3歳以上1勝クラスの無料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

「3歳以上1勝クラス」(ダート1700m)は16頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《タイセイジェイド》を本命に推奨いたします。対抗は《システマソラー》、単穴に《バレンシア》を指名しております。ダート1700m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

タイセイジェイド 松山弘平

00倍

90.0

0

システマソラー 川田将雅

00倍

77.3

0

バレンシア M.デムーロ

00倍

70.8

0

ビズロード 菱田裕二

00倍

59.3

0

ゲタリア J.コレット

00倍

51.5

0

ルペイドゥロール 田山旺佑

00倍

  43.8

0

メイショウカスガイ 角田大和

00倍

  38.8

0

リヒトミューレ 西村淳也

00倍

  37.0

0

ゴールデンスラム 吉村誠之助

00倍

  36.7

0

アーブルラーブル 富田暁

00倍

  31.0

0

フェミナンジェンヌ 川端海翼

00倍

29.8

0

サイモンゼスト 酒井学

00倍

26.0

0

ケンフィールド 幸英明

00倍

25.1

0

テイクイットオール 柴田裕一郎

00倍

24.6

0

トッレブランカ 長岡禎仁

00倍

20.6

0

ブラックドレス 永島まなみ

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歳以上1勝クラス」

AIスコア分布チャート

1位と2位のスコア差は12.7pt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で深掘り分析

0 タイセイジェイド(松山弘平騎手)

「3歳以上1勝クラス」でAIが最も高く評価した《タイセイジェイド》を深掘り分析いたします。

📌 前走の戸崎圭太騎手から松山弘平騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

📌 前走1400m→今回1700mへ距離延長。スタミナが問われる一戦。

📌 近走の着順が上昇傾向(3着→9着→4着→1着)。調子の波に乗っている。

📊 近走成績: 京都ダート1400m 3着(3人気) → 阪神ダート1800m 9着(8人気) → 中山ダート1800m 4着(4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歳以上1勝クラス」

過去641レースで1番人気の勝率は30.0%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30.0%
1番人気の連対率47.4%
1番人気の複勝率59.4%
勝ち馬の平均人気3.6番人気
集計レース数641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:スローペース

逃げ1頭・先行3頭と、ペースが落ち着きそうな構成でございます。逃げ・先行タイプの馬が有利な展開になる可能性が高いです。前残りの競馬になりやすいため、先行力のある馬を中心にご検討ください。

▼ 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

8頭

50.0%

追込

4頭

25.0%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」

特に注目していただきたいのは上昇中の《トッレブランカ》《メイショウカスガイ》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

ブラックドレス 下降中
直近5走: 8着 ← 7着 ← 17着 ← 11着 ← 9着

0

トッレブランカ 上昇中
直近5走: 15着 ← 7着 ← 8着 ← 7着

0

メイショウカスガイ 上昇中
直近5走: 14着 ← 11着 ← 1着 ← 6着 ← 9着

0

アーブルラーブル 下降中
直近5走: 11着 ← 16着

0

テイクイットオール 上昇中
直近5走: 11着 ← 16着 ← 6着 ← 12着 ← 10着

0

バレンシア やや上昇
直近5走: 7着 ← 10着 ← 4着 ← 6着 ← 7着

0

ビズロード 上昇中
直近5走: 7着 ← 1着 ← 4着

0

タイセイジェイド 上昇中
直近5走: 3着 ← 9着 ← 4着 ← 1着

0

ケンフィールド やや上昇
直近5走: 9着 ← 9着 ← 1着 ← 2着 ← 10着

0

システマソラー やや下降
直近5走: 2着 ← 2着 ← 2着 ← 5着 ← 1着

0

ルペイドゥロール 上昇中
直近5走: 8着 ← 11着 ← 14着 ← 5着

0

サイモンゼスト 上昇中
直近5走: 8着 ← 12着 ← 7着 ← 8着 ← 1着

0

ゴールデンスラム 上昇中
直近5走: 10着 ← 5着 ← 7着 ← 1着 ← 6着

0

フェミナンジェンヌ 上昇中
直近5走: 12着 ← 11着

0

ゲタリア やや上昇
直近5走: 10着 ← 1着 ← 2着 ← 9着

0

リヒトミューレ やや上昇
直近5走: 6着 ← 8着 ← 2着 ← 3着 ← 6着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×小倉相性分析「3歳以上1勝クラス」

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杉山 晴紀調教師(249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

