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…

自信ナシ

「3歳未勝利」(芝2000m)は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《ショウナンマルチ》を本命に推奨いたします。対抗は《ヤクジョ》、単穴に《ファーザーアウェイ》を指名しております。芝2000m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

12

ショウナンマルチ 池添謙一

12.3倍

90.0

4

ヤクジョ 小林美駒

721.7倍

87.7

15

ファーザーアウェイ 鮫島克駿

826.9倍

80.1

16

ギオンバヤシ 武豊

24.5倍

79.1

1

パンキー 横山和生

511.5倍

67.0

3

マコトアディントン 丹内祐次

411.1倍

  64.5

8

ゴコウコイコイ 国分恭介

611.5倍

  63.6

7

ウインカトリーヌ 岩田康誠

1032.4倍

  60.6

5

ティラユール 大久保友雅

14369.8倍

  60.3

13

テンレディーゴー 佐々木大輔

1191.0倍

  51.2

11

アルタティール 長浜鴻緒

13301.2倍

  48.4

2

タイセイネクサス 黛弘人

15423.7倍

  38.6

10

ルナティックブルー 小沢大仁

929.6倍

  34.6

6

エイシンインアウト 横山琉人

35.6倍

  34.0

9

リトルコリンズ 原田和真

12213.8倍

22.7

14

デルマノリクラ 遠藤汰月

16642.4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競馬ウェーブ予想の的中馬券

  • 複勝

    12ショウナンマルチ

    120 円

  • 複勝

    16ギオンバヤシ

    140 円

📊 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2.3pt)。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

12 ショウナンマルチ(池添謙一騎手)

「3歳未勝利」の注目馬は《ショウナンマルチ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。

📌 前走のルメール騎手から池添謙一騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

📊 近走成績: 東京芝2000m 2着(1人気) → 東京芝2400m 3着(1人気) → 東京芝2000m 2着(1人気)

📈 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148レースで1番人気の勝率は30.4%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30.4%
1番人気の連対率50.7%
1番人気の複勝率60.1%
勝ち馬の平均人気3.5番人気
集計レース数148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:スローペース

逃げ馬が少なく、スローペースが濃厚な構成でございます。前残りの展開になりやすく、先行力のある馬を重視していただきたいところです。差し馬は届かないリスクがございますので、その点にご注意ください。

▼ 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

1頭

6.2%

先行

3頭

18.8%

差し

4頭

25.0%

追込

8頭

50.0%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」

パンキー》《ヤクジョ》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。

▼ 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

1

パンキー 上昇中
直近5走: 10着 ← 3着 ← 3着 ← 4着

2

タイセイネクサス 横ばい
直近5走: 16着

3

マコトアディントン 下降中
直近5走: 4着 ← 5着 ← 2着 ← 4着 ← 16着

4

ヤクジョ 上昇中
直近5走: 14着 ← 4着 ← 7着 ← 7着 ← 9着

5

ティラユール やや上昇
直近5走: 12着 ← 9着 ← 11着

6

エイシンインアウト やや上昇
直近5走: 4着 ← 5着 ← 4着 ← 3着

7

ウインカトリーヌ 横ばい
直近5走: 6着 ← 8着 ← 6着

8

ゴコウコイコイ 下降中
直近5走: 3着 ← 8着 ← 7着 ← 4着 ← 11着

9

リトルコリンズ 上昇中
直近5走: 9着 ← 13着 ← 8着 ← 8着

10

ルナティックブルー 下降中
直近5走: 3着 ← 5着 ← 12着 ← 17着

11

アルタティール 下降中
直近5走: 11着 ← 11着 ← 5着 ← 15着 ← 15着

12

ショウナンマルチ 横ばい
直近5走: 2着 ← 3着 ← 2着

13

テンレディーゴー やや上昇
直近5走: 10着 ← 11着 ← 9着 ← 10着 ← 9着

14

デルマノリクラ やや上昇
直近5走: 15着 ← 10着 ← 10着 ← 12着 ← 13着

15

ファーザーアウェイ 上昇中
直近5走: 16着 ← 4着 ← 5着 ← 3着 ← 5着

16

ギオンバヤシ 下降中
直近5走: 2着 ← 3着 ← 5着 ← 3着 ← 7着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×函館相性分析「3歳未勝利」

函館での勝率が最も高いのは茶木 太樹調教師(47戦10勝・勝率21.3%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは栗田 徹調教師(82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

