「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：
東京
8R
3歳以上1勝クラス芝1800m16頭
🔖 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
16頭が出走する「3歳以上1勝クラス」（芝1800m）。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《ダーリングハースト》でございます。次いで《ショウナンダイン》、《オメガディコン》の順に評価しておりますが、芝1800m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 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 63.6 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 63.3 | |
| 0 | 00倍 | △ 62.4 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 58.5 | |
| 0 | 00倍 | 56.4 | |
| 0 | 00倍 | 55.9 | |
| 0 | 00倍 | 49.7 | |
| 0 | 00倍 | 49.6 | |
| 0 | 00倍 | 47.4 | |
| 0 | 00倍 | 42.6 | |
| 0 | 00倍 | 40.9 | |
| 0 | 00倍 | 40.7 | |
| 0 | 00倍 | 35.5 | |
| 0 | 00倍 | 消 28.4 | |
| 0 | 00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スコア分布「3歳以上1勝クラス」
1位と2位のスコア差は26.4ptとなっております。AIは本命馬を明確に上位と評価しており、軸として信頼できる一頭でございます。全体のスコア幅は70.0ptで、上位と下位の力差がはっきりした構成です。
⭐ 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」
0 ダーリングハースト（戸崎圭太騎手）
当AI予想の本命馬《ダーリングハースト》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走のルメール騎手から戸崎圭太騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走2000m→今回1800m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（9着→1着→3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: 阪神芝2000m 9着（1人気） → 東京芝1800m 1着（2人気） → 東京芝1600m 3着（1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573レースでの1番人気の勝率は38.6%。
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 | 38.6% |
| 1番人気の連対率 | 59.3% |
| 1番人気の複勝率 | 71.4% |
| 勝ち馬の平均人気 | 2.9番人気 |
| 集計レース数 | 573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
脚質構成はバランス型でございます。極端なペースにはなりにくく、総合力が問われるレースになる見込みです。展開面での大きな有利不利は生じにくいため、各馬の能力差が素直に反映されやすいでしょう。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.7% |
先行 | 6頭 | 40.0% |
差し | 4頭 | 26.7% |
追込 | 4頭 | 26.7% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」
《タイセイプランセス》《スペードギニー》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 |
|---|---|---|
0 | アドミラルシップ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 7着 ← 11着 ← 2着 ← 6着 ← 10着 | ||
0 | シークレットイスラ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 13着 ← 11着 ← 14着 ← 16着 ← 15着 | ||
0 | ウインドラート | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 2着 ← 6着 ← 7着 ← 9着 | ||
0 | タイセイプランセス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 7着 ← 9着 ← 11着 ← 3着 | ||
0 | スペードギニー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 5着 ← 2着 ← 3着 | ||
0 | エテルニータ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 4着 ← 7着 ← 2着 ← 1着 | ||
0 | コスモグラニット | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 16着 ← 11着 ← 11着 ← 16着 | ||
0 | ショウナンダイン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 8着 ← 10着 ← 7着 ← 1着 | ||
0 | アナザーフェイス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 14着 | ||
0 | オメガディコン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 5着 ← 17着 ← 2着 | ||
0 | ダノンファンスター | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | ワールドブレイヴ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 5着 ← 9着 ← 8着 ← 9着 | ||
0 | オルフセン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 9着 ← 6着 ← 1着 ← 3着 | ||
0 | コスモエルヴァル | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 3着 ← 4着 ← 11着 ← 6着 ← 3着 | ||
0 | タッセルノット | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 3着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | ダーリングハースト | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 1着 ← 3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田中 博康調教師（317戦70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（519戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | ダノンファンスター | 田中 博康 |
