「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：
函館
6R 12:40
3歳未勝利 芝 1200m 16頭
200 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…
激アツ
16頭が出走する「3歳未勝利」（芝1200m）。多頭数戦ならではの紛れが起きやすい条件です。AIが最も高く評価したのは《サトノフレイ》でございます。次いで《ビップジョワ》、《ハネマン》の順に評価しておりますが、芝1200mの多頭数レースでは不利を受ける馬も出やすく、実力通りに決まるとは限りません。枠順統計データも参考に、総合的にご判断くださいませ。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 2 | 23.5倍 | ◎ 90.0 | |
| 4 | 12113.8倍 | ○ 79.3 | |
| 13 | 1174.8倍 | ▲ 74.8 | |
| 12 | 37.3倍 | △ 70.2 | |
| 6 | 1072.6倍 | ☆ 62.1 | |
| 8 | 620.1倍 | 58.3 | |
| 10 | 13135.2倍 | 56.3 | |
| 7 | 968.2倍 | 56.0 | |
| 15 | 16440.9倍 | 53.8 | |
| 1 | 516.9倍 | 53.5 | |
| 14 | 11.9倍 | 52.8 | |
| 5 | 410.1倍 | 52.8 | |
| 3 | 732.6倍 | 45.5 | |
| 11 | 15390.1倍 | 44.7 | |
| 16 | 865.2倍 | 43.1 | |
| 9 | 14290.7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
2サトノフレイ
200 円
📊 AIスコア分布「3歳未勝利」
1位と2位のスコア差は10.7pt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「3歳未勝利」
2 サトノフレイ（北村友一騎手）
当AI予想の本命馬《サトノフレイ》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 前走の小林美駒騎手から北村友一騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1700m→今回1200mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📌 前走ダート→今回芝への転戦。コース替わりが好転の鍵。
📌 近走の着順が上昇傾向（6着→3着→5着→6着→3着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 函館ダート1700m 6着（2人気） → 京都ダート1400m 3着（2人気） → 京都芝1400m 5着（1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「3歳未勝利」
過去431レースで1番人気の勝率は30.6%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 | 30.6% |
| 1番人気の連対率 | 48.0% |
| 1番人気の複勝率 | 60.1% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 431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0頭・先行6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。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 6頭 | 37.5% |
差し | 4頭 | 25.0% |
追込 | 6頭 | 37.5% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」
《ドラリズム》《ネオシューマン》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。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
1 | ミルトメロディー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 5着 ← 3着 ← 5着 ← 10着 | ||
2 | サトノフレイ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 3着 ← 5着 ← 6着 ← 3着 | ||
3 | ミレニアルピンク | ← 横ばい |
| 直近5走: 6着 ← 14着 ← 6着 | ||
4 | ビップジョワ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 11着 ← 7着 ← 4着 ← 6着 | ||
5 | ドラリズム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 13着 ← 3着 ← 4着 ← 10着 ← 3着 | ||
6 | ハナイロマヒナ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 7着 ← 13着 ← 5着 ← 4着 | ||
7 | フォークスアップ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 14着 ← 10着 ← 15着 ← 12着 | ||
8 | フォルストランキル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 6着 ← 2着 | ||
9 | ワイドアルバ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 10着 ← 9着 ← 6着 ← 6着 ← 12着 | ||
10 | ネオシューマン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 11着 | ||
11 | ソルトバーン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 11着 ← 10着 ← 12着 ← 13着 ← 7着 | ||
12 | マティンデ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 16着 ← 3着 ← 6着 | ||
13 | ハネマン | ← 横ばい |
| 直近5走: 8着 ← 6着 ← 18着 ← 14着 ← 4着 | ||
14 | ルージュフィーリア | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 | ||
15 | ノーブルマドンナ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 14着 ← 10着 ← 5着 ← 8着 | ||
16 | ルーチェコメット | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 6着 ← 15着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×函館相性分析「3歳未勝利」
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
6 | ハナイロマヒナ | 高橋 亮 |
