「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
12R
3歳以上1勝クラスダート1400m16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…
自信アリ
「3歳以上1勝クラス」はダート1400m・16頭立て。多頭数のためレース展開が読みにくい一戦でございます。AI予測では《スタームーンナイト》を本命といたしましたが、《タイキブリッツェン》《カンレイスター》も高い評価を受けております。馬群が密集しやすいレースですので、内枠の先行馬には特に注目です。各種統計データもご確認のうえ、馬券検討にお役立てください。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 85.4 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 68.4 | |
| 0 | 00倍 | △ 67.6 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 65.9 | |
| 0 | 00倍 | 64.4 | |
| 0 | 00倍 | 60.0 | |
| 0 | 00倍 | 59.9 | |
| 0 | 00倍 | 59.0 | |
| 0 | 00倍 | 56.3 | |
| 0 | 00倍 | 52.1 | |
| 0 | 00倍 | 47.6 | |
| 0 | 00倍 | 39.4 | |
| 0 | 00倍 | 33.8 | |
| 0 | 00倍 | 消 23.8 | |
| 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」
スコアレンジは70.0ptと力差が大きいフィールドでございます。下位馬の逆転は厳しく、上位馬中心の馬券構成が妥当と考えられます。ただし上位同士の比較では接戦の部分もございますので、相手選びは慎重に。
⭐ 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 スタームーンナイト(F.ゴンサルベス騎手)
「3歳以上1勝クラス」でAIが最も高く評価した《スタームーンナイト》を深掘り分析いたします。
📌 東京で過去2着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 東京ダート1400m 2着(2人気) → 中京ダート1400m 1着(2人気) → 東京ダート1400m 6着(1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933レースでの1番人気の勝率は34.7%。
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 | 34.7% |
| 1番人気の連対率 | 51.9% |
| 1番人気の複勝率 | 63.5% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 933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
逃げ1頭・先行4頭・差し5頭・追込6頭と、バランスの取れた脚質構成でございます。極端なペースにはなりにくく、各馬の総合力が問われる一戦となりそうです。脚質による有利不利は少ないため、馬の地力を重視した予想をおすすめいたします。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.2% |
先行 | 4頭 | 25.0% |
差し | 5頭 | 31.2% |
追込 | 6頭 | 37.5% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」
《アルプスオジョー》《アイスブレイカー》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 | アルプスオジョー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 4着 ← 13着 ← 13着 ← 7着 ← 4着 | ||
0 | ツマヤ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 11着 ← 6着 ← 8着 ← 12着 ← 9着 | ||
0 | ペロ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 2着 ← 14着 ← 3着 ← 6着 ← 5着 | ||
0 | アイスブレイカー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 9着 ← 9着 ← 9着 ← 6着 | ||
0 | グランドフォレスト | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 14着 ← 15着 ← 15着 ← 14着 ← 13着 | ||
0 | タリスマン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 10着 ← 5着 ← 8着 ← 8着 ← 10着 | ||
0 | エフエイト | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 8着 ← 7着 ← 7着 ← 2着 ← 8着 | ||
0 | シャオシンユン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 4着 ← 7着 ← 5着 ← 9着 | ||
0 | ディクシーヴォーグ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 12着 ← 13着 ← 11着 ← 10着 ← 12着 | ||
0 | ロードトライデント | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 3着 ← 6着 ← 3着 | ||
0 | タイキブリッツェン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 4着 ← 10着 ← 1着 ← 9着 | ||
0 | タヤスロレンヌ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 17着 ← 1着 ← 5着 ← 2着 ← 5着 | ||
0 | レイズテンペスト | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 1着 ← 4着 ← 4着 ← 4着 ← 2着 | ||
0 | カンレイスター | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 ← 2着 ← 2着 ← 12着 | ||
0 | スタームーンナイト | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 1着 ← 6着 ← 5着 | ||
0 | アンティミスト | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 3着 ← 10着 ← 4着 ← 13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奥村 武調教師(326戦37勝・勝率11.3%)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 |
|---|---|---|
0 | シャオシンユン | 奥村 武 |
| 勝率: 11.3% 複勝率: 23.6% 平均着順: 7.1位 | ||
0 | タイキブリッツェン | 伊藤 圭三 |
| 勝率: 8.3% 複勝率: 24.4% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | スタームーンナイト | 中舘 英二 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | タリスマン | 金成 貴史 |
