「3歳未勝利」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
小倉
2R 10:30
3歳未勝利 ダート 1700m 16頭
25,490 円
🔖 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」（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《マカロンブルー》を本命に推奨いたします。対抗は《ダイメイクマモト》、単穴に《アズライトアスール》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。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 9 | 46.9倍 | ◎ 90.0 | |
| 8 | 14.4倍 | ○ 86.9 | |
| 5 | 12116.8倍 | ▲ 76.4 | |
| 6 | 24.6倍 | △ 75.5 | |
| 11 | 36.1倍 | ☆ 60.1 | |
| 10 | 16239.8倍 | 59.5 | |
| 14 | 932.0倍 | 59.3 | |
| 1 | 711.1倍 | 58.7 | |
| 3 | 14179.3倍 | 53.0 | |
| 2 | 57.6倍 | 53.0 | |
| 15 | 68.5倍 | 52.4 | |
| 4 | 1166.6倍 | 52.0 | |
| 7 | 814.4倍 | 49.0 | |
| 12 | 1058.5倍 | 41.2 | |
| 16 | 15211.1倍 | 32.1 | |
| 13 | 13156.7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
9マカロンブルー
250 円
複勝
8ダイメイクマモト
130 円
複勝
6アスクハッピーマン
170 円
単勝
8ダイメイクマモト
440 円
馬単
8ダイメイクマモト＞9マカロンブルー
3,530 円
3連複
6アスクハッピーマン－8ダイメイクマモト－9マカロンブルー
2,960 円
3連単
8ダイメイクマモト＞9マカロンブルー＞6アスクハッピーマン
18,010 円
📊 AIスコア分布「3歳未勝利」
スコアレンジは70.0ptと力差が大きいフィールドでございます。下位馬の逆転は厳しく、上位馬中心の馬券構成が妥当と考えられます。ただし上位同士の比較では接戦の部分もございますので、相手選びは慎重に。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「3歳未勝利」
9 マカロンブルー（今村聖奈騎手）
「3歳未勝利」でAIが最も高く評価した《マカロンブルー》を深掘り分析いたします。
📌 前走の高杉吏麒騎手から今村聖奈騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 近走の着順が上昇傾向（7着→6着→3着→2着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 京都ダート1800m 7着（1人気） → 新潟ダート1800m 6着（1人気） → 中京ダート1800m 3着（1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歳未勝利」
過去646レースで1番人気の勝率は30.3%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 | 30.3% |
| 1番人気の連対率 | 47.8% |
| 1番人気の複勝率 | 59.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.6番人気 |
| 集計レース数 | 646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3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。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 3頭 | 21.4% |
先行 | 3頭 | 21.4% |
差し | 2頭 | 14.3% |
追込 | 6頭 | 42.9% |
📈 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《アズライトアスール》《クータモ》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 | ソルアモール | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 8着 ← 3着 ← 13着 ← 5着 | ||
2 | タガノラヴズワン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 2着 ← 11着 ← 8着 | ||
3 | クータモ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 11着 ← 13着 | ||
4 | アルディメント | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 11着 ← 15着 | ||
5 | アズライトアスール | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 11着 ← 15着 ← 12着 ← 8着 | ||
6 | アスクハッピーマン | ← 横ばい |
| 直近5走: 6着 ← 2着 ← 6着 | ||
7 | サトノグロリア | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
8 | ダイメイクマモト | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 3着 ← 2着 ← 5着 ← 9着 | ||
9 | マカロンブルー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 6着 ← 3着 ← 2着 | ||
10 | メイショウグロリア | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
11 | ルパピヨンブラン | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 2着 ← 5着 ← 7着 ← 8着 | ||
12 | マテンロウルクス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 14着 ← 8着 | ||
13 | プシュカル | ← 横ばい |
| 直近5走: 15着 | ||
14 | カツラコマチ | ← 横ばい |
| 直近5走: 8着 | ||
15 | ラッキーヴォーグ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 8着 ← 4着 ← 7着 ← 8着 | ||
16 | ピゲ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 10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佐藤 悠太調教師（29戦5勝・勝率17.2%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは高橋 康之調教師（216戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
9 | マカロンブルー | 佐藤 悠太 |
