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:

2026年7月26日に中京競馬場で行われる4R「3歳未勝利」(ダート1800m・15頭立て・11:10発走)のAI予想と過去データ分析です。機械学習モデルが全出走馬をスコア化し、予想印・注目馬・展開・穴馬まで無料で公開しています。

🔖 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…

予測不能

「3歳未勝利」(ダート1800m)の分析結果をご報告いたします。今回は実力馬が揃った好メンバー15頭で、AIの評価も大接戦となっております。《アイランド》を本命としておりますが、《マーチンゲール》との差は紙一重でございます。3番手の《ディープシャロー》も含め、上位3頭のBOX買いなども一考の価値がございます。

▼ 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

アイランド 吉村誠之助

13.0倍

90.0

14

マーチンゲール 団野大成

34.2倍

88.5

2

ディープシャロー 太宰啓介

618.9倍

87.6

11

エアアルチーナ 松山弘平

23.5倍

85.3

9

タイセイゼスティ 横山武史

838.8倍

79.8

15

ウィスピア 角田大和

12137.3倍

  65.9

10

ウォーブレイク 国分優作

13387.7倍

  54.8

6

グランシャン 菱田裕二

510.6倍

  53.6

3

シギーコルエンド 幸英明

11112.0倍

  50.8

7

マジックハンド M.デムーロ

1056.8倍

  43.1

5

ラスカルキッド 柴田裕一郎

15572.5倍

  42.6

12

トラッドロア 富田暁

943.8倍

  40.8

8

カツラコマチ 国分恭介

14458.8倍

  39.4

4

クリコバロー 酒井学

723.6倍

27.8

13

マテンロウアワー 坂井瑠星

47.4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アイランド

    120 円

  • 複勝

    14マーチンゲール

    160 円

  • 複勝

    11エアアルチーナ

    160 円

  • 単勝

    11エアアルチーナ

    350 円

  • 馬単

    11エアアルチーナ14マーチンゲール

    1,230 円

  • 3連複

    1アイランド11エアアルチーナ14マーチンゲール

    1,010 円

  • 3連単

    11エアアルチーナ14マーチンゲール1アイランド

    4,380 円

📊 AIスコア分布「3歳未勝利」

AIスコア分布チャート

接戦のスコア分布でございます(上位差1.5pt)。単勝よりもワイドや3連複で手広く構えるのが得策かと存じます。展開や馬場状態によって結果が大きく変わる可能性がございます。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

1 アイランド(吉村誠之助騎手)

「3歳未勝利」でAIが最も高く評価した《アイランド》を深掘り分析いたします。

特筆すべきイベントはありませんが、AI評価の高さに注目です。

📊 近走成績: 小倉ダート1700m 2着(1人気) → 阪神ダート1800m 3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727レースでの1番人気の勝率は34.7%

やや堅い傾向のコース条件で、軸馬を信頼しやすいレースと言えます。

なお、標準的な頭数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?

やや堅い
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率34.7%
1番人気の連対率53.2%
1番人気の複勝率68.2%
勝ち馬の平均人気3.2番人気
集計レース数727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

先行争いが穏やかなメンバー構成でございます。逃げ・先行馬が楽にポジションを取れる見込みで、4角先頭からの押し切りが決まりやすい展開が予想されます。前に行ける馬を中心に馬券を組み立てるのがおすすめです。

▼ 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

0頭

0.0%

先行

3頭

21.4%

差し

5頭

35.7%

追込

6頭

42.9%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳未勝利」

タイセイゼスティ》《マジックハンド》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

アイランド 下降中
直近5走: 2着 ← 3着

2

ディープシャロー やや下降
直近5走: 6着 ← 7着 ← 9着 ← 5着 ← 8着

3

シギーコルエンド 横ばい
直近5走: 10着

4

クリコバロー 下降中
直近5走: 3着 ← 7着 ← 8着 ← 5着 ← 9着

5

ラスカルキッド 上昇中
直近5走: 16着 ← 11着 ← 11着 ← 11着

6

グランシャン 上昇中
直近5走: 9着 ← 3着 ← 2着 ← 4着 ← 4着

7

マジックハンド 上昇中
直近5走: 10着 ← 6着

8

カツラコマチ 上昇中
直近5走: 14着 ← 8着

9

タイセイゼスティ 上昇中
直近5走: 5着 ← 6着 ← 3着

10

ウォーブレイク 横ばい
直近5走: -

11

エアアルチーナ 上昇中
直近5走: 9着 ← 3着 ← 6着

12

トラッドロア 横ばい
直近5走: 16着

13

マテンロウアワー 上昇中
直近5走: 10着 ← 2着 ← 7着 ← 4着 ← 2着

14

マーチンゲール 上昇中
直近5走: 5着 ← 6着 ← 3着 ← 4着

15

ウィスピア 下降中
直近5走: 6着 ← 9着 ← 14着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×中京相性分析「3歳未勝利」

中京での勝率が最も高いのは斉藤 崇史調教師(294戦47勝・勝率16.0%)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(354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

