | ダノンスマッシュ |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
5 | ブルーハーツ | エポカドーロ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
16 | ブルーエ | トーセンレーヴ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
10 | カンフージョン | Frosted |
| 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。《チョウブク》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。
2 チョウブク（石田拓郎騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 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。
🔥 前走ダートから芝へ戻る。過去芝で好走歴があり、コース替わりで一変も。
🔥 近走不振だが函館では2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 中山ダート1200m 13着 → 小倉芝1200m 13着 → 函館芝1200m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
1 ナオミニオールイン（北村友一騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 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。
🔥 約5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。
📌 2走前11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: 京都芝1400m 9着 → 京都芝1400m 11着 → 京都芝1400m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
11 テリオスルミ（遠藤汰月騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走和田陽希騎手で6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。
📌 2走前10着の大敗から前走6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: 小倉芝1200m 6着 → 中京芝1200m 10着 → 東京芝1400m 13着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「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」（函館芝1200m・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。