システマソラー 橋田 宜長
勝率: 33.3% 複勝率: 33.3% 平均着順: 5.7位

0

ゲタリア 杉山 晴紀
勝率: 11.6% 複勝率: 29.7% 平均着順: 6.7位

0

タイセイジェイド 矢作 芳人
勝率: 11.0% 複勝率: 26.5% 平均着順: 7.1位

0

メイショウカスガイ 角田 晃一
勝率: 10.7% 複勝率: 32.5% 平均着順: 7.3位

0

テイクイットオール 中竹 和也
勝率: 10.4% 複勝率: 26.1% 平均着順: 7.1位

0

アーブルラーブル 茶木 太樹
勝率: 10.4% 複勝率: 26.0% 平均着順: 7.2位

0

リヒトミューレ 中村 直也
勝率: 10.1% 複勝率: 24.6% 平均着順: 7.5位

0

ゴールデンスラム 池江 泰寿
勝率: 9.6% 複勝率: 24.2% 平均着順: 7.9位

0

ルペイドゥロール 新谷 功一
勝率: 8.5% 複勝率: 29.1% 平均着順: 7.1位

0

フェミナンジェンヌ 高橋 一哉
勝率: 8.2% 複勝率: 20.4% 平均着順: 7.8位

0

ケンフィールド 大根田 裕之
勝率: 6.8% 複勝率: 16.2% 平均着順: 8.4位

0

ブラックドレス 谷 潔
勝率: 6.7% 複勝率: 20.4% 平均着順: 8.1位

0

サイモンゼスト 谷 潔
勝率: 6.7% 複勝率: 20.4% 平均着順: 8.1位

0

トッレブランカ 今野 貞一
勝率: 5.6% 複勝率: 19.4% 平均着順: 8.1位

0

ビズロード 小崎 憲
勝率: 4.3% 複勝率: 14.9% 平均着順: 8.5位

0

バレンシア 笹田 和秀
勝率: 4.1% 複勝率: 17.0% 平均着順: 8.6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」

小倉ダート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ナダル産駒(21戦5勝・勝率23.8%)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。

▼ 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

アーブルラーブル ナダル
出走: 21回 勝率: 23.8% 複勝率: 33.3%

0

バレンシア ラニ
出走: 22回 勝率: 22.7% 複勝率: 40.9%

0

ルペイドゥロール ゴールドドリーム
出走: 15回 勝率: 20.0% 複勝率: 40.0%

0

ビズロード トランセンド
出走: 41回 勝率: 12.2% 複勝率: 29.3%

0

トッレブランカ ドレフォン
出走: 158回 勝率: 10.8% 複勝率: 24.7%

0

タイセイジェイド クリソベリル
出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 20.0%

0

ゲタリア クリソベリル
出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 20.0%

0

テイクイットオール キズナ
出走: 158回 勝率: 8.9% 複勝率: 20.3%

0

サイモンゼスト サトノアラジン
出走: 37回 勝率: 5.4% 複勝率: 18.9%

0

ブラックドレス ブラックタイド
出走: 103回 勝率: 4.9% 複勝率: 16.5%

0

ケンフィールド タリスマニック
出走: 22回 勝率: 4.5% 複勝率: 13.6%

0

メイショウカスガイ マジェスティックウォリアー
出走: 169回 勝率: 4.1% 複勝率: 21.3%

0

システマソラー ルヴァンスレーヴ
出走: 25回 勝率: 4.0% 複勝率: 20.0%

0

ゴールデンスラム ブリックスアンドモルタル
出走: 25回 勝率: 4.0% 複勝率: 16.0%

0

フェミナンジェンヌ アルアイン
出走: 9回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

0

リヒトミューレ ポエティックフレア
出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

🐴 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 ゴールデンスラム(吉村誠之助騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走ディー騎手で10着→吉村誠之助騎手に乗り替わり。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。

📊 近走成績: 中京ダート1800m 10着 → 小倉ダート1700m 5着 → 京都ダート1800m 7着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 ゲタリア(J.コレット騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走西村淳也騎手で10着→J.コレット騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 阪神ダート1800m 10着 → 阪神ダート1800m 1着 → 阪神ダート1800m 2着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

0 ルペイドゥロール(田山旺佑騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走藤懸貴志騎手で8着→田山旺佑騎手に乗り替わり。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8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: 阪神ダート1400m 8着 → 阪神ダート2000m 11着 → 阪神ダート1800m 14着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

❓ 「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」(小倉ダート1700m・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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