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:

🔖 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…

予測不能

16頭が出走する「3歳以上1勝クラス」(芝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《ラベルセーヌ》でございます。次いで《マツリダイコ》、《オルグジェシダ》の順に評価しておりますが、芝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。

▼ AIスコア分布で実力差を可視化

馬番 馬名・騎手名 人気 AI予想

3

ラベルセーヌ 荻野極

12.8倍

90.0

14

マツリダイコ 津村明秀

49.2倍

89.7

15

オルグジェシダ C.ルメール

34.4倍

84.1

12

モートンアイランド 戸崎圭太

23.4倍

72.4

6

ライネリーベ F.ゴンサルベス

617.9倍

66.5

9

サンデースマッシュ 原優介

1159.1倍

  55.3

13

タイキバルドル 石田拓郎

13207.4倍

  55.0

10

タイセイアストロ 石川裕紀人

514.2倍

  54.3

5

アトリウムチャペル 横山典弘

842.9倍

  52.5

2

スワローシチー 西村淳也

720.1倍

  46.7

7

スマイルカーブ 大野拓弥

1048.8倍

  44.0

1

ポッドロルフ 三浦皇成

943.8倍

  38.9

8

マニス 上里直汰

16452.3倍

  36.1

16

パーリーブラック 佐藤翔馬

15411.6倍

  35.9

11

フェーダーローター 石神深道

12123.0倍

29.3

4

スターチスブーケ 菊沢一樹

14256.1倍

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ラベルセーヌ

    180 円

  • 複勝

    14マツリダイコ

    260 円

  • 単勝

    3ラベルセーヌ

    280 円

📊 AIスコア分布「3歳以上1勝クラス」

AIスコア分布チャート

接戦のスコア分布でございます(上位差0.3pt)。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で深掘り分析

3 ラベルセーヌ(荻野極騎手)

「3歳以上1勝クラス」の注目馬は《ラベルセーヌ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。

📌 前走2000m→今回1600m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(5着→1着)。調子の波に乗っている。

📊 近走成績: 東京芝2000m 5着(2人気) → 中山芝1800m 1着(8人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

▼ 波乱度メーターでレースの荒れ具合を診断

🎲 波乱度メーター「3歳以上1勝クラス」

過去704レースでの1番人気の勝率は35.4%

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。

▼ AI競馬ウェーブ展開予測シナリオで有利な脚質は?

やや堅い
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率35.4%
1番人気の連対率53.8%
1番人気の複勝率67.5%
勝ち馬の平均人気3.0番人気
集計レース数704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。

▼ AI競馬ウェーブ調子トレンド予測で好調馬を発見

脚質 頭数 構成比

逃げ

0頭

0.0%

先行

3頭

18.8%

差し

5頭

31.2%

追込

8頭

50.0%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」

パーリーブラック》《マツリダイコ》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。

▼ AI競馬ウェーブ調教師×競馬場相性分析をチェック

馬番 馬名 調子

1

ポッドロルフ やや下降
直近5走: 4着 ← 6着 ← 2着 ← 7着 ← 5着

2

スワローシチー 下降中
直近5走: 2着 ← 8着 ← 7着 ← 7着 ← 12着

3

ラベルセーヌ 上昇中
直近5走: 5着 ← 1着

4

スターチスブーケ 下降中
直近5走: 5着 ← 10着 ← 11着 ← 9着 ← 11着

5

アトリウムチャペル 下降中
直近5走: 4着 ← 4着 ← 7着 ← 14着 ← 7着

6

ライネリーベ やや上昇
直近5走: 5着 ← 1着 ← 2着 ← 3着 ← 2着

7

スマイルカーブ 下降中
直近5走: 8着 ← 5着 ← 10着 ← 8着 ← 10着

8

マニス やや上昇
直近5走: 10着 ← 11着 ← 8着 ← 11着 ← 9着

9

サンデースマッシュ 上昇中
直近5走: 8着 ← 1着 ← 3着 ← 2着 ← 4着

10

タイセイアストロ 上昇中
直近5走: 10着 ← 5着 ← 1着 ← 3着 ← 3着

11

フェーダーローター 下降中
直近5走: 11着 ← 4着 ← 10着 ← 16着 ← 15着

12

モートンアイランド やや上昇
直近5走: 2着 ← 6着 ← 1着

13

タイキバルドル やや上昇
直近5走: 8着 ← 5着 ← 10着 ← 10着 ← 4着

14

マツリダイコ 上昇中
直近5走: 4着 ← 1着

15

オルグジェシダ やや下降
直近5走: 2着 ← 2着 ← 1着 ← 2着 ← 3着

16

パーリーブラック 上昇中
直近5走: 6着 ← 10着 ← 1着 ← 1着 ← 4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木村 哲也調教師(414戦98勝・勝率23.7%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは手塚 貴久調教師(533戦)です。

