「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：
福島
7R 13:30
3歳未勝利 芝 1200m 16頭
6,460 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
「3歳未勝利」は芝1200m・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《シャインフォーミー》を本命といたしましたが、《コスモシグルン》《ラルルジェンヌ》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 |
|---|---|---|---|
| 4 | 24.3倍 | ◎ 90.0 | |
| 1 | 720.2倍 | ○ 65.4 | |
| 12 | 59.3倍 | ▲ 65.1 | |
| 11 | 12.6倍 | △ 61.0 | |
| 7 | 935.8倍 | ☆ 59.8 | |
| 6 | 833.5倍 | 52.4 | |
| 16 | 1271.8倍 | 51.9 | |
| 10 | 35.4倍 | 50.7 | |
| 3 | 1395.0倍 | 48.1 | |
| 15 | 14105.2倍 | 45.7 | |
| 8 | 1164.7倍 | 45.4 | |
| 14 | 619.5倍 | 43.7 | |
| 13 | 1039.4倍 | 37.9 | |
| 2 | 16382.0倍 | 31.8 | |
| 5 | 15289.7倍 | 消 24.1 | |
| 9 | 48.8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
4シャインフォーミー
200 円
複勝
12ラルルジェンヌ
310 円
単勝
4シャインフォーミー
430 円
馬単
4シャインフォーミー＞12ラルルジェンヌ
5,520 円
📊 AIスコア分布「3歳未勝利」
本命馬のスコアが他馬を大きく上回っております（差24.6pt）。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歳未勝利」
4 シャインフォーミー（坂井瑠星騎手）
「3歳未勝利」でAIが最も高く評価した《シャインフォーミー》を深掘り分析いたします。
📌 前走の横山武史騎手から坂井瑠星騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 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（14着→5着→4着→3着→4着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 東京ダート1300m 14着（2人気） → 中京ダート1200m 5着（3人気） → 中山芝1200m 4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533レースで1番人気の勝率は27.4%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 | 27.4% |
| 1番人気の連対率 | 47.1% |
| 1番人気の複勝率 | 59.8% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.7番人気 |
| 集計レース数 | 533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
先行馬が8頭と多く、ペースが上がりやすいメンバー構成でございます。前が潰れる展開になれば、後方待機組に大きなチャンスが巡ってまいります。差し脚に定評のある馬を穴馬として押さえておくのも一手でございます。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 0頭 | 0.0% |
先行 | 8頭 | 53.3% |
差し | 6頭 | 40.0% |
追込 | 1頭 | 6.7% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」
《ダノンクラウディア》《リナシタ》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 | コスモシグルン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 12着 ← 3着 | ||
2 | イマジェリーナ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
3 | マリノマーベラス | ← 横ばい |
| 直近5走: 14着 | ||
4 | シャインフォーミー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 5着 ← 4着 ← 3着 ← 4着 | ||
5 | モーニングダリア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 7着 ← 7着 ← 6着 ← 11着 | ||
6 | インザライムライト | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 7着 ← 3着 ← 6着 ← 13着 | ||
7 | リナシタ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 5着 ← 10着 ← 3着 | ||
8 | フライスカイハイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 6着 ← 7着 ← 7着 ← 13着 | ||
9 | ウインディナナコ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 11着 | ||
10 | ノーブルクロンヌ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 6着 ← 4着 ← 6着 ← 13着 ← 15着 | ||
11 | キッショウダラニ | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 ← 3着 ← 2着 ← 2着 | ||
12 | ラルルジェンヌ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 2着 | ||
13 | スイートハイデン | ← 横ばい |
| 直近5走: 8着 ← 9着 ← 14着 ← 6着 | ||
14 | ベルオーシャン | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 5着 ← 4着 ← 3着 ← 5着 | ||
15 | サクラモンストール | ← 横ばい |
| 直近5走: 18着 | ||
16 | ダノンクラウディア | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 13着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×福島相性分析「3歳未勝利」
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
16 | ダノンクラウディア | 森 一誠 |
| 勝率: 11.1% 複勝率: 30.6% 平均着順: 6.3位 | ||
