「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
7R 13:20
3歳以上1勝クラス ダート 1700m 15頭
780 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…
自信ナシ
今回の「3歳以上1勝クラス」（ダート1700m・15頭）は、AI分析においても非常に難解な一戦でございます。本命には《オオツカ》を挙げさせていただきますが、2番手の《ヴィエントデコラ》、3番手の《コルヴァス》との差はごくわずかです。上位馬が拮抗しているため、ワイドや3連複など手広い馬券で臨まれることをおすすめいたします。波乱の可能性も十分にございますので、穴馬の台頭にもご注意ください。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 4 | 24.4倍 | ◎ 90.0 | |
| 11 | 45.5倍 | ○ 87.8 | |
| 12 | 34.9倍 | ▲ 82.6 | |
| 8 | 1061.2倍 | △ 77.1 | |
| 2 | 614.5倍 | ☆ 74.2 | |
| 7 | 59.1倍 | 70.5 | |
| 14 | 1398.6倍 | 64.3 | |
| 3 | 925.7倍 | 49.6 | |
| 9 | 15157.3倍 | 48.8 | |
| 10 | 822.4倍 | 45.1 | |
| 5 | 13.6倍 | 45.0 | |
| 13 | 1169.2倍 | 44.2 | |
| 6 | 14131.6倍 | 40.0 | |
| 15 | 721.2倍 | 消 28.4 | |
| 1 | 1297.9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オオツカ
160 円
複勝
12コルヴァス
180 円
単勝
4オオツカ
440 円
📊 AIスコア分布「3歳以上1勝クラス」
スコアが団子状態となっております（上位差2.2pt）。どの馬にもチャンスがある混戦模様でございます。穴馬の台頭にも十分ご注意いただき、余裕を持った買い目をおすすめいたします。
⭐ 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」
4 オオツカ（高杉吏麒騎手）
「3歳以上1勝クラス」でAIが最も高く評価した《オオツカ》を深掘り分析いたします。
📌 前走の菱田裕二騎手から高杉吏麒騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 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: 京都ダート1800m 7着（8人気） → 中京ダート1800m 1着（1人気） → 小倉ダート1700m 2着（5人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中
🎲 波乱度メーター「3歳以上1勝クラス」
過去649レースで1番人気の勝率は30.4%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、標準的な頭数である点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 30.4% |
| 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 | 649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
スローペースが想定される構成でございます。道中のペースが緩むと先行馬にとって有利な展開になりやすく、差し・追込タイプの馬は末脚を活かしきれないリスクがございます。先行馬を軸にした馬券が妙味のあるレースです。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 6.7% |
先行 | 3頭 | 20.0% |
差し | 5頭 | 33.3% |
追込 | 6頭 | 40.0% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」
《メイショウオグマ》《テーオーノーベル》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 | ジェバーダ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 8着 ← 1着 ← 5着 ← 3着 | ||
2 | タマモスカイ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 6着 ← 5着 | ||
3 | メイショウオグマ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 4着 ← 5着 ← 2着 | ||
4 | オオツカ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 7着 ← 1着 ← 2着 ← 10着 ← 7着 | ||
5 | ラブインアクション | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 6着 ← 10着 ← 1着 ← 4着 ← 4着 | ||
6 | リアルペガサス | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 9着 ← 7着 ← 8着 ← 6着 ← 10着 | ||
7 | キリオス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 11着 ← 1着 ← 2着 | ||
8 | セルジュバローズ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 12着 ← 1着 ← 2着 ← 3着 | ||
9 | キアヌ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 12着 ← 11着 ← 11着 ← 10着 ← 15着 | ||
10 | ジュンプリメーロ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 9着 ← 1着 ← 6着 ← 3着 | ||
11 | ヴィエントデコラ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 6着 ← 5着 ← 1着 ← 2着 | ||
12 | コルヴァス | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 1着 ← 2着 | ||
13 | テーオーノーベル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 8着 ← 6着 ← 8着 ← 5着 | ||
14 | ニシノミチアキ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 13着 ← 4着 ← 3着 ← 5着 | ||
15 | エアフォースワン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 3着 ← 3着 ← 3着 ← 3着 ← 4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」
小倉での勝率が最も高いのは友道 康夫調教師（143戦21勝・勝率14.7%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは寺島 良調教師（229戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
10 | ジュンプリメーロ | 友道 康夫 |
