「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：
札幌
3R 11:00
3歳未勝利 ダート 1700m 14頭
2026年8月30日に札幌競馬場で行われる3R「3歳未勝利」（ダート1700m・14頭立て・11:00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…
自信ナシ
今回の「3歳未勝利」（ダート1700m・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《ペガサスウィンド》を挙げさせていただきますが、2番手の《チャーチルデュース》、3番手の《モンテール》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 |
|---|---|---|---|
| 1 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 7 | 00倍 | ○ 87.6 | |
| 9 | 00倍 | ▲ 74.6 | |
| 6 | 00倍 | △ 64.8 | |
| 13 | 00倍 | ☆ 62.4 | |
| 8 | 00倍 | 62.1 | |
| 2 | 00倍 | 57.5 | |
| 11 | 00倍 | 53.9 | |
| 14 | 00倍 | 51.7 | |
| 4 | 00倍 | 43.9 | |
| 3 | 00倍 | 30.3 | |
| 10 | 00倍 | 消 24.7 | |
| 12 | 00倍 | 消 20.2 | |
| 5 | 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歳未勝利」
上位馬のスコア差は2.4pt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歳未勝利」
1 ペガサスウィンド（鮫島克駿騎手）
「3歳未勝利」の注目馬は《ペガサスウィンド》。AIが本命に推す理由を解説いたします。
📌 前走の坂井瑠星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。
📌 札幌で過去3着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 札幌ダート1700m 3着（2人気） → 函館ダート1700m 4着（4人気） → 函館ダート1700m 9着（2人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
🎲 波乱度メーター「3歳未勝利」
過去452レースでの1番人気の勝率は33.4%。
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。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 33.4% |
| 1番人気の連対率 | 52.4% |
| 1番人気の複勝率 | 65.5% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.3番人気 |
| 集計レース数 | 452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
逃げ1頭・先行3頭と、ペースが落ち着きそうな構成でございます。逃げ・先行タイプの馬が有利な展開になる可能性が高いです。前残りの競馬になりやすいため、先行力のある馬を中心にご検討ください。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 7.1% |
先行 | 3頭 | 21.4% |
差し | 4頭 | 28.6% |
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」
《ミアエッテ》《ダンツアラーム》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 | ペガサスウィンド | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 3着 ← 4着 ← 9着 ← 2着 ← 5着 | ||
2 | サクセスブルー | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 3着 ← 4着 ← 10着 ← 13着 ← 8着 | ||
3 | ラスターヴァース | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 9着 ← 10着 ← 11着 ← 18着 ← 6着 | ||
4 | ポップアップ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 2着 ← 3着 ← 2着 ← 5着 ← 9着 | ||
5 | デルマテイネ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 10着 ← 11着 ← 13着 | ||
6 | ヨドノサファイア | ← 横ばい |
| 直近5走: 6着 ← 16着 ← 6着 ← 5着 ← 11着 | ||
7 | チャーチルデュース | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 5着 ← 5着 ← 7着 ← 5着 | ||
8 | サンエンジェルス | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 6着 ← 5着 ← 5着 ← 7着 ← 6着 | ||
9 | モンテール | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 13着 ← 6着 ← 11着 ← 12着 | ||
10 | ミアエッテ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 16着 ← 12着 ← 7着 ← 11着 | ||
11 | ダンツアラーム | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 10着 ← 6着 ← 8着 ← 8着 ← 5着 | ||
12 | クリコイーコ | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 11着 ← 5着 ← 7着 ← 7着 ← 9着 | ||
13 | ジャストグレース | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 ← 8着 ← 5着 ← 3着 ← 5着 | ||
14 | ホウオウファラオ | ↓ 下降中 |
| 直近5走: 4着 ← 4着 ← 3着 ← 3着 ← 7着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×札幌相性分析「3歳未勝利」
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
14 | ホウオウファラオ | 奥村 武 |
| 勝率: 15.0% 複勝率: 36.7% 平均着順: 5.9位 | ||
9 | モンテール | 栗田 徹 |
| 勝率: 13.3% 複勝率: 31.3% 平均着順: 6.5位 | ||
7 | チャーチルデュース | 松永 幹夫 |
| 勝率: 9.6% 複勝率: 33.7% 平均着順: 5.8位 | ||
10 | ミアエッテ | 田中 剛 |
| 勝率: 9.4% 複勝率: 25.0% 平均着順: 6.3位 | ||
