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:

2026年8月29日に札幌競馬場で行われる7R「3歳以上1勝クラス」(芝1200m・16頭立て・13:20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…

激アツ

「3歳以上1勝クラス」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《グロリアスマーチ》を本命といたしましたが、《ジーティーエスピ》《ペガサスノース》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。

▼ 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

5

グロリアスマーチ 鮫島克駿

14.8倍

90.0

8

ジーティーエスピ 丹内祐次

712.8倍

74.6

11

ペガサスノース 落合玄太

1444.2倍

70.9

14

マグネシアブリック 北村友一

813.6倍

68.1

2

プリュノワール 横山武史

916.2倍

67.9

1

ハッピーラッキー 河原田菜々

611.1倍

  63.5

4

ニルマーネル 横山和生

59.1倍

  56.9

16

スプリングデイ 黛弘人

1228.4倍

  54.7

12

ペイシャアーサー 遠藤汰月

1557.5倍

  54.0

9

ラプランセス 横山琉人

36.6倍

  50.2

13

ナンナンプー 石川倭

1120.9倍

  44.2

15

ツルノマイハシ 武豊

26.4倍

  40.0

10

ハルヒメ 小林美駒

48.5倍

  32.7

3

レッドカメリア 古川吉洋

1336.5倍

29.6

7

ミレニアルピンク 斎藤新

1020.6倍

29.4

6

ロードヴェルテクス 和田陽希

1696.2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スコア分布「3歳以上1勝クラス」

AIスコア分布チャート

トップスコアが際立つ分布となっております。15.4ptのリードは、AIが本命馬の勝利確率を高く見積もっていることの表れです。堅実な馬券を狙うのであれば、この馬からの流しがおすすめでございます。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

5 グロリアスマーチ(鮫島克駿騎手)

当AI予想の本命馬《グロリアスマーチ》にフォーカスしてご紹介いたします。

📌 前走の佐々木大騎手から鮫島克駿騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

📌 前走1500m→今回1200mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。

📌 近走の着順が上昇傾向(11着→5着→6着→3着→2着)。調子の波に乗っている。

📊 近走成績: 札幌芝1500m 11着(6人気) → 東京芝1400m 5着(8人気) → 東京芝1400m 6着(2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246レースで1番人気の勝率は28.0%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28.0%
1番人気の連対率45.9%
1番人気の複勝率58.5%
勝ち馬の平均人気3.5番人気
集計レース数246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

逃げ・先行タイプが計5頭と少なく、隊列はすんなり決まりそうです。ペースが落ち着けば前残りの公算が大きく、先行力と持続力を兼ね備えた馬が馬券の中心となるでしょう。

▼ 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

5頭

31.2%

差し

6頭

37.5%

追込

5頭

31.2%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」

特に注目していただきたいのは上昇中の《グロリアスマーチ》《ラプランセス》でございます。

調子の波に乗っている馬は、本番でも好走する傾向がございます。

人気に関わらず、好調馬は馬券に組み入れておく価値があるでしょう。

▼ 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

ハッピーラッキー やや下降
直近5走: 4着 ← 3着 ← 6着 ← 5着 ← 5着

2

プリュノワール やや上昇
直近5走: 2着 ← 10着 ← 6着 ← 5着 ← 3着

3

レッドカメリア 下降中
直近5走: 7着 ← 4着 ← 5着 ← 7着 ← 14着

4

ニルマーネル 上昇中
直近5走: 7着 ← 5着 ← 2着 ← 1着 ← 3着

5

グロリアスマーチ 上昇中
直近5走: 11着 ← 5着 ← 6着 ← 3着 ← 2着

6

ロードヴェルテクス 下降中
直近5走: 8着 ← 11着 ← 7着 ← 11着

7

ミレニアルピンク 下降中
直近5走: 1着 ← 3着 ← 6着 ← 14着 ← 6着

8

ジーティーエスピ 下降中
直近5走: 3着 ← 4着 ← 2着 ← 3着 ← 8着

9

ラプランセス 上昇中
直近5走: 4着 ← 10着 ← 1着 ← 3着 ← 3着

10

ハルヒメ 横ばい
直近5走: 1着 ← 5着 ← 2着 ← 2着 ← 2着

11

ペガサスノース 横ばい
直近5走: 15着 ← 4着 ← 11着 ← 14着 ← 10着

12

ペイシャアーサー 下降中
直近5走: 12着 ← 9着 ← 5着 ← 14着 ← 14着

13

ナンナンプー 横ばい
直近5走: 9着 ← 5着 ← 4着 ← 9着 ← 7着

14

マグネシアブリック 下降中
直近5走: 3着 ← 2着 ← 9着 ← 17着 ← 3着

15

ツルノマイハシ やや下降
直近5走: 4着 ← 2着 ← 7着 ← 1着 ← 6着

16

スプリングデイ 下降中
直近5走: 8着 ← 8着 ← 7着 ← 6着 ← 13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(158戦31勝・勝率19.6%)でございます。

