「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：
札幌
6R 12:50
3歳以上1勝クラス 芝 1500m 14頭
2026年8月23日に札幌競馬場で行われる6R「3歳以上1勝クラス」（芝1500m・14頭立て・12:50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」（芝1500m・14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《モノポリオ》を挙げさせていただきますが、2番手の《モルニケ》、3番手の《ルールザウェイヴ》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 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 6 | 00倍 | ○ 87.5 | |
| 2 | 00倍 | ▲ 86.2 | |
| 11 | 00倍 | △ 79.9 | |
| 14 | 00倍 | ☆ 79.5 | |
| 9 | 00倍 | 72.5 | |
| 8 | 00倍 | 72.0 | |
| 1 | 00倍 | 69.0 | |
| 7 | 00倍 | 68.8 | |
| 10 | 00倍 | 62.7 | |
| 3 | 00倍 | 59.0 | |
| 12 | 00倍 | 44.5 | |
| 5 | 00倍 | 40.7 | |
| 13 | 00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スコア分布「3歳以上1勝クラス」
上位馬のスコア差は2.5ptと僅差でございます。AIの分析でも甲乙つけがたい結果となっており、どの馬が勝っても不思議ではありません。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。
⭐ 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 モノポリオ（Ｃ．ルメール騎手）
「3歳以上1勝クラス」でAIが最も高く評価した《モノポリオ》を深掘り分析いたします。
📌 約7ヶ月の休養明け。フレッシュな状態での復帰戦。
📌 近走の着順が上昇傾向（5着→3着→1着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 京都芝1600m 5着（1人気） → 東京芝1800m 3着（3人気） → 東京芝1800m 1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歳以上1勝クラス」
過去191レースの統計では、1番人気の勝率が40.3%と高く、比較的堅い決着になりやすいコース条件でございます。
本命党には嬉しいデータとなっております。
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 | 40.3% |
| 1番人気の連対率 | 57.1% |
| 1番人気の複勝率 | 64.4% |
| 勝ち馬の平均人気 | 2.8番人気 |
| 集計レース数 | 191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
出走メンバー14頭中、前に行きたい馬が3頭を占める構成です。テンから流れる展開が濃厚で、脚を溜めた差し・追込馬の強襲に警戒が必要です。先行馬を軸にする場合は、ハイペースでも粘れる底力があるかを見極めたいところです。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 14.3% |
先行 | 1頭 | 7.1% |
差し | 9頭 | 64.3% |
追込 | 2頭 | 14.3% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」
《サンウリエル》《クイーンズワーフ》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 | ゴーゴーリチャード | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 6着 ← 1着 | ||
2 | ルールザウェイヴ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 2着 ← 14着 ← 2着 ← 1着 | ||
3 | クイーンズワーフ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 7着 ← 7着 ← 3着 ← 2着 | ||
4 | モノポリオ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 5着 ← 3着 ← 1着 | ||
5 | ルクスアドラー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 10着 ← 12着 ← 12着 ← 14着 | ||
6 | モルニケ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 2着 ← 3着 ← 5着 ← 6着 ← 1着 | ||
7 | ブライトフレア | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 9着 ← 9着 ← 15着 ← 9着 ← 12着 | ||
8 | オーケーダイナ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 14着 ← 14着 ← 13着 ← 5着 | ||
9 | サンウリエル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 6着 ← 13着 ← 5着 ← 4着 | ||
10 | ファニーバニー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 8着 ← 6着 ← 3着 ← 14着 ← 8着 | ||
11 | ホウオウペトリュス | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 12着 ← 8着 ← 2着 ← 3着 | ||
12 | サンセットゴールド | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 7着 ← 4着 ← 9着 ← 6着 ← 1着 | ||
13 | クラインシュミット | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 7着 ← 6着 ← 9着 ← 5着 | ||
14 | ベアサナエチャン | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 4着 ← 1着 ← 3着 ← 5着 ← 4着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×札幌相性分析「3歳以上1勝クラス」
札幌での勝率が最も高いのは須貝 尚介調教師（152戦31勝・勝率20.4%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは矢作 芳人調教師（187戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
11 | ホウオウペトリュス | 須貝 尚介 |
| 勝率: 20.4% 複勝率: 40.1% 平均着順: 5.4位 | ||
5 | ルクスアドラー | 平岩 大典 |
| 勝率: 20.0% 複勝率: 40.0% 平均着順: 3.6位 | ||
