3歳未勝利の無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🔖 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…

予測不能

「3歳未勝利」(芝1200m)は18頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《マリノムーンリーフ》を本命に推奨いたします。対抗は《リフルフォース》、単穴に《シャンデリュイーズ》を指名しております。芝1200mの多頭数レースでは枠順や展開の影響が大きくなりますので、下記の展開予測シナリオも合わせてご参照いただければ幸いです。馬券は少し広めに構えておくのが賢明でしょう。

▼ 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

0

マリノムーンリーフ 角田大和

00倍

90.0

0

リフルフォース 団野大成

00倍

89.9

0

シャンデリュイーズ 松若風馬

00倍

88.0

0

サラサキングスター 森田誠也

00倍

87.4

0

ランスオブラヴ 西村淳也

00倍

82.9

0

ロングジーニアス 長岡禎仁

00倍

  82.7

0

アイルトン 酒井学

00倍

  77.5

0

メドウセージ 高杉吏麒

00倍

  70.9

0

ルージュルガーノ 秋山稔樹

00倍

  70.2

0

マルモリキャスター 泉谷楓真

00倍

  65.6

0

デュードロップ 永島まなみ

00倍

  64.0

0

レイノルズナンバー 幸英明

00倍

  63.5

0

ニシノトリビュート 田山旺佑

00倍

  56.7

0

アンコ 富田暁

00倍

  56.0

0

ミヤノラングリー 太宰啓介

00倍

  54.1

0

ナデシコザクラ 柴田裕一郎

00倍

  49.4

0

ヒャクギマル 国分優作

00倍

  36.4

0

パープルウインド 藤懸貴志

00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スコア分布「3歳未勝利」

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0.1pt)。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

0 マリノムーンリーフ(角田大和騎手)

「3歳未勝利」の注目馬は《マリノムーンリーフ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。

📌 前走の田口貫太騎手から角田大和騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

📌 前走1400m→今回1200mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。

📌 前走ダート→今回芝への転戦。コース替わりが好転の鍵。

📌 約3ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。

📌 近走の着順が上昇傾向(13着→9着→6着→10着→6着)。調子の波に乗っている。

📊 近走成績: 阪神ダート1400m 13着(8人気) → 小倉ダート1000m 9着(8人気) → 京都ダート1200m 6着(6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歳未勝利」

過去745レースで1番人気の勝率は27.8%と標準的な水準です。

堅い決着も波乱もあり得るため、ヒモを広めに取ることをおすすめいたします。

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?

標準
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率27.8%
1番人気の連対率47.0%
1番人気の複勝率58.1%
勝ち馬の平均人気3.9番人気
集計レース数745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

逃げ3頭・先行4頭と先行争いが激しくなりそうな構成でございます。ペースが速くなれば前の馬が消耗しやすく、差し・追込タイプの馬に注目です。後方から脚を溜められる馬を重視した馬券構成をおすすめいたします。

▼ 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

3頭

16.7%

先行

4頭

22.2%

差し

9頭

50.0%

追込

2頭

11.1%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」

特に注目していただきたいのは上昇中の《マリノムーンリーフ》《レイノルズナンバー》でございます。

調子の波に乗っている馬は、本番でも好走する傾向がございます。

人気に関わらず、好調馬は馬券に組み入れておく価値があるでしょう。

▼ 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

0

マリノムーンリーフ 上昇中
直近5走: 13着 ← 9着 ← 6着 ← 10着 ← 6着

0

レイノルズナンバー 上昇中
直近5走: 12着 ← 14着 ← 10着

0

ミヤノラングリー 横ばい
直近5走: 11着

0

アンコ 下降中
直近5走: 7着 ← 15着 ← 15着

0

サラサキングスター 横ばい
直近5走: 15着

0

ランスオブラヴ 下降中
直近5走: 3着 ← 7着 ← 14着 ← 10着

0

アイルトン 上昇中
直近5走: 8着 ← 5着 ← 10着 ← 3着 ← 6着

0

ロングジーニアス 横ばい
直近5走: 9着 ← 10着 ← 9着

0

シャンデリュイーズ 上昇中
直近5走: 12着 ← 15着 ← 13着 ← 2着 ← 2着

0

メドウセージ 上昇中
直近5走: 17着 ← 10着

0

ナデシコザクラ やや上昇
直近5走: 15着 ← 3着 ← 12着 ← 12着 ← 8着

0

ニシノトリビュート 上昇中
直近5走: 15着 ← 9着 ← 8着

0

マルモリキャスター やや下降
直近5走: 7着 ← 5着 ← 11着 ← 11着 ← 5着

0

リフルフォース 上昇中
直近5走: 16着 ← 6着

0

ヒャクギマル 上昇中
直近5走: 18着 ← 14着 ← 13着

0

ルージュルガーノ やや上昇
直近5走: 13着 ← 4着 ← 3着 ← 12着

0

デュードロップ 下降中
直近5走: 14着 ← 9着 ← 15着

0

パープルウインド 上昇中
直近5走: 9着 ← 16着 ← 11着 ← 7着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×小倉相性分析「3歳未勝利」

小倉での勝率が最も高いのは橋田 宜長調教師(3戦1勝・勝率33.3%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは角田 晃一調教師(198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

