「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：
小倉
12R 16:30
3歳以上1勝クラス ダート 1700m 16頭
610 円
🔖 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」はダート1700m・16頭立て。多頭数のためレース展開が読みにくい一戦でございます。AI予測では《タイセイジェイド》を本命といたしましたが、《システマソラー》《バレンシア》も高い評価を受けております。馬群が密集しやすいレースですので、内枠の先行馬には特に注目です。各種統計データもご確認のうえ、馬券検討にお役立てください。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 8 | 26.4倍 | ◎ 90.0 | |
| 10 | 11.7倍 | ○ 77.3 | |
| 12 | 927.5倍 | ▲ 70.8 | |
| 9 | 722.0倍 | △ 59.3 | |
| 15 | 514.2倍 | ☆ 51.5 | |
| 11 | 12112.1倍 | 43.8 | |
| 4 | 37.6倍 | 39.6 | |
| 14 | 1042.1倍 | 38.8 | |
| 7 | 824.8倍 | 36.7 | |
| 13 | 16351.4倍 | 31.0 | |
| 6 | 14221.6倍 | 消 29.8 | |
| 2 | 621.5倍 | 消 26.0 | |
| 1 | 410.3倍 | 消 25.1 | |
| 5 | 1187.2倍 | 消 24.6 | |
| 3 | 15334.8倍 | 消 20.6 | |
| 16 | 13117.8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競馬ウェーブ予想の的中馬券
複勝
10システマソラー
110 円
複勝
15ゲタリア
330 円
単勝
10システマソラー
170 円
📊 AIスコア分布「3歳以上1勝クラス」
本命馬のスコアが他馬を大きく上回っております（差12.7pt）。AIの分析結果に迷いはなく、この馬を軸にした馬券構成が有効と考えられます。対抗馬以下との差もございますので、相手選びに集中したいところです。
⭐ 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」
8 タイセイジェイド（松山弘平騎手）
「3歳以上1勝クラス」の注目馬は《タイセイジェイド》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 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「3歳以上1勝クラス」
過去643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。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 30.0% |
| 1番人気の連対率 | 47.6% |
| 1番人気の複勝率 | 59.6% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.6番人気 |
| 集計レース数 | 643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
先行争いが穏やかなメンバー構成でございます。逃げ・先行馬が楽にポジションを取れる見込みで、4角先頭からの押し切りが決まりやすい展開が予想されます。前に行ける馬を中心に馬券を組み立てるのがおすすめです。
| 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。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
1 | 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 | ||
2 | サイモンゼスト | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 12着 ← 7着 ← 8着 ← 1着 | ||
3 | トッレブランカ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 7着 ← 8着 ← 7着 | ||
4 | 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 | ||
5 | 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 | ||
6 | フェミナンジェンヌ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 11着 | ||
7 | 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 | ||
8 | タイセイジェイド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 3着 ← 9着 ← 4着 ← 1着 | ||
9 | ビズロード | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 1着 ← 4着 | ||
10 | 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 | ||
11 | ルペイドゥロール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 11着 ← 14着 ← 5着 | ||
12 | バレンシア | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 7着 ← 10着 ← 4着 ← 6着 ← 7着 | ||
13 | アーブルラーブル | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 11着 ← 16着 | ||
14 | 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 | ||
15 | ゲタリア | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 10着 ← 1着 ← 2着 ← 9着 | ||
16 | ブラックドレス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 7着 ← 17着 ← 11着 ← 9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」
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
10 | システマソラー | 橋田 宜長 |
| 勝率: 25.0% 複勝率: 25.0% 平均着順: 6.0位 | ||
15 | ゲタリア | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 11.6% 複勝率: 29.5% 平均着順: 6.7位 | ||
8 | タイセイジェイド | 矢作 芳人 |
| 勝率: 10.8% 複勝率: 26.0% 平均着順: 7.2位 | ||
14 | メイショウカスガイ | 角田 晃一 |
| 勝率: 10.6% 複勝率: 32.2% 平均着順: 7.4位 | ||
5 | テイクイットオール | 中竹 和也 |
| 勝率: 10.4% 複勝率: 26.0% 平均着順: 7.1位 | ||
13 | アーブルラーブル | 茶木 太樹 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 25.6% 平均着順: 7.2位 | ||
4 | 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 | ||
7 | ゴールデンスラム | 池江 泰寿 |
| 勝率: 9.5% 複勝率: 24.1% 平均着順: 7.9位 | ||
11 | ルペイドゥロール | 新谷 功一 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 29.5% 平均着順: 7.1位 | ||
6 | フェミナンジェンヌ | 高橋 一哉 |
| 勝率: 7.8% 複勝率: 19.6% 平均着順: 8.0位 | ||
16 | ブラックドレス | 谷 潔 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 20.8% 平均着順: 8.0位 | ||
2 | サイモンゼスト | 谷 潔 |
| 勝率: 7.1% 複勝率: 20.8% 平均着順: 8.0位 | ||
1 | 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 | ||
3 | 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 | ||
9 | ビズロード | 小崎 憲 |
| 勝率: 4.2% 複勝率: 14.7% 平均着順: 8.5位 | ||
12 | バレンシア | 笹田 和秀 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 16.8% 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。
| 馬番 | 馬名 | 父馬 |
|---|---|---|
13 | アーブルラーブル | ナダル |
| 出走: 21回 勝率: 23.8% 複勝率: 33.3% | ||
12 | バレンシア | ラニ |
| 出走: 22回 勝率: 22.7% 複勝率: 40.9% | ||
11 | ルペイドゥロール | ゴールドドリーム |
| 出走: 18回 勝率: 22.2% 複勝率: 38.9% | ||
9 | ビズロード | トランセンド |
| 出走: 41回 勝率: 12.2% 複勝率: 29.3% | ||
3 | 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% | ||
8 | タイセイジェイド | クリソベリル |
| 出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 18.2% | ||
15 | ゲタリア | クリソベリル |
| 出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 18.2% | ||
5 | 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% | ||
2 | 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% | ||
16 | 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% | ||
1 | 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% | ||
14 | 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% | ||
7 | 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% | ||
10 | システマソラー | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 27回 勝率: 3.7% 複勝率: 18.5% | ||
6 | フェミナンジェンヌ | アルアイン |
| 出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
4 | 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。
7 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
15 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
11 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。
