「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：
阪神
8R
3歳以上1勝クラスダート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…
自信ナシ
16頭が出走する「3歳以上1勝クラス」（ダート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《アスクチャンスマン》でございます。次いで《ポイントネモ》、《ココロヅヨサ》の順に評価しておりますが、ダート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 | ○ 88.2 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 83.8 | |
| 0 | 00倍 | △ 74.1 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 71.9 | |
| 0 | 00倍 | 71.0 | |
| 0 | 00倍 | 69.6 | |
| 0 | 00倍 | 69.1 | |
| 0 | 00倍 | 68.1 | |
| 0 | 00倍 | 67.6 | |
| 0 | 00倍 | 65.4 | |
| 0 | 00倍 | 61.7 | |
| 0 | 00倍 | 55.8 | |
| 0 | 00倍 | 52.9 | |
| 0 | 00倍 | 51.0 | |
| 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」
接戦のスコア分布でございます（上位差1.8pt）。単勝よりもワイドや3連複で手広く構えるのが得策かと存じます。展開や馬場状態によって結果が大きく変わる可能性がございます。
⭐ 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 アスクチャンスマン（高杉吏麒騎手）
「3歳以上1勝クラス」の注目馬は《アスクチャンスマン》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の岩田康誠騎手から高杉吏麒騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📊 近走成績: 阪神ダート1800m 6着（5人気） → 京都ダート1900m 1着（1人気） → 京都ダート1900m 3着（3人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
🎲 波乱度メーター「3歳以上1勝クラス」
過去1152レースでの1番人気の勝率は35.1%。
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 | 35.1% |
| 1番人気の連対率 | 55.9% |
| 1番人気の複勝率 | 68.2% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.1番人気 |
| 集計レース数 | 1152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：ハイペース
逃げ馬が2頭おり、先行争いが激化することが予想されます。消耗戦になれば差し・追込脚質の馬が台頭する展開が濃厚です。直線の長いコースであれば、なおさら差し馬有利の傾向が強まります。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 12.5% |
先行 | 5頭 | 31.2% |
差し | 6頭 | 37.5% |
追込 | 3頭 | 18.8% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」
《ジャスティンダラス》《サントルドパリ》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 | マテンロウミラクル | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 4着 ← 11着 ← 6着 ← 9着 ← 4着 | ||
0 | ポイントネモ | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 ← 5着 ← 2着 ← 3着 ← 3着 | ||
0 | ニヒトツーゼーア | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 2着 ← 3着 ← 2着 ← 6着 ← 2着 | ||
0 | ユキノクラウン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 5着 ← 3着 ← 5着 ← 4着 ← 2着 | ||
0 | ジーティーアメリカ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 2着 ← 3着 ← 8着 ← 9着 | ||
0 | ラッキーベイ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 14着 ← 5着 ← 12着 ← 16着 ← 7着 | ||
0 | ジャスティンダラス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | レザーアンドレース | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 1着 ← 7着 ← 6着 ← 5着 | ||
0 | アグレイビューティ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 ← 7着 ← 7着 | ||
0 | サントルドパリ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 4着 ← 9着 ← 8着 ← 1着 | ||
0 | ココロヅヨサ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 1着 ← 14着 ← 5着 ← 11着 | ||
0 | マーゴットバディ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 3着 | ||
0 | ロードヴェリタス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 3着 ← 8着 ← 7着 | ||
0 | アスクチャンスマン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 3着 ← 7着 ← 8着 | ||
0 | アメリカンコール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 1着 | ||
0 | ショウナンバンライ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 1着 ← 2着 ← 3着 ← 4着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×阪神相性分析「3歳以上1勝クラス」
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | マテンロウミラクル | 柴田 卓 |
| 勝率: 20.0% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | アグレイビューティ | 上村 洋行 |
| 勝率: 18.7% 複勝率: 40.5% 平均着順: 5.5位 | ||
0 | ポイントネモ | 大久保 龍志 |
| 勝率: 16.2% 複勝率: 34.4% 平均着順: 6.1位 | ||
0 | ジーティーアメリカ | 吉岡 辰弥 |
