「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：
福島
12R
3歳以上1勝クラス芝1200m16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」（芝1200m）。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《ビッグフラワー》でございます。次いで《テルケンレンスキー》、《ファインサマーデイ》の順に評価しておりますが、芝1200m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 | ▲ 85.6 | |
| 0 | 00倍 | △ 79.3 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 74.0 | |
| 0 | 00倍 | 71.1 | |
| 0 | 00倍 | 70.4 | |
| 0 | 00倍 | 69.5 | |
| 0 | 00倍 | 68.3 | |
| 0 | 00倍 | 65.0 | |
| 0 | 00倍 | 64.2 | |
| 0 | 00倍 | 63.7 | |
| 0 | 00倍 | 58.5 | |
| 0 | 00倍 | 57.0 | |
| 0 | 00倍 | 48.9 | |
| 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 ビッグフラワー（小崎綾也騎手）
「3歳以上1勝クラス」の注目馬は《ビッグフラワー》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の丸山元気騎手から小崎綾也騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 近走の着順が上昇傾向（6着→3着→6着→6着→3着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 福島芝1200m 6着（5人気） → 中京芝1400m 3着（4人気） → 中京芝1200m 6着（4人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
🎲 波乱度メーター「3歳以上1勝クラス」
過去532レースの統計では1番人気の勝率が26.7%と低めです。
穴馬の台頭が見られる条件であり、人気薄にも注目してください。
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 | 26.7% |
| 1番人気の連対率 | 46.8% |
| 1番人気の複勝率 | 59.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.7番人気 |
| 集計レース数 | 532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
ミドルペースが想定される構成でございます。展開の有利不利は少なく、馬の能力差がそのまま着順に反映されやすいレースです。特定の脚質に偏らない分、実力通りの決着になる確率が高いと見ております。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.7% |
先行 | 5頭 | 33.3% |
差し | 8頭 | 53.3% |
追込 | 1頭 | 6.7% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」
《デアリングエア》《ルクスコロン》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 | テンプーシャオン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 12着 ← 12着 ← 11着 ← 14着 | ||
0 | クリノゴッホ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 13着 ← 12着 ← 7着 ← 8着 | ||
0 | ビッグフラワー | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 3着 ← 6着 ← 6着 ← 3着 | ||
0 | ココボロ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 11着 ← 11着 ← 11着 ← 16着 ← 13着 | ||
0 | ステートオブロック | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | オレイア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 15着 ← 17着 | ||
0 | ジェイエルライナー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 13着 ← 4着 ← 14着 ← 13着 | ||
0 | デアリングエア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 16着 ← 3着 ← 7着 ← 7着 | ||
0 | ラブリーガール | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 8着 ← 9着 ← 15着 ← 10着 ← 8着 | ||
0 | ルクスコロン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 10着 ← 12着 ← 2着 ← 9着 | ||
0 | ルシェロアズーリ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 9着 ← 5着 ← 4着 ← 6着 | ||
0 | テルケンレンスキー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 11着 ← 7着 ← 7着 ← 1着 | ||
0 | ファインサマーデイ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 3着 ← 2着 ← 1着 | ||
0 | サムハラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 3着 ← 1着 | ||
0 | エバーラスト | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 5着 ← 4着 | ||
0 | コックオーヴァン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 7着 ← 16着 ← 5着 ← 5着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×福島相性分析「3歳以上1勝クラス」
福島での勝率が最も高いのは菊沢 隆徳調教師（126戦13勝・勝率10.3%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは青木 孝文調教師（177戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | デアリングエア | 菊沢 隆徳 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 33.3% 平均着順: 6.2位 | ||
0 | テルケンレンスキー | 竹内 正洋 |
| 勝率: 9.6% 複勝率: 25.2% 平均着順: 7.1位 | ||
0 | ファインサマーデイ | 高柳 瑞樹 |
| 勝率: 9.6% 複勝率: 25.4% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | テンプーシャオン | 和田 勇介 |