2 | ルールザウェイヴ | 宮田 敬介 |
| 勝率: 16.2% 複勝率: 35.1% 平均着順: 5.8位 | ||
7 | ブライトフレア | 佐藤 悠太 |
| 勝率: 15.8% 複勝率: 36.8% 平均着順: 6.7位 | ||
1 | ゴーゴーリチャード | 庄野 靖志 |
| 勝率: 12.5% 複勝率: 28.1% 平均着順: 6.9位 | ||
10 | ファニーバニー | 杉山 佳明 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 26.2% 平均着順: 6.2位 | ||
4 | モノポリオ | 森 一誠 |
| 勝率: 10.0% 複勝率: 40.0% 平均着順: 6.7位 | ||
12 | サンセットゴールド | 矢作 芳人 |
| 勝率: 9.6% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.1位 | ||
9 | サンウリエル | 宮本 博 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 28.9% 平均着順: 7.0位 | ||
8 | オーケーダイナ | 奥村 豊 |
| 勝率: 8.6% 複勝率: 28.6% 平均着順: 6.5位 | ||
14 | ベアサナエチャン | 杉浦 宏昭 |
| 勝率: 7.7% 複勝率: 30.8% 平均着順: 6.2位 | ||
3 | クイーンズワーフ | 青木 孝文 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 28.2% 平均着順: 7.0位 | ||
6 | モルニケ | 金成 貴史 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 13.6% 平均着順: 8.2位 | ||
13 | クラインシュミット | 室井 潔 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 7.0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」
札幌芝1500m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（6戦2勝・勝率33.3%）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 |
|---|---|---|
10 | ファニーバニー | シスキン |
| 出走: 6回 勝率: 33.3% 複勝率: 50.0% | ||
4 | モノポリオ | リアルスティール |
| 出走: 11回 勝率: 27.3% 複勝率: 45.5% | ||
7 | ブライトフレア | ポエティックフレア |
| 出走: 5回 勝率: 20.0% 複勝率: 40.0% | ||
6 | モルニケ | インディチャンプ |
| 出走: 7回 勝率: 14.3% 複勝率: 28.6% | ||
12 | サンセットゴールド | キズナ |
| 出走: 43回 勝率: 11.6% 複勝率: 25.6% | ||
2 | ルールザウェイヴ | ロードカナロア |
| 出走: 93回 勝率: 10.8% 複勝率: 31.2% | ||
9 | サンウリエル | ディーマジェスティ |
| 出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 20.0% | ||
13 | クラインシュミット | カリフォルニアクローム |
| 出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 9.1% | ||
11 | ホウオウペトリュス | スワーヴリチャード |
| 出走: 23回 勝率: 8.7% 複勝率: 17.4% | ||
1 | ゴーゴーリチャード | スワーヴリチャード |
| 出走: 23回 勝率: 8.7% 複勝率: 17.4% | ||
5 | ルクスアドラー | オルフェーヴル |
| 出走: 43回 勝率: 7.0% 複勝率: 23.3% | ||
14 | ベアサナエチャン | レイデオロ |
| 出走: 8回 勝率: 0.0% 複勝率: 12.5% | ||
3 | クイーンズワーフ | アルアイン |
| 出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
8 | オーケーダイナ | Saxon Warrior |
| 出走: 3回 勝率: 0.0% 複勝率: 33.3% | ||
🐴 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。《ゴーゴーリチャード》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。
1 ゴーゴーリチャード（Ｚ．ロイド騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走石川裕紀騎手で16着→Ｚ．ロイド騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約6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。
🔥 前走ダートから芝へ戻る。過去芝で好走歴があり、コース替わりで一変も。
📊 近走成績: 東京ダート1400m 16着 → 阪神芝1400m 6着 → 中京芝1400m 1着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
12 サンセットゴールド（小沢大仁騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走坂井瑠星騎手で7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。
🔥 近走不振だが札幌では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。
📊 近走成績: 阪神芝1400m 7着 → 京都芝1200m 4着 → 東京芝1800m 9着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
8 オーケーダイナ（岩田望来騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走泉谷楓真騎手で6着→岩田望来騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 2走前14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: 札幌芝1500m 6着 → 新潟芝1400m 14着 → 阪神芝1600m 14着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
❓ 「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」（札幌芝1500m・14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歳以上1勝クラス」のAI予想の本命は？
A. AIの本命（◎）はモノポリオ（AIスコア90.0）、対抗（○）はモルニケ（AIスコア87.5）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歳以上1勝クラス」はいつ・どこで開催されますか？
A. 2026年8月23日に札幌競馬場の6R（芝1500m）として12:50発走予定です。
