「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：
阪神
3R 11:00
3歳未勝利 ダート 1800m 16頭
29,810 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…
自信アリ
「3歳未勝利」はダート1800m・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《ボーントゥウォリア》を本命といたしましたが、《ウルトラハート》《タイキジュビリー》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 |
|---|---|---|---|
| 15 | 34.7倍 | ◎ 90.0 | |
| 11 | 12.9倍 | ○ 81.7 | |
| 6 | 825.3倍 | ▲ 73.6 | |
| 7 | 12121.0倍 | △ 71.7 | |
| 1 | 69.8倍 | ☆ 71.1 | |
| 10 | 15317.5倍 | 65.3 | |
| 5 | 24.5倍 | 60.7 | |
| 2 | 928.4倍 | 57.7 | |
| 14 | 59.6倍 | 54.7 | |
| 4 | 11105.4倍 | 54.2 | |
| 13 | 49.2倍 | 35.1 | |
| 8 | 723.3倍 | 消 28.1 | |
| 9 | 1086.0倍 | 消 23.5 | |
| 12 | 13159.1倍 | 消 22.2 | |
| 16 | 16371.5倍 | 消 21.5 | |
| 3 | 14180.7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
15ボーントゥウォリア
180 円
複勝
11ウルトラハート
140 円
複勝
1ジャスティンゴッホ
250 円
単勝
15ボーントゥウォリア
470 円
馬単
15ボーントゥウォリア＞1ジャスティンゴッホ
6,360 円
3連複
1ジャスティンゴッホ－11ウルトラハート－15ボーントゥウォリア
3,470 円
3連単
15ボーントゥウォリア＞1ジャスティンゴッホ＞11ウルトラハート
18,940 円
📊 AIスコア分布「3歳未勝利」
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歳未勝利」
15 ボーントゥウォリア（岩田望来騎手）
「3歳未勝利」でAIが最も高く評価した《ボーントゥウォリア》を深掘り分析いたします。
特筆すべきイベントはありませんが、AI評価の高さに注目です。
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
🎲 波乱度メーター「3歳未勝利」
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：ハイペース
先行馬が3頭と多く、ペースが上がりやすいメンバー構成でございます。前が潰れる展開になれば、後方待機組に大きなチャンスが巡ってまいります。差し脚に定評のある馬を穴馬として押さえておくのも一手でございます。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 15.4% |
先行 | 1頭 | 7.7% |
差し | 5頭 | 38.5% |
追込 | 5頭 | 38.5% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」
《ワンダーシャッフル》《タイキジュビリー》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 |
|---|---|---|
1 | ジャスティンゴッホ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 5着 ← 7着 ← 2着 | ||
2 | カフラー | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
3 | カフジマリボー | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 9着 ← 4着 ← 13着 ← 5着 | ||
4 | ピースビート | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 10着 ← 6着 ← 7着 | ||
5 | マイカラー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 4着 ← 4着 ← 2着 ← 8着 | ||
6 | タイキジュビリー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 11着 ← 4着 | ||
7 | アングランパ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 10着 ← 11着 ← 14着 | ||
8 | ハオカノア | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 7着 ← 4着 ← 3着 ← 13着 ← 3着 | ||
9 | ギフテッドスペック | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 12着 ← 4着 | ||
10 | キタノシリウス | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
11 | ウルトラハート | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 3着 ← 3着 ← 3着 ← 2着 ← 5着 | ||
12 | ゴルトミュンツェ | ← 横ばい |
| 直近5走: 14着 | ||
13 | ハナコトバ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 4着 ← 10着 ← 4着 ← 4着 ← 2着 | ||
14 | ワンダーシャッフル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 4着 ← 4着 | ||
15 | ボーントゥウォリア | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
16 | ニミッツハイウェイ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 8着 ← 13着 ← 8着 ← 10着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×阪神相性分析「3歳未勝利」
阪神での勝率が最も高いのは吉岡 辰弥調教師（267戦41勝・勝率15.4%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは矢作 芳人調教師（582戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
5 | マイカラー | 吉岡 辰弥 |
| 勝率: 15.4% 複勝率: 35.6% 平均着順: 6.1位 | ||
7 | アングランパ | 田中 克典 |
| 勝率: 12.6% 複勝率: 33.1% 平均着順: 6.1位 | ||
6 | タイキジュビリー | 辻野 泰之 |
| 勝率: 12.0% 複勝率: 31.5% 平均着順: 6.6位 | ||