| 勝率: 6.9% 複勝率: 31.5% 平均着順: 6.5位 | ||
0 | ジェイエルライナー | 青木 孝文 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 24.9% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | ルシェロアズーリ | 鈴木 伸尋 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 23.6% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | クリノゴッホ | 新開 幸一 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 15.6% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | サムハラ | 新開 幸一 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 15.6% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | ビッグフラワー | 加藤 征弘 |
| 勝率: 5.7% 複勝率: 19.3% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | ルクスコロン | 堀内 岳志 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 10.9% 平均着順: 9.0位 | ||
0 | エバーラスト | 和田 正一郎 |
| 勝率: 4.5% 複勝率: 18.2% 平均着順: 8.7位 | ||
0 | ココボロ | 松山 将樹 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 20.0% 平均着順: 8.5位 | ||
0 | コックオーヴァン | 伊藤 伸一 |
| 勝率: 4.2% 複勝率: 10.2% 平均着順: 9.1位 | ||
0 | ラブリーガール | 勢司 和浩 |
| 勝率: 3.4% 複勝率: 10.1% 平均着順: 9.0位 | ||
0 | オレイア | 加藤 和宏 |
| 勝率: 2.4% 複勝率: 9.5% 平均着順: 10.0位 | ||
0 | ステートオブロック | 松尾 卓哉 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 9.7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」
福島芝1200m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ウインブライト産駒（14戦2勝・勝率14.3%）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 | コックオーヴァン | ウインブライト |
| 出走: 14回 勝率: 14.3% 複勝率: 42.9% | ||
0 | ルシェロアズーリ | ノーブルミッション |
| 出走: 15回 勝率: 13.3% 複勝率: 26.7% | ||
0 | ビッグフラワー | ビッグアーサー |
| 出走: 168回 勝率: 11.9% 複勝率: 31.5% | ||
0 | ココボロ | ビッグアーサー |
| 出走: 168回 勝率: 11.9% 複勝率: 31.5% | ||
0 | ラブリーガール | サートゥルナーリア |
| 出走: 18回 勝率: 11.1% 複勝率: 38.9% | ||
0 | サムハラ | サートゥルナーリア |
| 出走: 18回 勝率: 11.1% 複勝率: 38.9% | ||
0 | ルクスコロン | モーリス |
| 出走: 97回 勝率: 10.3% 複勝率: 21.6% | ||
0 | ファインサマーデイ | ファインニードル |
| 出走: 44回 勝率: 9.1% 複勝率: 22.7% | ||
0 | ジェイエルライナー | タワーオブロンドン |
| 出走: 53回 勝率: 7.5% 複勝率: 15.1% | ||
0 | ステートオブロック | シルバーステート |
| 出走: 84回 勝率: 7.1% 複勝率: 19.0% | ||
0 | デアリングエア | エピファネイア |
| 出走: 76回 勝率: 5.3% 複勝率: 13.2% | ||
0 | テンプーシャオン | ドレフォン |
| 出走: 57回 勝率: 5.3% 複勝率: 17.5% | ||
0 | クリノゴッホ | マツリダゴッホ |
| 出走: 190回 勝率: 3.7% 複勝率: 14.7% | ||
0 | テルケンレンスキー | サトノダイヤモンド |
| 出走: 33回 勝率: 3.0% 複勝率: 24.2% | ||
0 | オレイア | カレンブラックヒル |
| 出走: 52回 勝率: 1.9% 複勝率: 9.6% | ||
0 | エバーラスト | ミスターメロディ |
| 出走: 22回 勝率: 0.0% 複勝率: 22.7% | ||
🐴 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」はAI穴馬診断で3頭がピックアップされる混戦模様です。人気薄の好走が多発しやすい条件が揃っており、高配当を狙うチャンスが広がっています。
※ 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 ラブリーガール（吉田豊騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走8着大敗→1400mから1200m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。
🔥 前走武藤雅騎手で8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: 新潟芝1400m 8着 → 福島芝1200m 9着 → 中山ダート1200m 15着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
0 ココボロ（嶋田純次騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走11着大敗→1400mから1200m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。
🔥 前走野中悠太騎手で11着→嶋田純次騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 新潟芝1400m 11着 → 中京ダート1800m 11着 → 小倉ダート1700m 11着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
0 ジェイエルライナー（小林脩斗騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走13着大敗→1400mから1200m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。
🔥 前走小林凌大騎手で13着→小林脩斗騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 前走ダートから芝に初挑戦。未知の魅力がある。
📊 近走成績: 東京ダート1400m 13着 → 東京ダート1400m 4着 → 東京ダート1600m 14着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
❓ 「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」（福島芝1200m・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。