▼ 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

5

グロリアスマーチ 須貝 尚介
勝率: 19.6% 複勝率: 39.2% 平均着順: 5.5位

7

ミレニアルピンク 安田 翔伍
勝率: 15.8% 複勝率: 28.9% 平均着順: 7.1位

9

ラプランセス 斎藤 誠
勝率: 9.0% 複勝率: 29.2% 平均着順: 6.4位

6

ロードヴェルテクス 奥村 豊
勝率: 8.5% 複勝率: 28.2% 平均着順: 6.6位

15

ツルノマイハシ 杉浦 宏昭
勝率: 7.6% 複勝率: 29.1% 平均着順: 6.3位

14

マグネシアブリック 中舘 英二
勝率: 6.7% 複勝率: 20.0% 平均着順: 7.9位

2

プリュノワール 浅利 英明
勝率: 6.7% 複勝率: 6.7% 平均着順: 8.3位

4

ニルマーネル 小島 茂之
勝率: 6.4% 複勝率: 21.3% 平均着順: 7.0位

11

ペガサスノース 高柳 大輔
勝率: 5.6% 複勝率: 12.7% 平均着順: 7.9位

8

ジーティーエスピ 中村 直也
勝率: 5.5% 複勝率: 33.0% 平均着順: 6.1位

1

ハッピーラッキー 武市 康男
勝率: 5.4% 複勝率: 32.4% 平均着順: 6.3位

10

ハルヒメ 矢嶋 大樹
勝率: 4.2% 複勝率: 29.2% 平均着順: 6.7位

16

スプリングデイ 伊藤 大士
勝率: 3.5% 複勝率: 21.1% 平均着順: 6.6位

13

ナンナンプー 水野 貴広
勝率: 3.4% 複勝率: 25.3% 平均着順: 6.9位

12

ペイシャアーサー 本間 忍
勝率: 2.1% 複勝率: 8.3% 平均着順: 8.2位

3

レッドカメリア 佐藤 吉勝
勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 9.6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ラブリーデイ産駒(16戦3勝・勝率18.8%)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

7

ミレニアルピンク ラブリーデイ
出走: 16回 勝率: 18.8% 複勝率: 31.2%

10

ハルヒメ マインドユアビスケッツ
出走: 12回 勝率: 16.7% 複勝率: 33.3%

2

プリュノワール ロードカナロア
出走: 171回 勝率: 11.7% 複勝率: 30.4%

11

ペガサスノース ロードカナロア
出走: 171回 勝率: 11.7% 複勝率: 30.4%

12

ペイシャアーサー ビッグアーサー
出走: 72回 勝率: 8.3% 複勝率: 23.6%

15

ツルノマイハシ モーリス
出走: 66回 勝率: 7.6% 複勝率: 24.2%

5

グロリアスマーチ モーリス
出走: 66回 勝率: 7.6% 複勝率: 24.2%

4

ニルマーネル モーリス
出走: 66回 勝率: 7.6% 複勝率: 24.2%

6

ロードヴェルテクス ドレフォン
出走: 40回 勝率: 7.5% 複勝率: 32.5%

16

スプリングデイ ディスクリートキャット
出走: 29回 勝率: 6.9% 複勝率: 20.7%

8

ジーティーエスピ ドゥラメンテ
出走: 28回 勝率: 3.6% 複勝率: 28.6%

9

ラプランセス エピファネイア
出走: 29回 勝率: 0.0% 複勝率: 6.9%

14

マグネシアブリック ブリックスアンドモルタル
出走: 12回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

1

ハッピーラッキー ウインブライト
出走: 5回 勝率: 0.0% 複勝率: 20.0%

13

ナンナンプー フィエールマン
出走: 4回 勝率: 0.0% 複勝率: 50.0%

3

レッドカメリア レーヴミストラル
出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0%

🐴 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」では3頭もの穴馬候補が検出されました。これだけ激走パターンに合致する馬が多いということは、波乱の可能性が高いレースと言えるでしょう。馬券は手広く構えることをおすすめします。

※ 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。

16 スプリングデイ(黛弘人騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走古川吉洋騎手で8着→黛弘人騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 札幌芝1200m 8着 → 函館芝1200m 8着 → 函館芝1200m 7着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

12 ペイシャアーサー(遠藤汰月騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走12着大敗→1500m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。

📊 近走成績: 札幌芝1500m 12着 → 札幌芝1200m 9着 → 函館芝1200m 5着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

13 ナンナンプー(石川倭騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走横山琉人騎手で9着→石川倭騎手に乗り替わり。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: 札幌ダート1000m 9着 → 札幌芝1200m 5着 → 函館芝1200m 4着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい

❓ 「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。

Q. 「3歳以上1勝クラス」のAI予想の本命は?

A. AIの本命(◎)はグロリアスマーチ(AIスコア90.0)、対抗(○)はジーティーエスピ(AIスコア74.6)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」でAI予想と人気がズレている注目馬は?

A. ジーティーエスピ、ペガサスノース、マグネシアブリック、プリュノワールは人気に対して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29日に札幌競馬場の7R(芝1200m)として13:20発走予定です。

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