「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:
函館
12R16:05
3歳以上1勝クラスダート1700m7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…
激アツ
7頭立ての「3歳以上1勝クラス」(ダート1700m)。少頭数ゆえに展開が読みやすいレースでございます。《イサギ》がAI最上位の評価を獲得いたしました。少頭数レースは堅い決着になることが多く、《イサギ》と《シーズザスローン》の2頭軸マルチも効率的な買い方でございます。ただし少頭数でも油断は禁物。伏兵の一発にもご注意ください。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 52.4 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 38.4 | |
| 0 | 00倍 | △ 36.3 | |
| 0 | 00倍 | 消 25.3 | |
| 0 | 00倍 | 消 23.7 | |
| 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」
1位と2位のスコア差は37.6ptとなっております。AIは本命馬を明確に上位と評価しており、軸として信頼できる一頭でございます。全体のスコア幅は70.0ptで、上位と下位の力差がはっきりした構成です。
⭐ 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 イサギ(小沢大仁騎手)
当AI予想の本命馬《イサギ》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 近走の着順が上昇傾向(6着→12着→1着→7着→7着)。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 函館ダート1700m 6着(8人気) → 中京ダート1800m 12着(11人気) → 小倉ダート1700m 1着(8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371レースでの1番人気の勝率は33.7%。
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、超少頭数で堅い傾向である点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 33.7% |
| 1番人気の連対率 | 49.6% |
| 1番人気の複勝率 | 63.3% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 371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
先行勢が4頭と多めの構成でございます。序盤からペースが流れ、最後の直線で差し馬が伸びてくる展開が想定されます。人気の先行馬が崩れるケースも考えられますので、穴党の方は後方待機組に注目です。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 4頭 | 57.1% |
差し | 1頭 | 14.3% |
追込 | 2頭 | 28.6% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」
《シュヴァルノワール》《カーフキック》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 | シュヴァルノワール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 7着 ← 10着 ← 3着 ← 4着 | ||
0 | ブレイジングスター | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 5着 ← 13着 ← 4着 ← 9着 ← 12着 | ||
0 | カーフキック | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 10着 ← 3着 ← 1着 ← 2着 | ||
0 | イサギ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 12着 ← 1着 ← 7着 ← 7着 | ||
0 | ゴールドブレイズ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 3着 ← 3着 ← 7着 ← 1着 | ||
0 | アチーヴァー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 1着 ← 7着 | ||
0 | シーズザスローン | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 ← 7着 ← 7着 ← 5着 ← 3着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×函館相性分析「3歳以上1勝クラス」
函館での勝率が最も高いのは石坂 公一調教師(46戦11勝・勝率23.9%)でございます。
出走経験が最も豊富なのは松永 幹夫調教師(61戦)です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | アチーヴァー | 石坂 公一 |
| 勝率: 23.9% 複勝率: 50.0% 平均着順: 5.3位 | ||
0 | シュヴァルノワール | 嘉藤 貴行 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 40.0% 平均着順: 4.9位 | ||
0 | シーズザスローン | 松永 幹夫 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 24.6% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | カーフキック | 高橋 文雅 |
| 勝率: 4.7% 複勝率: 20.9% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | ブレイジングスター | 高橋 康之 |
| 勝率: 2.1% 複勝率: 8.5% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | イサギ | 小椋 研介 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 15.4% 平均着順: 7.7位 | ||
0 | ゴールドブレイズ | 浅利 英明 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 42.9% 平均着順: 8.3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」
函館ダート1700m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ーニン産駒(10戦2勝・勝率20.0%)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 | ブレイジングスター | モーニン |
| 出走: 10回 勝率: 20.0% 複勝率: 20.0% | ||
0 | シーズザスローン | キズナ |
| 出走: 63回 勝率: 14.3% 複勝率: 31.7% | ||
0 | カーフキック | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 39回 勝率: 12.8% 複勝率: 46.2% | ||
0 | イサギ | リアルスティール |
| 出走: 30回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.0% | ||
0 | アチーヴァー | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 17回 勝率: 0.0% 複勝率: 11.8% | ||
0 | シュヴァルノワール | スワーヴリチャード |
| 出走: 6回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7% | ||
0 | ゴールドブレイズ | ゴールドドリーム |
| 出走: 6回 勝率: 0.0% 複勝率: 50.0% | ||
🐴 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 シュヴァルノワール(横山和生騎手) ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 近走不振だが函館では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 函館ダート1700m 6着 → 中山ダート2400m 7着 → 函館ダート1700m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 アチーヴァー(佐々木大輔騎手) ★☆☆☆☆【注意馬】
📌 近走は下降傾向だが、勝ち鞍のある実力馬。一度の好走で一気に浮上する力を秘めている。
📊 近走成績: 函館ダート1700m 6着 → 中山ダート1800m 1着 → 京都ダート1800m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
0 ブレイジングスター(和田陽希騎手) ★☆☆☆☆【注意馬】
📌 2走前13着の大敗から前走5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: 函館ダート1700m 5着 → 福島ダート1700m 13着 → 小倉ダート1700m 4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」(函館ダート1700m・7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。