14

マーチンゲール 斉藤 崇史
勝率: 16.0% 複勝率: 31.6% 平均着順: 6.3位

13

マテンロウアワー 福永 祐一
勝率: 16.0% 複勝率: 43.2% 平均着順: 5.1位

6

グランシャン 松永 幹夫
勝率: 14.2% 複勝率: 33.1% 平均着順: 6.5位

3

シギーコルエンド 大久保 龍志
勝率: 13.0% 複勝率: 33.5% 平均着順: 6.6位

11

エアアルチーナ 池添 学
勝率: 12.6% 複勝率: 36.3% 平均着順: 6.4位

12

トラッドロア 高野 友和
勝率: 11.5% 複勝率: 36.4% 平均着順: 6.2位

9

タイセイゼスティ 奥村 豊
勝率: 10.1% 複勝率: 31.1% 平均着順: 7.1位

10

ウォーブレイク 辻野 泰之
勝率: 9.7% 複勝率: 29.9% 平均着順: 6.4位

1

アイランド 清水 久詞
勝率: 9.0% 複勝率: 24.6% 平均着順: 7.4位

15

ウィスピア 小林 真也
勝率: 8.6% 複勝率: 23.2% 平均着順: 7.3位

2

ディープシャロー 本田 優
勝率: 7.7% 複勝率: 22.6% 平均着順: 7.4位

8

カツラコマチ 吉村 圭司
勝率: 7.7% 複勝率: 25.9% 平均着順: 7.4位

5

ラスカルキッド 中竹 和也
勝率: 7.2% 複勝率: 22.4% 平均着順: 7.0位

4

クリコバロー 渡辺 薫彦
勝率: 6.9% 複勝率: 21.9% 平均着順: 7.5位

7

マジックハンド 小椋 研介
勝率: 5.7% 複勝率: 13.8% 平均着順: 7.8位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」

中京ダート1800m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Gun Runner産駒(15戦4勝・勝率26.7%)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

11

エアアルチーナ Gun Runner
出走: 15回 勝率: 26.7% 複勝率: 46.7%

5

ラスカルキッド American Pharoah
出走: 57回 勝率: 15.8% 複勝率: 31.6%

8

カツラコマチ ルヴァンスレーヴ
出走: 61回 勝率: 14.8% 複勝率: 34.4%

6

グランシャン キズナ
出走: 359回 勝率: 12.5% 複勝率: 35.1%

1

アイランド シニスターミニスター
出走: 255回 勝率: 10.6% 複勝率: 26.3%

14

マーチンゲール シニスターミニスター
出走: 255回 勝率: 10.6% 複勝率: 26.3%

2

ディープシャロー ドレフォン
出走: 208回 勝率: 10.6% 複勝率: 30.3%

15

ウィスピア マインドユアビスケッツ
出走: 84回 勝率: 9.5% 複勝率: 16.7%

3

シギーコルエンド シルバーステート
出走: 47回 勝率: 6.4% 複勝率: 25.5%

9

タイセイゼスティ デクラレーションオブウォー
出走: 65回 勝率: 6.2% 複勝率: 18.5%

10

ウォーブレイク デクラレーションオブウォー
出走: 65回 勝率: 6.2% 複勝率: 18.5%

4

クリコバロー ロジャーバローズ
出走: 21回 勝率: 4.8% 複勝率: 23.8%

7

マジックハンド アメリカンペイトリオット
出走: 60回 勝率: 3.3% 複勝率: 26.7%

13

マテンロウアワー Constitution
出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

12

トラッドロア Yaupon
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」

穴馬候補が3頭も検出された「3歳未勝利」は、AI予想的にも波乱含みの一戦です。上位人気の信頼度がやや下がる条件のため、3連複・3連単は穴馬候補まで手を広げた買い目をおすすめいたします。

※ 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。

9 タイセイゼスティ(横山武史騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走浜中俊騎手で5着→横山武史騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

🔥 約4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: 阪神ダート2000m 5着 → 阪神ダート1800m 6着 → 京都ダート1800m 3着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

5 ラスカルキッド(柴田裕一郎騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走16着大敗→2000mから1800m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。

🔥 前走和田陽希騎手で16着→柴田裕一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: 阪神ダート2000m 16着 → 京都ダート1900m 11着 → 中京ダート1800m 11着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

3 シギーコルエンド(幸英明騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走荻野琢真騎手で10着→幸英明騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 京都ダート1900m 10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」(中京ダート1800m・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。

Q. 「3歳未勝利」のAI予想の本命は?

A. AIの本命(◎)はアイランド(AIスコア90.0)、対抗(○)はマーチンゲール(AIスコア88.5)です。印・買い目の詳細は本ページの予想テーブルをご覧ください。

Q. 「3歳未勝利」でAI予想と人気がズレている注目馬は?

A. マーチンゲール、ディープシャロー、タイセイゼスティは人気に対してAIスコアが高く、馬券妙味があるとAIは分析しています。

Q. 「3歳未勝利」はいつ・どこで開催されますか?

A. 2026年7月26日に中京競馬場の4R(ダート1800m)として11:10発走予定です。

🏁 競馬AIの要注目!重賞AIウェーブ競馬予想

  1. 中京

    7R 15:35

    東海ステークス ダート 1400m 14頭

    G3

  2. 新潟

    7R 15:45

    関屋記念 1600m 14頭

    G3

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