| 勝率: 7.6% 複勝率: 21.2% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | ロードトライデント | 千葉 直人 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 23.9% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | ペロ | 浅利 英明 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | タヤスロレンヌ | 岩戸 孝樹 |
| 勝率: 6.5% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | レイズテンペスト | 中川 公成 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 19.0% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | グランドフォレスト | 室井 潔 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 5.3% 平均着順: 9.6位 | ||
0 | カンレイスター | 矢野 英一 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 20.2% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | アンティミスト | 鈴木 伸尋 |
| 勝率: 5.1% 複勝率: 22.0% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | ツマヤ | 小野 次郎 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 11.6% 平均着順: 8.8位 | ||
0 | エフエイト | 小野 次郎 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 11.6% 平均着順: 8.8位 | ||
0 | ディクシーヴォーグ | 菊川 正達 |
| 勝率: 2.8% 複勝率: 11.8% 平均着順: 8.7位 | ||
0 | アイスブレイカー | 伊藤 伸一 |
| 勝率: 1.5% 複勝率: 6.0% 平均着順: 9.7位 | ||
0 | アルプスオジョー | 手塚 貴徳 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 10.0% 平均着順: 8.2位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳以上1勝クラス」
東京ダート1400m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モズアスコット産駒(85戦13勝・勝率15.3%)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 | タイキブリッツェン | モズアスコット |
| 出走: 85回 勝率: 15.3% 複勝率: 40.0% | ||
0 | カンレイスター | シスキン |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.0% | ||
0 | アルプスオジョー | パイロ |
| 出走: 737回 勝率: 7.7% 複勝率: 23.7% | ||
0 | レイズテンペスト | カリフォルニアクローム |
| 出走: 118回 勝率: 7.6% 複勝率: 16.1% | ||
0 | タリスマン | タリスマニック |
| 出走: 82回 勝率: 7.3% 複勝率: 18.3% | ||
0 | アイスブレイカー | ホッコータルマエ |
| 出走: 354回 勝率: 7.1% 複勝率: 20.3% | ||
0 | ツマヤ | キズナ |
| 出走: 335回 勝率: 6.6% 複勝率: 23.6% | ||
0 | シャオシンユン | イスラボニータ |
| 出走: 211回 勝率: 6.6% 複勝率: 18.5% | ||
0 | ディクシーヴォーグ | デクラレーションオブウォー |
| 出走: 127回 勝率: 6.3% 複勝率: 19.7% | ||
0 | グランドフォレスト | リアルインパクト |
| 出走: 219回 勝率: 5.5% 複勝率: 19.6% | ||
0 | ペロ | シルバーステート |
| 出走: 115回 勝率: 5.2% 複勝率: 13.9% | ||
0 | ロードトライデント | ダノンスマッシュ |
| 出走: 21回 勝率: 4.8% 複勝率: 14.3% | ||
0 | タヤスロレンヌ | タワーオブロンドン |
| 出走: 51回 勝率: 2.0% 複勝率: 15.7% | ||
0 | スタームーンナイト | ヴァンゴッホ |
| 出走: 13回 勝率: 0.0% 複勝率: 7.7% | ||
0 | エフエイト | ゴールデンバローズ |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | アンティミスト | Caravaggio |
| 出走: 3回 勝率: 0.0% 複勝率: 33.3% | ||
🐴 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3頭もの穴馬候補が検出されました。これだけ激走パターンに合致する馬が多いということは、波乱の可能性が高いレースと言えるでしょう。馬券は手広く構えることをおすすめします。
※ 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 ツマヤ(吉田豊騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走11着大敗→1800mから1400m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。
🔥 前走石橋脩騎手で11着→吉田豊騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 11着 → 中山ダート1800m 6着 → 東京ダート1600m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
0 タヤスロレンヌ(江田照男騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 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。
🔥 前走芝からダートへ戻る。過去ダートで好走歴があり、コース替わりで一変も。
📊 近走成績: 中京芝1400m 17着 → 中山ダート1200m 1着 → 東京ダート1300m 5着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 グランドフォレスト(上里直汰騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走14着大敗→1800mから1400m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。
🔥 前走柴田大知騎手で14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。
📌 2走前15着の大敗から前走14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: 中山ダート1800m 14着 → 中山ダート1800m 15着 → 福島芝1800m 15着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
❓ 「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」(東京ダート1400m・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。