10 | ノーブルクロンヌ | 高柳 瑞樹 |
| 勝率: 10.0% 複勝率: 25.0% 平均着順: 7.1位 | ||
11 | キッショウダラニ | 牧 光二 |
| 勝率: 7.5% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.8位 | ||
3 | マリノマーベラス | 田島 俊明 |
| 勝率: 6.1% 複勝率: 25.2% 平均着順: 7.3位 | ||
8 | フライスカイハイ | 菊川 正達 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 17.6% 平均着順: 8.8位 | ||
13 | スイートハイデン | 菊川 正達 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 17.6% 平均着順: 8.8位 | ||
7 | リナシタ | 清水 英克 |
| 勝率: 4.9% 複勝率: 21.4% 平均着順: 8.2位 | ||
12 | ラルルジェンヌ | 和田 正一郎 |
| 勝率: 4.6% 複勝率: 16.8% 平均着順: 8.7位 | ||
14 | ベルオーシャン | 柄崎 将寿 |
| 勝率: 4.0% 複勝率: 4.0% 平均着順: 9.5位 | ||
1 | コスモシグルン | 畠山 吉宏 |
| 勝率: 3.3% 複勝率: 11.6% 平均着順: 8.2位 | ||
9 | ウインディナナコ | 勢司 和浩 |
| 勝率: 3.3% 複勝率: 11.0% 平均着順: 8.9位 | ||
15 | サクラモンストール | 伊藤 圭三 |
| 勝率: 2.8% 複勝率: 17.6% 平均着順: 8.2位 | ||
6 | インザライムライト | 和田 雄二 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 13.8% 平均着順: 8.8位 | ||
4 | シャインフォーミー | 尾関 知人 |
| 勝率: 2.2% 複勝率: 20.1% 平均着順: 7.4位 | ||
5 | モーニングダリア | 高橋 文雅 |
| 勝率: 1.8% 複勝率: 10.9% 平均着順: 8.9位 | ||
2 | イマジェリーナ | 加藤 和宏 |
| 勝率: 1.6% 複勝率: 7.1% 平均着順: 10.3位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」
福島芝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シスキン産駒（5戦2勝・勝率40.0%）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 |
|---|---|---|
12 | ラルルジェンヌ | シスキン |
| 出走: 5回 勝率: 40.0% 複勝率: 80.0% | ||
13 | スイートハイデン | ロジャーバローズ |
| 出走: 15回 勝率: 20.0% 複勝率: 33.3% | ||
4 | シャインフォーミー | アドマイヤマーズ |
| 出走: 11回 勝率: 18.2% 複勝率: 27.3% | ||
9 | ウインディナナコ | ミッキーアイル |
| 出走: 122回 勝率: 10.7% 複勝率: 26.2% | ||
11 | キッショウダラニ | リオンディーズ |
| 出走: 89回 勝率: 10.1% 複勝率: 28.1% | ||
8 | フライスカイハイ | ロードカナロア |
| 出走: 284回 勝率: 9.5% 複勝率: 28.9% | ||
3 | マリノマーベラス | アメリカンペイトリオット |
| 出走: 58回 勝率: 8.6% 複勝率: 25.9% | ||
10 | ノーブルクロンヌ | フィエールマン |
| 出走: 17回 勝率: 5.9% 複勝率: 17.6% | ||
16 | ダノンクラウディア | ダノンスマッシュ |
| 出走: 18回 勝率: 5.6% 複勝率: 27.8% | ||
2 | イマジェリーナ | ダノンスマッシュ |
| 出走: 18回 勝率: 5.6% 複勝率: 27.8% | ||
7 | リナシタ | ダノンスマッシュ |
| 出走: 18回 勝率: 5.6% 複勝率: 27.8% | ||
15 | サクラモンストール | ヴァンセンヌ |
| 出走: 19回 勝率: 0.0% 複勝率: 10.5% | ||
5 | モーニングダリア | ミスチヴィアスアレックス |
| 出走: 11回 勝率: 0.0% 複勝率: 18.2% | ||
14 | ベルオーシャン | ミスチヴィアスアレックス |
| 出走: 11回 勝率: 0.0% 複勝率: 18.2% | ||
1 | コスモシグルン | ベンバトル |
| 出走: 8回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
6 | インザライムライト | ベンバトル |
| 出走: 8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、AIが大穴候補を検出しました。《インザライムライト》は過去データの激走パターンに複数合致しており、人気薄ながら馬券圏内に飛び込む可能性を秘めています。3連系の穴馬として要注目です。
※ 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。
6 インザライムライト（Ｍ．デムーロ騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走9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。
🔥 前走石神深道騎手で9着→Ｍ．デムーロ騎手に乗り替わり。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: 中京芝1400m 9着 → 福島芝1200m 7着 → 新潟芝1200m 3着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
16 ダノンクラウディア（小崎綾也騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走15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。
🔥 前走丸山元気騎手で15着→小崎綾也騎手に乗り替わり。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: 新潟ダート1800m 15着 → 東京芝1600m 13着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
3 マリノマーベラス（石田拓郎騎手） ★★★☆☆【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。
🔥 前走中井裕二騎手で14着→石田拓郎騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 新潟芝1400m 14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」（福島芝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。