0

アイルトン 橋田 宜長
勝率: 33.3% 複勝率: 33.3% 平均着順: 5.7位

0

サラサキングスター 斉藤 崇史
勝率: 13.9% 複勝率: 35.1% 平均着順: 6.4位

0

レイノルズナンバー 大久保 龍志
勝率: 11.0% 複勝率: 25.3% 平均着順: 7.0位

0

マリノムーンリーフ 角田 晃一
勝率: 10.6% 複勝率: 32.8% 平均着順: 7.3位

0

マルモリキャスター 大橋 勇樹
勝率: 10.3% 複勝率: 21.8% 平均着順: 7.3位

0

ランスオブラヴ 奥村 豊
勝率: 10.0% 複勝率: 27.2% 平均着順: 7.3位

0

ロングジーニアス 高橋 亮
勝率: 9.9% 複勝率: 22.7% 平均着順: 7.7位

0

リフルフォース 上村 洋行
勝率: 9.9% 複勝率: 25.9% 平均着順: 7.8位

0

アンコ 武 英智
勝率: 9.7% 複勝率: 26.7% 平均着順: 7.2位

0

ニシノトリビュート 新谷 功一
勝率: 8.4% 複勝率: 28.9% 平均着順: 7.1位

0

メドウセージ 藤岡 健一
勝率: 7.9% 複勝率: 25.4% 平均着順: 7.7位

0

ヒャクギマル 坂口 智康
勝率: 5.6% 複勝率: 15.0% 平均着順: 8.2位

0

シャンデリュイーズ 小栗 実
勝率: 5.6% 複勝率: 22.2% 平均着順: 7.8位

0

ミヤノラングリー 石橋 守
勝率: 5.4% 複勝率: 19.0% 平均着順: 7.7位

0

ルージュルガーノ 昆 貢
勝率: 4.6% 複勝率: 12.0% 平均着順: 9.0位

0

デュードロップ 平田 修
勝率: 4.5% 複勝率: 16.8% 平均着順: 8.5位

0

パープルウインド 羽月 友彦
勝率: 4.3% 複勝率: 14.8% 平均着順: 8.7位

0

ナデシコザクラ 秋山 真一郎
勝率: 3.7% 複勝率: 11.1% 平均着順: 9.1位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」

小倉芝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ダノンスマッシュ産駒(11戦2勝・勝率18.2%)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

0

アイルトン ダノンスマッシュ
出走: 11回 勝率: 18.2% 複勝率: 27.3%

0

アンコ フィレンツェファイア
出走: 8回 勝率: 12.5% 複勝率: 12.5%

0

ヒャクギマル フォーウィールドライブ
出走: 17回 勝率: 11.8% 複勝率: 11.8%

0

リフルフォース ロードカナロア
出走: 552回 勝率: 11.4% 複勝率: 26.8%

0

ロングジーニアス ベンバトル
出走: 9回 勝率: 11.1% 複勝率: 22.2%

0

マルモリキャスター ビッグアーサー
出走: 208回 勝率: 10.1% 複勝率: 27.4%

0

ランスオブラヴ サトノダイヤモンド
出走: 46回 勝率: 8.7% 複勝率: 19.6%

0

レイノルズナンバー ミッキーアイル
出走: 182回 勝率: 7.7% 複勝率: 24.7%

0

メドウセージ ミッキーアイル
出走: 182回 勝率: 7.7% 複勝率: 24.7%

0

ルージュルガーノ キタサンブラック
出走: 53回 勝率: 7.5% 複勝率: 24.5%

0

ニシノトリビュート モーリス
出走: 181回 勝率: 6.1% 複勝率: 19.9%

0

パープルウインド サトノアラジン
出走: 66回 勝率: 6.1% 複勝率: 22.7%

0

デュードロップ リオンディーズ
出走: 133回 勝率: 5.3% 複勝率: 18.8%

0

マリノムーンリーフ タワーオブロンドン
出走: 42回 勝率: 4.8% 複勝率: 19.0%

0

ナデシコザクラ ビーチパトロール
出走: 14回 勝率: 0.0% 複勝率: 7.1%

0

サラサキングスター Kingman
出走: 8回 勝率: 0.0% 複勝率: 12.5%

0

ミヤノラングリー ナダル
出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

0

シャンデリュイーズ ダノンキングリー
出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 50.0%

🐴 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。《ルージュルガーノ》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。

0 ルージュルガーノ(秋山稔樹騎手) ★★★★☆【大穴候補】

🔥 前走横山和生騎手で13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。

🔥 約6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。

🔥 前走ダートから芝へ戻る。過去芝で好走歴があり、コース替わりで一変も。

📊 近走成績: 阪神ダート1200m 13着 → 中京芝1200m 4着 → 京都芝1200m 3着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

0 ロングジーニアス(長岡禎仁騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走9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。

🔥 前走松若風馬騎手で9着→長岡禎仁騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📌 2走前10着の大敗から前走9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 9着 → 小倉芝1200m 10着 → 京都芝1600m 9着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい

0 デュードロップ(永島まなみ騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走14着大敗→1800m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。

🔥 前走国分優作騎手で14着→永島まなみ騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 京都芝1800m 14着 → 中京芝1600m 9着 → 阪神芝1600m 15着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

❓ 「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」(小倉芝1200m・18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。

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