▼ AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析で好走血統を発見

馬番馬名調教師

6

ライネリーベ 木村 哲也
勝率: 23.7% 複勝率: 47.1% 平均着順: 5.1位

10

タイセイアストロ 森 一誠
勝率: 17.2% 複勝率: 29.3% 平均着順: 6.4位

12

モートンアイランド 手塚 貴久
勝率: 13.5% 複勝率: 35.5% 平均着順: 6.3位

15

オルグジェシダ 宮田 敬介
勝率: 13.5% 複勝率: 40.8% 平均着順: 5.8位

14

マツリダイコ 黒岩 陽一
勝率: 11.1% 複勝率: 26.5% 平均着順: 7.0位

3

ラベルセーヌ 鹿戸 雄一
勝率: 9.8% 複勝率: 31.4% 平均着順: 6.3位

9

サンデースマッシュ 嘉藤 貴行
勝率: 8.6% 複勝率: 25.3% 平均着順: 7.4位

5

アトリウムチャペル 浅利 英明
勝率: 6.6% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.3位

8

マニス 畠山 吉宏
勝率: 5.0% 複勝率: 13.5% 平均着順: 8.4位

16

パーリーブラック 伊坂 重信
勝率: 4.9% 複勝率: 18.3% 平均着順: 7.8位

2

スワローシチー 相沢 郁
勝率: 4.1% 複勝率: 15.6% 平均着順: 8.0位

1

ポッドロルフ 小野 次郎
勝率: 3.1% 複勝率: 11.6% 平均着順: 8.8位

7

スマイルカーブ 小手川 準
勝率: 2.9% 複勝率: 11.3% 平均着順: 8.9位

4

スターチスブーケ 田中 勝春
勝率: 2.9% 複勝率: 10.1% 平均着順: 9.1位

13

タイキバルドル 勢司 和浩
勝率: 1.8% 複勝率: 7.1% 平均着順: 9.7位

11

フェーダーローター 天間 昭一
勝率: 1.1% 複勝率: 5.0% 平均着順: 10.4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Practical Joke産駒(7戦2勝・勝率28.6%)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。

▼ AI競馬ウェーブ穴馬診断書で激走候補を発見

馬番馬名 父馬

4

スターチスブーケ Practical Joke
出走: 7回 勝率: 28.6% 複勝率: 42.9%

16

パーリーブラック キタサンブラック
出走: 232回 勝率: 15.5% 複勝率: 31.0%

14

マツリダイコ キタサンブラック
出走: 232回 勝率: 15.5% 複勝率: 31.0%

11

フェーダーローター ベンバトル
出走: 40回 勝率: 12.5% 複勝率: 12.5%

3

ラベルセーヌ キズナ
出走: 441回 勝率: 10.7% 複勝率: 32.7%

7

スマイルカーブ キズナ
出走: 441回 勝率: 10.7% 複勝率: 32.7%

15

オルグジェシダ モーリス
出走: 528回 勝率: 10.4% 複勝率: 32.4%

12

モートンアイランド モーリス
出走: 528回 勝率: 10.4% 複勝率: 32.4%

5

アトリウムチャペル ドレフォン
出走: 175回 勝率: 9.1% 複勝率: 23.4%

1

ポッドロルフ モズアスコット
出走: 36回 勝率: 8.3% 複勝率: 22.2%

9

サンデースマッシュ ダノンスマッシュ
出走: 36回 勝率: 8.3% 複勝率: 16.7%

13

タイキバルドル ダイワメジャー
出走: 689回 勝率: 7.7% 複勝率: 25.8%

8

マニス グレーターロンドン
出走: 73回 勝率: 6.8% 複勝率: 13.7%

6

ライネリーベ サトノダイヤモンド
出走: 120回 勝率: 6.7% 複勝率: 24.2%

10

タイセイアストロ ミッキーアイル
出走: 148回 勝率: 3.4% 複勝率: 21.6%

2

スワローシチー ミッキースワロー
出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 42.9%

🐴 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」では、AIが大穴候補を検出しました。《パーリーブラック》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。

16 パーリーブラック(佐藤翔馬騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 前走草野太郎騎手で6着→佐藤翔馬騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

🔥 約16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。

📌 前走障害から芝に初挑戦。未知の魅力がある。

📌 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: 小倉障害3390m 6着 → 中山障害3570m 10着 → 新潟障害3250m 1着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

6 ライネリーベ(F.ゴンサルベス騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走戸崎圭太騎手で5着→F.ゴンサルベス騎手に乗り替わり。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。

📊 近走成績: 中山芝1600m 5着 → 新潟芝1400m 1着 → 新潟芝1400m 2着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

9 サンデースマッシュ(原優介騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走レーン騎手で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: 東京芝1400m 8着 → 東京芝1400m 1着 → 中山芝1600m 3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。

🏁 競馬AIの要注目!重賞AIウェーブ競馬予想

  1. 阪神

    11R 15:30

    しらさぎステークス 1600m 18頭

    G3

  2. 東京

    11R 15:45

    府中牝馬ステークス 1800m 16頭

    G3

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