3歳未勝利の無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🤖 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…

激アツ

「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《ヒッグスボソン》を本命に推奨いたします。対抗は《オースミサイファー》、単穴に《リヴァイ》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

1

ヒッグスボソン 秋山稔樹

513.1倍

90.0

18

オースミサイファー 幸英明

715.0倍

73.4

16

リヴァイ 西村淳也

24.7倍

71.4

7

メテオロイド 吉村誠之助

310.8倍

67.8

4

リメンバーシドニー 田山旺佑

1043.0倍

60.3

6

スターアスコット 柴田裕一郎

412.6倍

  60.1

12

レジーナテンペスタ 森田誠也

832.2倍

  55.9

10

フーガカンタービレ 今村聖奈

934.7倍

  53.5

15

ダイメイプリンス 中井裕二

18363.9倍

  52.6

8

ディオレガーロ 川端海翼

1294.7倍

  50.3

11

ヴェネラブル 藤懸貴志

16253.0倍

  49.1

5

リントゥラウル 酒井学

614.6倍

  45.4

17

チュウワメロディー 松若風馬

11.9倍

  42.8

13

ウェイヨー 団野大成

14146.2倍

29.5

14

アクアホワイト 永島まなみ

15207.5倍

28.8

3

ヒャクギマル 国分優作

1144.2倍

24.8

2

ビサイレント 鮫島良太

13133.5倍

20.6

9

メイショウトッド 国分恭介

17255.0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

    1ヒッグスボソン

    150 円

  • 複勝

    16リヴァイ

    130 円

  • 複勝

    7メテオロイド

    180 円

  • 単勝

    16リヴァイ

    470 円

📊 AIスコア分布「3歳未勝利」

AIスコア分布チャート

トップスコアが際立つ分布となっております。16.6ptのリードは、AIが本命馬の勝利確率を高く見積もっていることの表れです。堅実な馬券を狙うのであれば、この馬からの流しがおすすめでございます。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

1 ヒッグスボソン(秋山稔樹騎手)

「3歳未勝利」でAIが最も高く評価した《ヒッグスボソン》を深掘り分析いたします。

📌 前走の斎藤新騎手から秋山稔樹騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

📌 近走の着順が上昇傾向(8着→2着→2着→8着→3着)。調子の波に乗っている。

📌 小倉で過去2着の好走歴あり。コース適性は実証済み。

📊 近走成績: 京都芝1200m 8着(8人気) → 小倉芝1200m 2着(3人気) → 小倉芝1200m 2着(4人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

▼ 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752レースで1番人気の勝率は27.9%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27.9%
1番人気の連対率47.1%
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752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

5.6%

先行

3頭

16.7%

差し

11頭

61.1%

追込

3頭

16.7%

📈 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《リントゥラウル》《リヴァイ》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

1

ヒッグスボソン やや上昇
直近5走: 8着 ← 2着 ← 2着 ← 8着 ← 3着

2

ビサイレント やや上昇
直近5走: 16着 ← 9着 ← 12着 ← 15着 ← 11着

3

ヒャクギマル 下降中
直近5走: 3着 ← 18着 ← 14着 ← 13着

4

リメンバーシドニー 上昇中
直近5走: 14着 ← 7着

5

リントゥラウル 上昇中
直近5走: 5着 ← 12着 ← 11着 ← 4着 ← 5着

6

スターアスコット 下降中
直近5走: 6着 ← 10着

7

メテオロイド 上昇中
直近5走: 14着 ← 4着 ← 4着 ← 2着 ← 8着

8

ディオレガーロ 上昇中
直近5走: 7着 ← 13着 ← 5着

9

メイショウトッド 上昇中
直近5走: 15着 ← 13着 ← 16着 ← 12着

10

フーガカンタービレ 下降中
直近5走: 7着 ← 14着 ← 10着

11

ヴェネラブル 下降中
直近5走: 8着 ← 10着 ← 16着 ← 12着

12

レジーナテンペスタ 横ばい
直近5走: 4着 ← 11着 ← 9着 ← 6着 ← 6着

13

ウェイヨー 上昇中
直近5走: 15着 ← 9着 ← 13着

14

アクアホワイト 横ばい
直近5走: 16着

15

ダイメイプリンス 下降中
直近5走: 14着 ← 12着 ← 13着 ← 15着 ← 16着

16

リヴァイ 上昇中
直近5走: 7着 ← 11着 ← 7着 ← 6着

17

チュウワメロディー 下降中
直近5走: 2着 ← 3着 ← 2着 ← 2着 ← 10着

18

オースミサイファー やや上昇
直近5走: 6着 ← 10着 ← 5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森 秀行調教師(119戦15勝・勝率12.6%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは森田 直行調教師(226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

