「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
6R 13:00
3歳未勝利 ダート 1600m 16頭
300 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…
自信ナシ
16頭が出走する「3歳未勝利」（ダート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《ゴットタレント》でございます。次いで《ミッキーサウザンド》、《トルネードアイル》の順に評価しておりますが、ダート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 |
|---|---|---|---|
| 7 | 971.7倍 | ◎ 90.0 | |
| 11 | 34.6倍 | ○ 88.0 | |
| 5 | 12.6倍 | ▲ 73.5 | |
| 3 | 513.0倍 | △ 71.2 | |
| 1 | 626.9倍 | ☆ 69.4 | |
| 12 | 11144.4倍 | 58.5 | |
| 14 | 411.0倍 | 50.1 | |
| 2 | 22.8倍 | 50.1 | |
| 8 | 12171.0倍 | 44.9 | |
| 15 | 1085.1倍 | 44.4 | |
| 9 | 843.4倍 | 43.2 | |
| 6 | 13176.4倍 | 38.3 | |
| 10 | 739.5倍 | 36.4 | |
| 4 | 15517.2倍 | 消 29.1 | |
| 16 | 16663.7倍 | 消 28.3 | |
| 13 | 14387.9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
3ビンバラ
300 円
📊 AIスコア分布「3歳未勝利」
上位馬のスコア差は2.0ptと僅差でございます。AIの分析でも甲乙つけがたい結果となっており、どの馬が勝っても不思議ではありません。ワイドや3連複など、手広い馬券で臨まれることをおすすめいたします。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「3歳未勝利」
7 ゴットタレント（杉原誠人騎手）
「3歳未勝利」の注目馬は《ゴットタレント》。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（12着→6着→3着→11着→4着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 東京ダート1600m 12着（7人気） → 東京ダート1600m 6着（3人気） → 中山ダート1800m 3着（6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歳未勝利」
過去1111レースでの1番人気の勝率は33.6%。
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。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 33.6% |
| 1番人気の連対率 | 52.8% |
| 1番人気の複勝率 | 66.5% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.3番人気 |
| 集計レース数 | 1111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1頭・先行2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 | 1頭 | 6.7% |
先行 | 2頭 | 13.3% |
差し | 4頭 | 26.7% |
追込 | 8頭 | 53.3% |
📈 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《ゴットタレント》《ウインエンブレム》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 | タマモブレイキン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 6着 ← 7着 ← 10着 ← 12着 | ||
2 | ロングミックス | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 | ||
3 | ビンバラ | ← 横ばい |
| 直近5走: 5着 | ||
4 | ベンガルボダイジュ | ← 横ばい |
| 直近5走: 9着 ← 11着 ← 9着 ← 8着 ← 10着 | ||
5 | トルネードアイル | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 2着 ← 3着 ← 2着 ← 3着 ← 4着 | ||
6 | ソフィアプルーマ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 7着 ← 13着 ← 12着 | ||
7 | ゴットタレント | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 6着 ← 3着 ← 11着 ← 4着 | ||
8 | ロイヤルタイム | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 8着 ← 8着 ← 4着 ← 16着 | ||
9 | ニシノトップダノン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 4着 | ||
10 | ヴェイルドハート | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
11 | ミッキーサウザンド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 2着 | ||
12 | ベアブルージュ | ← 横ばい |
| 直近5走: 16着 | ||
13 | ウインエンブレム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 8着 | ||
14 | ウェスケンジントン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 3着 ← 7着 ← 7着 ← 3着 ← 6着 | ||
15 | ティブロン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 6着 ← 9着 ← 7着 ← 10着 | ||
16 | ピクシーゲイル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 14着 ← 8着 ← 11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鹿戸 雄一調教師（461戦45勝・勝率9.8%）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（496戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
5 | トルネードアイル | 鹿戸 雄一 |
| 勝率: 9.8% 複勝率: 31.2% 平均着順: 6.4位 | ||
3 | ビンバラ | 大竹 正博 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 27.9% 平均着順: 7.0位 | ||
