3歳以上1勝クラスの無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🔖 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…

自信アリ

「3歳以上1勝クラス」(芝1200m)は17頭立ての多頭数戦でございます。AIの総合分析では《ヒットザグラウンド》を本命に推奨いたします。対抗は《ミライハーモニー》、単穴に《イリスアスール》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

4

ヒットザグラウンド 吉村誠之助

936.0倍

90.0

11

ミライハーモニー 今村聖奈

46.4倍

82.8

17

イリスアスール 田口貫太

1248.6倍

80.3

13

マウンテンバローズ J.コレット

815.1倍

74.5

5

アーリントンロウ 西村淳也

57.6倍

73.9

16

バーケンティン M.デムーロ

1367.0倍

  71.7

1

ピアストイヤーズ 田山旺佑

14.5倍

  65.0

7

フィラーエ 国分恭介

68.3倍

  63.6

14

レオナルドスター 永島まなみ

1036.3倍

  62.9

10

ダイアナクイーン 酒井学

36.2倍

  57.2

9

キョラムン 太宰啓介

710.9倍

  53.4

15

ソリスディエス 菱田裕二

1493.0倍

  50.3

12

ペルフェツィオーネ 長岡禎仁

15157.7倍

  47.6

6

ラブアイミー 松山弘平

1138.7倍

  37.4

8

タガノアルブラック 幸英明

00倍

  37.3

2

ウェルカムソング 松若風馬

25.9倍

28.7

3

アスクザアメリカン 富田暁

16170.3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

    13マウンテンバローズ

    360 円

📊 AIスコア分布「3歳以上1勝クラス」

AIスコア分布チャート

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で深掘り分析

4 ヒットザグラウンド(吉村誠之助騎手)

「3歳以上1勝クラス」でAIが最も高く評価した《ヒットザグラウンド》を深掘り分析いたします。

📌 前走の団野大成騎手から吉村誠之助騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

📊 近走成績: 小倉芝1200m 6着(7人気) → 京都芝1400m 8着(14人気) → 小倉芝1200m 17着(7人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

▼ 波乱度メーターでレースの荒れ具合を診断

🎲 波乱度メーター「3歳以上1勝クラス」

過去759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47.2%
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759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:ハイペース

先行馬が9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。

▼ 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

5.9%

先行

8頭

47.1%

差し

5頭

29.4%

追込

3頭

17.6%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」

イリスアスール》《レオナルドスター》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。

▼ 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

ピアストイヤーズ 下降中
直近5走: 2着 ← 5着 ← 3着 ← 3着 ← 11着

2

ウェルカムソング 上昇中
直近5走: 9着 ← 1着 ← 2着 ← 8着 ← 2着

3

アスクザアメリカン やや下降
直近5走: 15着 ← 12着 ← 15着 ← 16着 ← 15着

4

ヒットザグラウンド 下降中
直近5走: 6着 ← 8着 ← 17着 ← 5着 ← 10着

5

アーリントンロウ 上昇中
直近5走: 6着 ← 7着 ← 15着 ← 3着 ← 1着

6

ラブアイミー 横ばい
直近5走: 4着 ← 14着 ← 12着 ← 9着 ← 6着

7

フィラーエ やや下降
直近5走: 5着 ← 6着 ← 1着 ← 7着 ← 6着

8

タガノアルブラック 横ばい
直近5走: 1着

9

キョラムン やや上昇
直近5走: 5着 ← 7着 ← 6着 ← 4着 ← 4着

10

ダイアナクイーン 下降中
直近5走: 2着 ← 6着 ← 3着 ← 13着 ← 13着

11

ミライハーモニー やや下降
直近5走: 2着 ← 7着 ← 3着 ← 2着 ← 5着

12

ペルフェツィオーネ 下降中
直近5走: 9着 ← 10着 ← 4着 ← 15着 ← 13着

13

マウンテンバローズ 上昇中
直近5走: 6着 ← 11着 ← 6着 ← 6着 ← 1着

14

レオナルドスター 上昇中
直近5走: 8着 ← 6着 ← 3着 ← 10着 ← 3着

15

ソリスディエス 横ばい
直近5走: 9着 ← 13着 ← 9着

16

バーケンティン 上昇中
直近5走: 11着 ← 11着 ← 8着 ← 3着 ← 9着

17

イリスアスール 上昇中
直近5走: 15着 ← 13着 ← 8着 ← 9着 ← 10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野中 賢二調教師(151戦16勝・勝率10.6%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは清水 久詞調教師(282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