| 勝率: 15.4% 複勝率: 35.6% 平均着順: 6.1位 | ||
0 | ジャスティンダラス | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 15.2% 複勝率: 37.7% 平均着順: 6.1位 | ||
0 | ロードヴェリタス | 友道 康夫 |
| 勝率: 13.6% 複勝率: 38.6% 平均着順: 5.7位 | ||
0 | ココロヅヨサ | 田中 克典 |
| 勝率: 12.5% 複勝率: 32.9% 平均着順: 6.1位 | ||
0 | マーゴットバディ | 石坂 公一 |
| 勝率: 12.3% 複勝率: 26.6% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ラッキーベイ | 今野 貞一 |
| 勝率: 10.2% 複勝率: 23.3% 平均着順: 7.2位 | ||
0 | アメリカンコール | 武 幸四郎 |
| 勝率: 9.0% 複勝率: 32.9% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | ニヒトツーゼーア | 中竹 和也 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 26.3% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | ショウナンバンライ | 松下 武士 |
| 勝率: 7.6% 複勝率: 20.6% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | ユキノクラウン | 長谷川 浩大 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 26.3% 平均着順: 7.1位 | ||
0 | レザーアンドレース | 平田 修 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 17.4% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | サントルドパリ | 小林 真也 |
| 勝率: 6.5% 複勝率: 16.3% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | アスクチャンスマン | 梅田 智之 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 16.2% 平均着順: 8.0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」
阪神ダート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シスキン産駒（5戦2勝・勝率40.0%）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 | サントルドパリ | シスキン |
| 出走: 5回 勝率: 40.0% 複勝率: 60.0% | ||
0 | ロードヴェリタス | Essential Quality |
| 出走: 4回 勝率: 25.0% 複勝率: 100.0% | ||
0 | アグレイビューティ | コントレイル |
| 出走: 19回 勝率: 21.1% 複勝率: 52.6% | ||
0 | ココロヅヨサ | コントレイル |
| 出走: 19回 勝率: 21.1% 複勝率: 52.6% | ||
0 | マーゴットバディ | レイデオロ |
| 出走: 54回 勝率: 14.8% 複勝率: 31.5% | ||
0 | ジャスティンダラス | Gun Runner |
| 出走: 16回 勝率: 12.5% 複勝率: 31.2% | ||
0 | アスクチャンスマン | ドレフォン |
| 出走: 233回 勝率: 12.0% 複勝率: 29.6% | ||
0 | ショウナンバンライ | オルフェーヴル |
| 出走: 347回 勝率: 10.7% 複勝率: 30.0% | ||
0 | アメリカンコール | American Pharoah |
| 出走: 57回 勝率: 8.8% 複勝率: 19.3% | ||
0 | レザーアンドレース | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 94回 勝率: 8.5% 複勝率: 22.3% | ||
0 | ポイントネモ | アメリカンペイトリオット |
| 出走: 87回 勝率: 8.0% 複勝率: 27.6% | ||
0 | ラッキーベイ | モーリス |
| 出走: 111回 勝率: 7.2% 複勝率: 25.2% | ||
0 | マテンロウミラクル | カリフォルニアクローム |
| 出走: 51回 勝率: 5.9% 複勝率: 25.5% | ||
0 | ユキノクラウン | カリフォルニアクローム |
| 出走: 51回 勝率: 5.9% 複勝率: 25.5% | ||
0 | ニヒトツーゼーア | リオンディーズ |
| 出走: 128回 勝率: 5.5% 複勝率: 23.4% | ||
0 | ジーティーアメリカ | サートゥルナーリア |
| 出走: 33回 勝率: 0.0% 複勝率: 6.1% | ||
🐴 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。《ショウナンバンライ》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 ショウナンバンライ（田山旺佑騎手） ★★★★★【大穴候補】
🔥 前走10着大敗→2000mから1800m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。
🔥 前走北村友一騎手で10着→田山旺佑騎手に乗り替わり。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。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
🔥 近走不振だが阪神では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 阪神芝2000m 10着 → 阪神芝2000m 1着 → 京都芝2000m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 アメリカンコール（西村淳也騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走北村友一騎手で12着→西村淳也騎手に乗り替わり。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。
🔥 近走不振だが阪神では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 阪神ダート1800m 12着 → 阪神ダート1800m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 サントルドパリ（角田大和騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走鮫島克駿騎手で7着→角田大和騎手に乗り替わり。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。
🔥 近走不振だが阪神では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 阪神芝2400m 7着 → 阪神芝1800m 4着 → 中山芝1800m 9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」（阪神ダート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。