| 勝率: 14.7% 複勝率: 36.4% 平均着順: 6.2位 | ||
4 | オオツカ | 大久保 龍志 |
| 勝率: 11.0% 複勝率: 24.7% 平均着順: 7.2位 | ||
2 | タマモスカイ | 茶木 太樹 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 25.8% 平均着順: 7.3位 | ||
5 | ラブインアクション | 橋口 慎介 |
| 勝率: 10.2% 複勝率: 27.3% 平均着順: 7.0位 | ||
6 | リアルペガサス | 大橋 勇樹 |
| 勝率: 10.2% 複勝率: 22.2% 平均着順: 7.2位 | ||
11 | ヴィエントデコラ | 寺島 良 |
| 勝率: 10.0% 複勝率: 28.4% 平均着順: 7.1位 | ||
12 | コルヴァス | 矢作 芳人 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 24.8% 平均着順: 7.3位 | ||
8 | セルジュバローズ | 池江 泰寿 |
| 勝率: 9.5% 複勝率: 24.1% 平均着順: 7.9位 | ||
14 | ニシノミチアキ | 吉村 圭司 |
| 勝率: 8.4% 複勝率: 22.3% 平均着順: 7.8位 | ||
1 | ジェバーダ | 松下 武士 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 23.2% 平均着順: 7.3位 | ||
7 | キリオス | 庄野 靖志 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 21.5% 平均着順: 7.8位 | ||
15 | エアフォースワン | 大根田 裕之 |
| 勝率: 6.6% 複勝率: 15.8% 平均着順: 8.3位 | ||
13 | テーオーノーベル | 岡田 稲男 |
| 勝率: 6.0% 複勝率: 17.3% 平均着順: 8.0位 | ||
9 | キアヌ | 小崎 憲 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 15.1% 平均着順: 8.4位 | ||
3 | メイショウオグマ | 安達 昭夫 |
| 勝率: 3.5% 複勝率: 12.2% 平均着順: 8.2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リヤンドファミユ産駒（5戦1勝・勝率20.0%）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 |
|---|---|---|
5 | ラブインアクション | Nyquist |
| 出走: 4回 勝率: 25.0% 複勝率: 75.0% | ||
15 | エアフォースワン | リヤンドファミユ |
| 出走: 5回 勝率: 20.0% 複勝率: 40.0% | ||
2 | タマモスカイ | ナダル |
| 出走: 26回 勝率: 19.2% 複勝率: 26.9% | ||
14 | ニシノミチアキ | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 52回 勝率: 13.5% 複勝率: 26.9% | ||
4 | オオツカ | キタサンブラック |
| 出走: 45回 勝率: 11.1% 複勝率: 24.4% | ||
10 | ジュンプリメーロ | キタサンブラック |
| 出走: 45回 勝率: 11.1% 複勝率: 24.4% | ||
11 | ヴィエントデコラ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 31回 勝率: 9.7% 複勝率: 22.6% | ||
12 | コルヴァス | キズナ |
| 出走: 162回 勝率: 9.3% 複勝率: 20.4% | ||
9 | キアヌ | ディスクリートキャット |
| 出走: 56回 勝率: 8.9% 複勝率: 26.8% | ||
13 | テーオーノーベル | ロードカナロア |
| 出走: 221回 勝率: 6.8% 複勝率: 23.1% | ||
7 | キリオス | ロードカナロア |
| 出走: 221回 勝率: 6.8% 複勝率: 23.1% | ||
8 | セルジュバローズ | サートゥルナーリア |
| 出走: 16回 勝率: 6.2% 複勝率: 18.8% | ||
3 | メイショウオグマ | ホッコータルマエ |
| 出走: 120回 勝率: 5.8% 複勝率: 25.0% | ||
6 | リアルペガサス | ダンカーク |
| 出走: 59回 勝率: 3.4% 複勝率: 18.6% | ||
1 | ジェバーダ | Volatile |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 100.0% | ||
🐴 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」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《ジュンプリメーロ》はAI予測順位こそ高くないものの、激走条件への合致度が非常に高い一頭です。大穴を狙うなら押さえておきたい馬でございます。
※ 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。
10 ジュンプリメーロ（富田暁騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走武豊騎手で10着→富田暁騎手に乗り替わり。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。
🔥 近走不振だが小倉では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 阪神ダート1800m 10着 → 阪神ダート1800m 9着 → 小倉ダート1700m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
1 ジェバーダ（永島まなみ騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走北村友一騎手で16着→永島まなみ騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約7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。
🔥 近走不振だが小倉では3着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 京都ダート1400m 16着 → 中京ダート1400m 8着 → 京都ダート1200m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
5 ラブインアクション（西塚洸二騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走鮫島克駿騎手で6着→西塚洸二騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 近走不振だが小倉では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📌 2走前10着の大敗から前走6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: 京都ダート1800m 6着 → 阪神ダート1800m 10着 → 小倉ダート1700m 1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・15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。