13

ウェイヨー 森 秀行
勝率: 12.6% 複勝率: 33.6% 平均着順: 7.1位

10

フーガカンタービレ 大久保 龍志
勝率: 11.1% 複勝率: 24.8% 平均着順: 7.0位

6

スターアスコット 奥村 豊
勝率: 10.3% 複勝率: 26.6% 平均着順: 7.4位

4

リメンバーシドニー 橋口 慎介
勝率: 10.1% 複勝率: 28.0% 平均着順: 6.9位

8

ディオレガーロ 長谷川 浩大
勝率: 9.2% 複勝率: 26.2% 平均着順: 6.8位

18

オースミサイファー 宮本 博
勝率: 8.9% 複勝率: 32.4% 平均着順: 6.6位

12

レジーナテンペスタ 前川 恭子
勝率: 8.6% 複勝率: 22.9% 平均着順: 8.0位

11

ヴェネラブル 吉村 圭司
勝率: 8.0% 複勝率: 22.0% 平均着順: 7.9位

14

アクアホワイト 宮 徹
勝率: 6.8% 複勝率: 21.5% 平均着順: 7.3位

16

リヴァイ 高野 友和
勝率: 6.3% 複勝率: 34.0% 平均着順: 6.4位

2

ビサイレント 畑端 省吾
勝率: 6.1% 複勝率: 19.1% 平均着順: 8.6位

15

ダイメイプリンス 森田 直行
勝率: 5.8% 複勝率: 18.6% 平均着順: 8.5位

1

ヒッグスボソン 高橋 義忠
勝率: 5.5% 複勝率: 22.1% 平均着順: 7.6位

3

ヒャクギマル 坂口 智康
勝率: 5.5% 複勝率: 14.4% 平均着順: 8.2位

9

メイショウトッド 安達 昭夫
勝率: 4.3% 複勝率: 12.8% 平均着順: 8.1位

7

メテオロイド 宮地 貴稔
勝率: 4.3% 複勝率: 17.4% 平均着順: 7.9位

17

チュウワメロディー 小崎 憲
勝率: 4.1% 複勝率: 14.5% 平均着順: 8.4位

5

リントゥラウル 秋山 真一郎
勝率: 3.0% 複勝率: 12.1% 平均着順: 8.6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サートゥルナーリア産駒(23戦5勝・勝率21.7%)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

16

リヴァイ サートゥルナーリア
出走: 23回 勝率: 21.7% 複勝率: 26.1%

8

ディオレガーロ サートゥルナーリア
出走: 23回 勝率: 21.7% 複勝率: 26.1%

4

リメンバーシドニー Zoustar
出走: 7回 勝率: 14.3% 複勝率: 14.3%

2

ビサイレント アメリカンペイトリオット
出走: 65回 勝率: 12.3% 複勝率: 35.4%

6

スターアスコット モズアスコット
出走: 33回 勝率: 12.1% 複勝率: 24.2%

10

フーガカンタービレ ロードカナロア
出走: 555回 勝率: 11.4% 複勝率: 26.7%

3

ヒャクギマル フォーウィールドライブ
出走: 18回 勝率: 11.1% 複勝率: 16.7%

17

チュウワメロディー ミスターメロディ
出走: 34回 勝率: 8.8% 複勝率: 20.6%

1

ヒッグスボソン ファインニードル
出走: 81回 勝率: 8.6% 複勝率: 27.2%

9

メイショウトッド ドレフォン
出走: 80回 勝率: 7.5% 複勝率: 22.5%

5

リントゥラウル キズナ
出走: 166回 勝率: 7.2% 複勝率: 18.7%

11

ヴェネラブル ブラックタイド
出走: 151回 勝率: 4.6% 複勝率: 11.9%

18

オースミサイファー タワーオブロンドン
出走: 45回 勝率: 4.4% 複勝率: 17.8%

7

メテオロイド カレンブラックヒル
出走: 77回 勝率: 2.6% 複勝率: 19.5%

12

レジーナテンペスタ シルバーステート
出走: 93回 勝率: 2.2% 複勝率: 15.1%

15

ダイメイプリンス シルバーステート
出走: 93回 勝率: 2.2% 複勝率: 15.1%

14

アクアホワイト Blue Point
出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 25.0%

13

ウェイヨー Upstart
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。

4 リメンバーシドニー(田山旺佑騎手) ★★★☆☆【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。

🔥 前走永島まな騎手で14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。

📊 近走成績: 新潟芝1800m 14着 → 中京芝1400m 7着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

10 フーガカンタービレ(今村聖奈騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走荻野琢真騎手で7着→今村聖奈騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📌 前走ダートから芝に初挑戦。未知の魅力がある。

📌 2走前14着の大敗から前走7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: 小倉ダート1000m 7着 → 中京ダート1400m 14着 → 中京芝1400m 10着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

15 ダイメイプリンス(中井裕二騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走14着大敗→1600m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。

🔥 前走森田誠也騎手で14着→中井裕二騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 阪神芝1600m 14着 → 阪神ダート1200m 12着 → 小倉芝1200m 13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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