12 | ゴルトミュンツェ | 高柳 大輔 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 32.6% 平均着順: 6.5位 | ||
4 | ピースビート | 中村 直也 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 27.4% 平均着順: 7.0位 | ||
13 | ハナコトバ | 寺島 良 |
| 勝率: 8.8% 複勝率: 25.2% 平均着順: 6.8位 | ||
15 | ボーントゥウォリア | 奥村 豊 |
| 勝率: 8.8% 複勝率: 25.9% 平均着順: 7.3位 | ||
2 | カフラー | 矢作 芳人 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 27.0% 平均着順: 6.9位 | ||
3 | カフジマリボー | 中竹 和也 |
| 勝率: 7.7% 複勝率: 26.1% 平均着順: 7.3位 | ||
10 | キタノシリウス | 坂口 智康 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 21.0% 平均着順: 7.5位 | ||
11 | ウルトラハート | 中尾 秀正 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 19.6% 平均着順: 7.5位 | ||
14 | ワンダーシャッフル | 渡辺 薫彦 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 23.3% 平均着順: 7.3位 | ||
16 | ニミッツハイウェイ | 梅田 智之 |
| 勝率: 5.2% 複勝率: 16.0% 平均着順: 8.0位 | ||
8 | ハオカノア | 小崎 憲 |
| 勝率: 3.9% 複勝率: 14.1% 平均着順: 7.9位 | ||
1 | ジャスティンゴッホ | 茶木 太樹 |
| 勝率: 3.9% 複勝率: 17.3% 平均着順: 8.1位 | ||
9 | ギフテッドスペック | 小椋 研介 |
| 勝率: 2.5% 複勝率: 12.5% 平均着順: 8.1位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」
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キズナ産駒（434戦60勝・勝率13.8%）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 |
|---|---|---|
7 | アングランパ | キズナ |
| 出走: 434回 勝率: 13.8% 複勝率: 39.2% | ||
15 | ボーントゥウォリア | シニスターミニスター |
| 出走: 356回 勝率: 13.2% 複勝率: 31.5% | ||
16 | ニミッツハイウェイ | ジャスタウェイ |
| 出走: 259回 勝率: 10.4% 複勝率: 25.1% | ||
2 | カフラー | American Pharoah |
| 出走: 57回 勝率: 8.8% 複勝率: 19.3% | ||
6 | タイキジュビリー | ホッコータルマエ |
| 出走: 310回 勝率: 8.7% 複勝率: 23.2% | ||
11 | ウルトラハート | ホッコータルマエ |
| 出走: 310回 勝率: 8.7% 複勝率: 23.2% | ||
4 | ピースビート | 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% | ||
10 | キタノシリウス | アジアエクスプレス |
| 出走: 103回 勝率: 7.8% 複勝率: 19.4% | ||
14 | ワンダーシャッフル | アニマルキングダム |
| 出走: 15回 勝率: 6.7% 複勝率: 40.0% | ||
3 | カフジマリボー | ハービンジャー |
| 出走: 208回 勝率: 5.8% 複勝率: 24.0% | ||
8 | ハオカノア | ディープブリランテ |
| 出走: 81回 勝率: 1.2% 複勝率: 9.9% | ||
13 | ハナコトバ | ラブリーデイ |
| 出走: 59回 勝率: 0.0% 複勝率: 5.1% | ||
1 | ジャスティンゴッホ | ヴァンゴッホ |
| 出走: 14回 勝率: 0.0% 複勝率: 21.4% | ||
12 | ゴルトミュンツェ | スワーヴリチャード |
| 出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
5 | マイカラー | City of Light |
| 出走: 5回 勝率: 0.0% 複勝率: 20.0% | ||
9 | ギフテッドスペック | ビッグアーサー |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
🐴 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。《ジャスティンゴッホ》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。
1 ジャスティンゴッホ（松山弘平騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走西塚洸二騎手で11着→松山弘平騎手に乗り替わり。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2着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 中京ダート1900m 11着 → 阪神ダート1800m 5着 → 京都ダート1900m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
9 ギフテッドスペック（秋山稔樹騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走松若風馬騎手で10着→秋山稔樹騎手に乗り替わり。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12着の大敗から前走10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: 京都芝1400m 10着 → 京都芝1600m 12着 → 阪神芝1400m 4着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
14 ワンダーシャッフル（太宰啓介騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走河原田菜騎手で10着→太宰啓介騎手に乗り替わり。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。
📊 近走成績: 福島芝1800m 10着 → 中京芝2000m 4着 → 小倉芝1800m 4着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「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」（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。