4 | ポップアップ | 寺島 良 |
| 勝率: 7.0% 複勝率: 27.9% 平均着順: 6.8位 | ||
13 | ジャストグレース | 大根田 裕之 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 16.7% 平均着順: 8.2位 | ||
5 | デルマテイネ | 的場 均 |
| 勝率: 5.5% 複勝率: 5.5% 平均着順: 9.0位 | ||
3 | ラスターヴァース | 牧 光二 |
| 勝率: 4.4% 複勝率: 15.6% 平均着順: 8.6位 | ||
11 | ダンツアラーム | 本田 優 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 14.9% 平均着順: 7.6位 | ||
8 | サンエンジェルス | 谷 潔 |
| 勝率: 2.7% 複勝率: 8.2% 平均着順: 8.5位 | ||
12 | クリコイーコ | 荒川 義之 |
| 勝率: 2.3% 複勝率: 29.5% 平均着順: 7.0位 | ||
6 | ヨドノサファイア | 稲垣 幸雄 |
| 勝率: 2.2% 複勝率: 13.0% 平均着順: 7.5位 | ||
1 | ペガサスウィンド | 宮地 貴稔 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 23.5% 平均着順: 6.5位 | ||
2 | サクセスブルー | 秋本 大介 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 40.0% 平均着順: 6.4位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「3歳未勝利」
札幌ダート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American Pharoah産駒（30戦5勝・勝率16.7%）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。
| 馬番 | 馬名 | 父馬 |
|---|---|---|
7 | チャーチルデュース | Into Mischief |
| 出走: 3回 勝率: 33.3% 複勝率: 33.3% | ||
14 | ホウオウファラオ | American Pharoah |
| 出走: 30回 勝率: 16.7% 複勝率: 36.7% | ||
3 | ラスターヴァース | サトノダイヤモンド |
| 出走: 34回 勝率: 11.8% 複勝率: 35.3% | ||
8 | サンエンジェルス | カリフォルニアクローム |
| 出走: 28回 勝率: 10.7% 複勝率: 25.0% | ||
11 | ダンツアラーム | リアルスティール |
| 出走: 47回 勝率: 10.6% 複勝率: 23.4% | ||
12 | クリコイーコ | ディーマジェスティ |
| 出走: 20回 勝率: 10.0% 複勝率: 15.0% | ||
1 | ペガサスウィンド | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 61回 勝率: 9.8% 複勝率: 32.8% | ||
6 | ヨドノサファイア | ジャスタウェイ |
| 出走: 76回 勝率: 7.9% 複勝率: 17.1% | ||
10 | ミアエッテ | シルバーステート |
| 出走: 32回 勝率: 6.2% 複勝率: 15.6% | ||
13 | ジャストグレース | ホッコータルマエ |
| 出走: 84回 勝率: 6.0% 複勝率: 33.3% | ||
9 | モンテール | オルフェーヴル |
| 出走: 84回 勝率: 6.0% 複勝率: 20.2% | ||
2 | サクセスブルー | レイデオロ |
| 出走: 40回 勝率: 2.5% 複勝率: 20.0% | ||
5 | デルマテイネ | ストロングリターン |
| 出走: 34回 勝率: 0.0% 複勝率: 8.8% | ||
4 | ポップアップ | ロジャーバローズ |
| 出走: 12回 勝率: 0.0% 複勝率: 33.3% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「3歳未勝利」
「3歳未勝利」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《ラスターヴァース》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。
3 ラスターヴァース（長浜鴻緒騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走9着大敗→2000mから1700m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。
🔥 前走武藤雅騎手で9着→長浜鴻緒騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📌 2走前10着の大敗から前走9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: 新潟芝2000m 9着 → 東京芝2400m 10着 → 中山芝2200m 11着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降
11 ダンツアラーム（黛弘人騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走10着大敗→2000mから1700m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10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。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📊 近走成績: 札幌芝2000m 10着 → 札幌ダート1700m 6着 → 函館芝2000m 8着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
10 ミアエッテ（横山琉人騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走舟山瑠泉騎手で12着→横山琉人騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📌 2走前16着の大敗から前走12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 12着 → 東京芝1600m 16着 → 中山ダート1800m 12着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
❓ 「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」（札幌ダート1700m・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歳未勝利」のAI予想の本命は？
A. AIの本命（◎）はペガサスウィンド（AIスコア90.0）、対抗（○）はチャーチルデュース（AIスコア87.6）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歳未勝利」はいつ・どこで開催されますか？
A. 2026年8月30日に札幌競馬場の3R（ダート1700m）として11:00発走予定です。