3

アスクザアメリカン 野中 賢二
勝率: 10.6% 複勝率: 29.1% 平均着順: 7.1位

17

イリスアスール 角田 晃一
勝率: 9.9% 複勝率: 31.7% 平均着順: 7.4位

5

アーリントンロウ 松下 武士
勝率: 8.5% 複勝率: 22.7% 平均着順: 7.4位

4

ヒットザグラウンド 四位 洋文
勝率: 8.3% 複勝率: 26.9% 平均着順: 7.2位

12

ペルフェツィオーネ 杉山 佳明
勝率: 8.0% 複勝率: 22.7% 平均着順: 7.5位

8

タガノアルブラック 千田 輝彦
勝率: 7.7% 複勝率: 18.6% 平均着順: 8.2位

13

マウンテンバローズ 清水 久詞
勝率: 7.1% 複勝率: 26.2% 平均着順: 7.3位

9

キョラムン 石橋 守
勝率: 6.5% 複勝率: 19.6% 平均着順: 7.5位

6

ラブアイミー 森田 直行
勝率: 5.7% 複勝率: 18.4% 平均着順: 8.4位

2

ウェルカムソング 河嶋 宏樹
勝率: 5.3% 複勝率: 26.6% 平均着順: 7.5位

14

レオナルドスター 秋山 真一郎
勝率: 5.3% 複勝率: 13.2% 平均着順: 8.6位

16

バーケンティン 平田 修
勝率: 4.3% 複勝率: 17.4% 平均着順: 8.5位

10

ダイアナクイーン 高橋 康之
勝率: 4.1% 複勝率: 13.8% 平均着順: 9.1位

7

フィラーエ 高橋 康之
勝率: 4.1% 複勝率: 13.8% 平均着順: 9.1位

1

ピアストイヤーズ 小崎 憲
勝率: 4.1% 複勝率: 15.6% 平均着順: 8.3位

15

ソリスディエス 小崎 憲
勝率: 4.1% 複勝率: 15.6% 平均着順: 8.3位

11

ミライハーモニー 飯田 祐史
勝率: 1.8% 複勝率: 16.4% 平均着順: 8.5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ンダースノー産駒(40戦6勝・勝率15.0%)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。

▼ 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

6

ラブアイミー サンダースノー
出走: 40回 勝率: 15.0% 複勝率: 27.5%

16

バーケンティン ロードカナロア
出走: 559回 勝率: 11.3% 複勝率: 26.7%

14

レオナルドスター ダイワメジャー
出走: 483回 勝率: 10.1% 複勝率: 29.2%

1

ピアストイヤーズ カリフォルニアクローム
出走: 30回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.0%

3

アスクザアメリカン American Pharoah
出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.0%

8

タガノアルブラック デクラレーションオブウォー
出走: 45回 勝率: 8.9% 複勝率: 22.2%

4

ヒットザグラウンド ファインニードル
出走: 82回 勝率: 8.5% 複勝率: 28.0%

15

ソリスディエス キタサンブラック
出走: 58回 勝率: 6.9% 複勝率: 25.9%

13

マウンテンバローズ キタサンブラック
出走: 58回 勝率: 6.9% 複勝率: 25.9%

11

ミライハーモニー タリスマニック
出走: 31回 勝率: 6.5% 複勝率: 35.5%

12

ペルフェツィオーネ ルーラーシップ
出走: 189回 勝率: 5.8% 複勝率: 23.3%

10

ダイアナクイーン マクフィ
出走: 82回 勝率: 4.9% 複勝率: 18.3%

17

イリスアスール イスラボニータ
出走: 104回 勝率: 4.8% 複勝率: 22.1%

5

アーリントンロウ タワーオブロンドン
出走: 48回 勝率: 4.2% 複勝率: 18.8%

9

キョラムン カレンブラックヒル
出走: 78回 勝率: 2.6% 複勝率: 20.5%

7

フィラーエ ノーブルミッション
出走: 21回 勝率: 0.0% 複勝率: 4.8%

2

ウェルカムソング Charlatan
出走: 1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」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。

5 アーリントンロウ(西村淳也騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走坂井瑠星騎手で6着→西村淳也騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

🔥 約12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: 小倉芝1200m 6着 → 中京芝1400m 7着 → 中京芝1600m 15着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

14 レオナルドスター(永島まなみ騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走柴田裕一騎手で8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。

🔥 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: 小倉芝1200m 8着 → 京都芝1200m 6着 → 福島芝1200m 3着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

16 バーケンティン(M.デムーロ騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

📌 前走ダートから芝に初挑戦。未知の魅力がある。

🔥 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1200m 11着 → 福島芝1200m 11着 → 小倉ダート1000m 8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」(小倉芝1200m・17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。

🏁 競馬AIの要注目!重賞AIウェーブ競馬予想

  1. 函館

    11R15:20

    函館2歳ステークス1200m13頭

    G3

  2. 小倉

    11R15:45

    農林水産省賞典 小倉記念2000m18頭

    G3

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