11 | ミッキーサウザンド | 大竹 正博 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 27.9% 平均着順: 7.0位 | ||
1 | タマモブレイキン | 伊藤 圭三 |
| 勝率: 8.3% 複勝率: 24.4% 平均着順: 7.6位 | ||
7 | ゴットタレント | 田村 康仁 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 24.8% 平均着順: 7.2位 | ||
9 | ニシノトップダノン | 田村 康仁 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 24.8% 平均着順: 7.2位 | ||
10 | ヴェイルドハート | 尾関 知人 |
| 勝率: 7.7% 複勝率: 19.0% 平均着順: 7.9位 | ||
8 | ロイヤルタイム | 和田 正一郎 |
| 勝率: 7.6% 複勝率: 25.9% 平均着順: 7.7位 | ||
12 | ベアブルージュ | 千葉 直人 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 23.9% 平均着順: 7.5位 | ||
6 | ソフィアプルーマ | 上原 博之 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 24.4% 平均着順: 7.7位 | ||
2 | ロングミックス | 村田 一誠 |
| 勝率: 4.0% 複勝率: 17.3% 平均着順: 8.5位 | ||
15 | ティブロン | 矢嶋 大樹 |
| 勝率: 3.9% 複勝率: 15.5% 平均着順: 8.2位 | ||
16 | ピクシーゲイル | 松永 康利 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 12.0% 平均着順: 8.9位 | ||
14 | ウェスケンジントン | 小野 次郎 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 11.6% 平均着順: 8.8位 | ||
13 | ウインエンブレム | 小手川 準 |
| 勝率: 2.9% 複勝率: 11.3% 平均着順: 8.9位 | ||
4 | ベンガルボダイジュ | 杉浦 宏昭 |
| 勝率: 2.7% 複勝率: 11.8% 平均着順: 9.0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ルヴァンスレーヴ産駒（166戦17勝・勝率10.2%）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 |
|---|---|---|
6 | ソフィアプルーマ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 166回 勝率: 10.2% 複勝率: 28.3% | ||
10 | ヴェイルドハート | サートゥルナーリア |
| 出走: 42回 勝率: 9.5% 複勝率: 19.0% | ||
12 | ベアブルージュ | リアルスティール |
| 出走: 157回 勝率: 8.3% 複勝率: 26.1% | ||
3 | ビンバラ | サンダースノー |
| 出走: 120回 勝率: 8.3% 複勝率: 23.3% | ||
1 | タマモブレイキン | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 68回 勝率: 7.4% 複勝率: 26.5% | ||
2 | ロングミックス | ベンバトル |
| 出走: 14回 勝率: 7.1% 複勝率: 28.6% | ||
4 | ベンガルボダイジュ | ルーラーシップ |
| 出走: 447回 勝率: 5.8% 複勝率: 19.9% | ||
5 | トルネードアイル | ミッキーアイル |
| 出走: 146回 勝率: 5.5% 複勝率: 23.3% | ||
11 | ミッキーサウザンド | ミッキーアイル |
| 出走: 146回 勝率: 5.5% 複勝率: 23.3% | ||
15 | ティブロン | リオンディーズ |
| 出走: 245回 勝率: 5.3% 複勝率: 15.9% | ||
16 | ピクシーゲイル | ダノンスマッシュ |
| 出走: 19回 勝率: 5.3% 複勝率: 15.8% | ||
9 | ニシノトップダノン | ダノンスマッシュ |
| 出走: 19回 勝率: 5.3% 複勝率: 15.8% | ||
8 | ロイヤルタイム | サトノクラウン |
| 出走: 77回 勝率: 2.6% 複勝率: 20.8% | ||
13 | ウインエンブレム | アメリカンペイトリオット |
| 出走: 125回 勝率: 1.6% 複勝率: 8.8% | ||
14 | ウェスケンジントン | タワーオブロンドン |
| 出走: 39回 勝率: 0.0% 複勝率: 12.8% | ||
7 | ゴットタレント | ダノンプレミアム |
| 出走: 25回 勝率: 0.0% 複勝率: 8.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「3歳未勝利」
「3歳未勝利」では、AIが大穴候補を検出しました。《ベンガルボダイジュ》は過去データの激走パターンに複数合致しており、人気薄ながら馬券圏内に飛び込む可能性を秘めています。3連系の穴馬として要注目です。
※ 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。
4 ベンガルボダイジュ（上里直汰騎手） ★★★★☆【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。
🔥 前走長浜鴻緒騎手で9着→上里直汰騎手に乗り替わり。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: 中山芝1800m 9着 → 中山ダート1800m 11着 → 中山ダート1200m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
13 ウインエンブレム（黛弘人騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走12着大敗→2100m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。
🔥 前走佐藤翔馬騎手で12着→黛弘人騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京ダート2100m 12着 → 中山ダート1800m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
15 ティブロン（原優介騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走横山琉人騎手で8着→原優介騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京ダート1600m 8着 → 新潟ダート1800m 6着 → 中山ダート1800m 9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」（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。