1

パンキー 茶木 太樹
勝率: 21.3% 複勝率: 34.0% 平均着順: 6.7位

11

アルタティール 手塚 貴久
勝率: 16.7% 複勝率: 28.3% 平均着順: 6.8位

15

ファーザーアウェイ 尾関 知人
勝率: 13.8% 複勝率: 31.0% 平均着順: 6.4位

12

ショウナンマルチ 大竹 正博
勝率: 13.1% 複勝率: 32.8% 平均着順: 6.1位

6

エイシンインアウト 中尾 秀正
勝率: 11.5% 複勝率: 32.7% 平均着順: 5.7位

13

テンレディーゴー 菊川 正達
勝率: 7.5% 複勝率: 28.3% 平均着順: 7.0位

16

ギオンバヤシ 鈴木 孝志
勝率: 6.8% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.0位

8

ゴコウコイコイ 栗田 徹
勝率: 6.1% 複勝率: 26.8% 平均着順: 7.5位

7

ウインカトリーヌ 西園 翔太
勝率: 5.6% 複勝率: 25.0% 平均着順: 6.8位

14

デルマノリクラ 勢司 和浩
勝率: 5.3% 複勝率: 21.1% 平均着順: 7.9位

10

ルナティックブルー 今野 貞一
勝率: 4.3% 複勝率: 17.0% 平均着順: 7.4位

5

ティラユール 北出 成人
勝率: 3.8% 複勝率: 19.2% 平均着順: 7.3位

9

リトルコリンズ 小手川 準
勝率: 2.5% 複勝率: 21.2% 平均着順: 7.1位

4

ヤクジョ 松永 康利
勝率: 1.8% 複勝率: 21.8% 平均着順: 7.8位

2

タイセイネクサス 古賀 慎明
勝率: 0.0% 複勝率: 11.1% 平均着順: 8.6位

3

マコトアディントン 前川 恭子
勝率: 0.0% 複勝率: 15.4% 平均着順: 6.3位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」

函館芝2000m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(13戦2勝・勝率15.4%)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

1

パンキー ウインブライト
出走: 13回 勝率: 15.4% 複勝率: 46.2%

2

タイセイネクサス キズナ
出走: 113回 勝率: 14.2% 複勝率: 32.7%

10

ルナティックブルー リオンディーズ
出走: 36回 勝率: 13.9% 複勝率: 27.8%

16

ギオンバヤシ ミッキーアイル
出走: 8回 勝率: 12.5% 複勝率: 50.0%

4

ヤクジョ リアルスティール
出走: 27回 勝率: 11.1% 複勝率: 18.5%

6

エイシンインアウト サトノダイヤモンド
出走: 42回 勝率: 9.5% 複勝率: 23.8%

3

マコトアディントン オルフェーヴル
出走: 98回 勝率: 9.2% 複勝率: 31.6%

13

テンレディーゴー デクラレーションオブウォー
出走: 13回 勝率: 7.7% 複勝率: 15.4%

15

ファーザーアウェイ エピファネイア
出走: 131回 勝率: 7.6% 複勝率: 29.8%

8

ゴコウコイコイ ゴールドシップ
出走: 120回 勝率: 5.8% 複勝率: 26.7%

11

アルタティール コントレイル
出走: 11回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

12

ショウナンマルチ グレーターロンドン
出走: 6回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7%

14

デルマノリクラ レッドファルクス
出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

9

リトルコリンズ ダノンスマッシュ
出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

7

ウインカトリーヌ ベンバトル
出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

5

ティラユール グァンチャーレ
出走: 0回 勝率: - 複勝率: -

🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「3歳未勝利」

「3歳未勝利」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。

1 パンキー(横山和生騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走斎藤新騎手で10着→横山和生騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 函館芝1800m 10着 → 阪神芝1600m 3着 → 中京芝2000m 3着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

5 ティラユール(大久保友雅騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走12着大敗→2600mから2000m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。

📊 近走成績: 函館芝2600m 12着 → 阪神芝2400m 9着 → 阪神芝1600m 11着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

13 テンレディーゴー(佐々木大輔騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走吉田隼人騎手で10着→佐々木大輔騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📌 2走前11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: 函館芝2000m 10着 → 東京ダート2100m 11着 → 中山ダート1800m 9着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

❓ 「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」(函館芝2000m・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。

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