| 勝率: 22.1% 複勝率: 43.5% 平均着順: 5.4位 | ||
0 | ショウナンダイン | 森 一誠 |
| 勝率: 17.2% 複勝率: 29.3% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | ダーリングハースト | 宮田 敬介 |
| 勝率: 13.5% 複勝率: 40.8% 平均着順: 5.8位 | ||
0 | タッセルノット | 林 徹 |
| 勝率: 11.4% 複勝率: 28.6% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | アナザーフェイス | 鹿戸 雄一 |
| 勝率: 9.8% 複勝率: 31.2% 平均着順: 6.4位 | ||
0 | エテルニータ | 稲垣 幸雄 |
| 勝率: 8.8% 複勝率: 26.7% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | オルフセン | 斎藤 誠 |
| 勝率: 8.3% 複勝率: 27.2% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | タイセイプランセス | 池上 昌和 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 24.1% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | オメガディコン | 浅利 英明 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | スペードギニー | 大和田 成 |
| 勝率: 4.6% 複勝率: 18.3% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | アドミラルシップ | 相沢 郁 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 15.4% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | コスモエルヴァル | 青木 孝文 |
| 勝率: 3.8% 複勝率: 10.5% 平均着順: 9.1位 | ||
0 | ウインドラート | 水野 貴広 |
| 勝率: 3.2% 複勝率: 10.0% 平均着順: 8.8位 | ||
0 | コスモグラニット | 清水 英克 |
| 勝率: 2.4% 複勝率: 8.3% 平均着順: 9.5位 | ||
0 | シークレットイスラ | 平岩 大典 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 5.6% 平均着順: 9.0位 | ||
0 | ワールドブレイヴ | 平岩 大典 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 5.6% 平均着順: 9.0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1800m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ポエティックフレア産駒（20戦7勝・勝率35.0%）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 |
|---|---|---|
0 | オメガディコン | ポエティックフレア |
| 出走: 20回 勝率: 35.0% 複勝率: 55.0% | ||
0 | コスモグラニット | キタサンブラック |
| 出走: 259回 勝率: 18.1% 複勝率: 36.3% | ||
0 | ショウナンダイン | サートゥルナーリア |
| 出走: 126回 勝率: 17.5% 複勝率: 35.7% | ||
0 | タイセイプランセス | リアルスティール |
| 出走: 183回 勝率: 15.8% 複勝率: 38.3% | ||
0 | ダノンファンスター | キズナ |
| 出走: 482回 勝率: 12.7% 複勝率: 35.1% | ||
0 | オルフセン | キズナ |
| 出走: 482回 勝率: 12.7% 複勝率: 35.1% | ||
0 | タッセルノット | キズナ |
| 出走: 482回 勝率: 12.7% 複勝率: 35.1% | ||
0 | アナザーフェイス | エピファネイア |
| 出走: 693回 勝率: 12.6% 複勝率: 33.2% | ||
0 | ダーリングハースト | エピファネイア |
| 出走: 693回 勝率: 12.6% 複勝率: 33.2% | ||
0 | シークレットイスラ | イスラボニータ |
| 出走: 190回 勝率: 7.9% 複勝率: 23.2% | ||
0 | エテルニータ | イスラボニータ |
| 出走: 190回 勝率: 7.9% 複勝率: 23.2% | ||
0 | スペードギニー | リオンディーズ |
| 出走: 206回 勝率: 5.8% 複勝率: 19.4% | ||
0 | コスモエルヴァル | ダノンバラード |
| 出走: 181回 勝率: 5.0% 複勝率: 17.7% | ||
0 | アドミラルシップ | ゴールドシップ |
| 出走: 451回 勝率: 4.7% 複勝率: 19.7% | ||
0 | ウインドラート | ゴールドシップ |
| 出走: 451回 勝率: 4.7% 複勝率: 19.7% | ||
0 | ワールドブレイヴ | ワールドプレミア |
| 出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 20.0% | ||
🐴 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。《タイセイプランセス》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 タイセイプランセス（石橋脩騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走戸崎圭太騎手で12着→石橋脩騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 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。
🔥 近走不振だが東京では3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1800m 12着 → 東京芝2000m 7着 → 阪神芝1800m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 エテルニータ（原優介騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走丹内祐次騎手で5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。
🔥 近走不振だが東京では2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 新潟芝2000m 5着 → 中京芝2000m 4着 → 福島芝2000m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 オルフセン（三浦皇成騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走斎藤新騎手で7着→三浦皇成騎手に乗り替わり。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: 京都芝1800m 7着 → 東京芝2000m 9着 → 中山芝2000m 6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1800m・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。