| 勝率: 17.2% 複勝率: 34.5% 平均着順: 7.0位 | ||
7 | サトノグロリア | 友道 康夫 |
| 勝率: 14.9% 複勝率: 36.9% 平均着順: 6.2位 | ||
3 | クータモ | 大久保 龍志 |
| 勝率: 11.1% 複勝率: 24.8% 平均着順: 7.0位 | ||
12 | マテンロウルクス | 藤原 英昭 |
| 勝率: 11.0% 複勝率: 26.3% 平均着順: 7.4位 | ||
6 | アスクハッピーマン | 矢作 芳人 |
| 勝率: 10.2% 複勝率: 25.4% 平均着順: 7.2位 | ||
4 | アルディメント | 上村 洋行 |
| 勝率: 9.5% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.9位 | ||
1 | ソルアモール | 宮本 博 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 32.4% 平均着順: 6.6位 | ||
14 | カツラコマチ | 吉村 圭司 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 22.0% 平均着順: 7.9位 | ||
11 | ルパピヨンブラン | 杉山 佳明 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 22.6% 平均着順: 7.5位 | ||
5 | アズライトアスール | 鈴木 孝志 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 22.3% 平均着順: 7.6位 | ||
13 | プシュカル | 坂口 智康 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 14.4% 平均着順: 8.2位 | ||
15 | ラッキーヴォーグ | 牧田 和弥 |
| 勝率: 4.7% 複勝率: 15.6% 平均着順: 8.2位 | ||
2 | タガノラヴズワン | 平田 修 |
| 勝率: 4.4% 複勝率: 17.1% 平均着順: 8.5位 | ||
16 | ピゲ | 高橋 康之 |
| 勝率: 4.2% 複勝率: 13.4% 平均着順: 9.1位 | ||
8 | ダイメイクマモト | 秋山 真一郎 |
| 勝率: 3.0% 複勝率: 12.1% 平均着順: 8.6位 | ||
10 | メイショウグロリア | 飯田 祐史 |
| 勝率: 1.8% 複勝率: 18.0% 平均着順: 8.3位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」
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ゴールドドリーム産駒（19戦4勝・勝率21.1%）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 |
|---|---|---|
11 | ルパピヨンブラン | ゴールドドリーム |
| 出走: 19回 勝率: 21.1% 複勝率: 36.8% | ||
9 | マカロンブルー | シニスターミニスター |
| 出走: 217回 勝率: 12.0% 複勝率: 24.4% | ||
1 | ソルアモール | ドレフォン |
| 出走: 162回 勝率: 10.5% 複勝率: 24.7% | ||
16 | ピゲ | ヘニーヒューズ |
| 出走: 216回 勝率: 7.4% 複勝率: 27.8% | ||
14 | カツラコマチ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 28回 勝率: 7.1% 複勝率: 21.4% | ||
6 | アスクハッピーマン | サートゥルナーリア |
| 出走: 14回 勝率: 7.1% 複勝率: 14.3% | ||
7 | サトノグロリア | サートゥルナーリア |
| 出走: 14回 勝率: 7.1% 複勝率: 14.3% | ||
5 | アズライトアスール | ミッキーアイル |
| 出走: 47回 勝率: 6.4% 複勝率: 31.9% | ||
3 | クータモ | マクフィ |
| 出走: 90回 勝率: 5.6% 複勝率: 22.2% | ||
8 | ダイメイクマモト | ホッコータルマエ |
| 出走: 117回 勝率: 5.1% 複勝率: 24.8% | ||
13 | プシュカル | シャンハイボビー |
| 出走: 42回 勝率: 4.8% 複勝率: 16.7% | ||
15 | ラッキーヴォーグ | タリスマニック |
| 出走: 23回 勝率: 4.3% 複勝率: 13.0% | ||
10 | メイショウグロリア | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 172回 勝率: 4.1% 複勝率: 20.9% | ||
4 | アルディメント | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 26回 勝率: 3.8% 複勝率: 15.4% | ||
2 | タガノラヴズワン | ヤマカツエース |
| 出走: 5回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
12 | マテンロウルクス | リオンリオン |
| 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」はAI穴馬診断で3頭がピックアップされる混戦模様です。人気薄の好走が多発しやすい条件が揃っており、高配当を狙うチャンスが広がっています。
※ 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。
3 クータモ（柴田裕一郎騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走16着大敗→2000mから1700m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。
🔥 前走角田大和騎手で16着→柴田裕一郎騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📊 近走成績: 小倉芝2000m 16着 → 小倉芝1800m 11着 → 京都芝1800m 13着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
4 アルディメント（角田大和騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走11着大敗→2400mから1700m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。
🔥 前走岩田望来騎手で11着→角田大和騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📊 近走成績: 京都芝2400m 11着 → 阪神ダート1800m 15着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
14 カツラコマチ（Ｊ．コレット騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走団野大成騎手で8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: 京都ダート1400m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
❓ 「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。