| 勝率: 15.1% 複勝率: 30.2% 平均着順: 6.0位 | ||
14 | ルージュフィーリア | 大竹 正博 |
| 勝率: 14.1% 複勝率: 34.4% 平均着順: 6.0位 | ||
16 | ルーチェコメット | 長谷川 浩大 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 31.7% 平均着順: 6.6位 | ||
13 | ハネマン | 伊坂 重信 |
| 勝率: 10.0% 複勝率: 26.0% 平均着順: 7.2位 | ||
12 | マティンデ | 清水 久詞 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 26.6% 平均着順: 6.8位 | ||
5 | ドラリズム | 武藤 善則 |
| 勝率: 8.3% 複勝率: 30.0% 平均着順: 6.0位 | ||
10 | ネオシューマン | 鈴木 伸尋 |
| 勝率: 8.2% 複勝率: 24.5% 平均着順: 6.9位 | ||
3 | ミレニアルピンク | 安田 翔伍 |
| 勝率: 6.2% 複勝率: 33.3% 平均着順: 5.8位 | ||
7 | フォークスアップ | 勢司 和浩 |
| 勝率: 5.3% 複勝率: 18.4% 平均着順: 8.4位 | ||
1 | ミルトメロディー | 青木 孝文 |
| 勝率: 4.7% 複勝率: 16.3% 平均着順: 7.8位 | ||
2 | サトノフレイ | 友道 康夫 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 21.7% 平均着順: 7.0位 | ||
4 | ビップジョワ | 高柳 瑞樹 |
| 勝率: 3.9% 複勝率: 21.6% 平均着順: 6.8位 | ||
15 | ノーブルマドンナ | 藤野 健太 |
| 勝率: 2.5% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.5位 | ||
9 | ワイドアルバ | 藤野 健太 |
| 勝率: 2.5% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.5位 | ||
8 | フォルストランキル | 池江 泰寿 |
| 勝率: 2.1% 複勝率: 12.8% 平均着順: 8.6位 | ||
11 | ソルトバーン | 和田 雄二 |
| 勝率: 1.8% 複勝率: 10.9% 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」
函館芝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キタサンブラック産駒（34戦5勝・勝率14.7%）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。
| 馬番 | 馬名 | 父馬 |
|---|---|---|
16 | ルーチェコメット | ダノンキングリー |
| 出走: 3回 勝率: 33.3% 複勝率: 66.7% | ||
8 | フォルストランキル | キタサンブラック |
| 出走: 34回 勝率: 14.7% 複勝率: 38.2% | ||
13 | ハネマン | ファインニードル |
| 出走: 35回 勝率: 14.3% 複勝率: 37.1% | ||
1 | ミルトメロディー | インディチャンプ |
| 出走: 9回 勝率: 11.1% 複勝率: 11.1% | ||
2 | サトノフレイ | サートゥルナーリア |
| 出走: 19回 勝率: 10.5% 複勝率: 31.6% | ||
14 | ルージュフィーリア | キズナ |
| 出走: 62回 勝率: 9.7% 複勝率: 27.4% | ||
4 | ビップジョワ | サトノダイヤモンド |
| 出走: 21回 勝率: 9.5% 複勝率: 19.0% | ||
7 | フォークスアップ | タワーオブロンドン |
| 出走: 48回 勝率: 8.3% 複勝率: 27.1% | ||
9 | ワイドアルバ | タワーオブロンドン |
| 出走: 48回 勝率: 8.3% 複勝率: 27.1% | ||
12 | マティンデ | ビッグアーサー |
| 出走: 99回 勝率: 8.1% 複勝率: 36.4% | ||
10 | ネオシューマン | オルフェーヴル |
| 出走: 70回 勝率: 7.1% 複勝率: 25.7% | ||
3 | ミレニアルピンク | ラブリーデイ |
| 出走: 25回 勝率: 4.0% 複勝率: 16.0% | ||
6 | ハナイロマヒナ | ロゴタイプ |
| 出走: 8回 勝率: 0.0% 複勝率: 12.5% | ||
5 | ドラリズム | コパノリッキー |
| 出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
11 | ソルトバーン | ノーブルミッション |
| 出走: 3回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
15 | ノーブルマドンナ | ノーブルミッション |
| 出走: 3回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
🐴 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。
8 フォルストランキル（小沢大仁騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走15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。
🔥 前走松山弘平騎手で15着→小沢大仁騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 阪神芝1600m 15着 → 阪神芝1800m 6着 → 中京芝1600m 2着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
10 ネオシューマン（舟山瑠泉騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走14着大敗→1400m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。
🔥 前走団野大成騎手で14着→舟山瑠泉騎手に乗り替わり。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。
📊 近走成績: 東京ダート1400m 14着 → 中山ダート1800m 11着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
5 ドラリズム（武豊騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走13着大敗→1400m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。
🔥 前走武藤雅騎手で13着→武豊騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京芝1400m 13着 → 新潟芝1600m 3着 → 中山芝1600m 4着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「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」（函館芝1200m・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。
