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9月20日に中山競馬場で行われる12R「3歳以上1勝クラス」(芝1200m・16頭立て・16:30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…

自信アリ

16頭が出走する「3歳以上1勝クラス」(芝1200m)。多頭数戦ならではの紛れが起きやすい条件です。AIが最も高く評価したのは《ビッグフラワー》でございます。次いで《ファインサマーデイ》、《ラプランセス》の順に評価しておりますが、芝1200mの多頭数レースでは不利を受ける馬も出やすく、実力通りに決まるとは限りません。枠順統計データも参考に、総合的にご判断くださいませ。

▼ 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

0

ビッグフラワー 西村淳也

00倍

90.0

0

ファインサマーデイ 津村明秀

00倍

82.4

0

ラプランセス 横山琉人

00倍

68.8

0

カシオペア 石橋脩

00倍

64.9

0

グランプレジール 小崎綾也

00倍

63.9

0

フロウアンドライム 杉原誠人

00倍

  58.4

0

エバーラスト 石神深道

00倍

  57.9

0

スプリングデイ 黛弘人

00倍

  55.4

0

ラブリーガール 吉田豊

00倍

  54.4

0

ショーモッシュ 小林美駒

00倍

  54.2

0

テリオスルル 江田照男

00倍

  52.2

0

ミルトハーバー 田辺裕信

00倍

  49.1

0

ランスロット 上里直汰

00倍

  46.7

0

サツキレジーナ 柴田大知

00倍

  37.8

0

ハッピーサプライズ 菊沢一樹

00倍

  30.9

0

バム 遠藤汰月

00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

上位グループと下位グループの差が明確な分布でございます(幅70.0pt)。上位5頭のBOXや、本命馬からの流しが効率的な買い方と言えるでしょう。下位馬は余程の展開利がない限り、厳しい戦いになりそうです。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

0 ビッグフラワー(西村淳也騎手)

「3歳以上1勝クラス」でAIが最も高く評価した《ビッグフラワー》を深掘り分析いたします。

📌 前走の小崎綾也騎手から西村淳也騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。

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

📊 近走成績: 福島芝1200m 6着(8人気) → 福島芝1200m 6着(4人気) → 福島芝1200m 6着(5人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇

▼ 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353レースでの1番人気の勝率は34.3%

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、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?

やや堅い
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率34.3%
1番人気の連対率51.0%
1番人気の複勝率64.3%
勝ち馬の平均人気3.7番人気
集計レース数353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:ミドルペース

ペースに大きな偏りはなさそうな構成でございます。各馬の地力がストレートに反映される平均ペースが見込まれます。展開よりも馬の実力を重視し、AIスコア上位の馬を中心にご検討ください。

▼ 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

6.2%

先行

5頭

31.2%

差し

6頭

37.5%

追込

4頭

25.0%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「3歳以上1勝クラス」

グランプレジール》《ランスロット》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

0

グランプレジール 上昇中
直近5走: 3着 ← 13着 ← 5着 ← 4着 ← 2着

0

ランスロット 上昇中
直近5走: 13着 ← 10着 ← 12着 ← 12着 ← 9着

0

ビッグフラワー やや上昇
直近5走: 6着 ← 6着 ← 6着 ← 3着 ← 6着

0

スプリングデイ 下降中
直近5走: 3着 ← 2着 ← 8着 ← 8着 ← 7着

0

テリオスルル やや下降
直近5走: 6着 ← 3着 ← 9着 ← 12着 ← 3着

0

ハッピーサプライズ 下降中
直近5走: 11着 ← 8着 ← 9着 ← 8着 ← 14着

0

サツキレジーナ 下降中
直近5走: 3着 ← 5着 ← 7着 ← 7着 ← 8着

0

ラブリーガール 下降中
直近5走: 8着 ← 3着 ← 8着 ← 9着 ← 15着

0

バム やや上昇
直近5走: 15着 ← 9着 ← 12着 ← 13着 ← 12着

0

ショーモッシュ 上昇中
直近5走: 13着 ← 11着 ← 10着 ← 15着 ← 1着

0

フロウアンドライム 下降中
直近5走: 10着 ← 6着 ← 4着 ← 4着 ← 16着

0

カシオペア 下降中
直近5走: 2着 ← 4着 ← 3着 ← 6着 ← 8着

0

ファインサマーデイ 上昇中
直近5走: 5着 ← 12着 ← 3着 ← 2着 ← 1着

0

ミルトハーバー 上昇中
直近5走: 8着 ← 7着 ← 1着 ← 3着 ← 7着

0

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

0

エバーラスト やや上昇
直近5走: 3着 ← 9着 ← 8着 ← 1着 ← 5着

👔 AI競馬ウェーブ調教師×中山相性分析「3歳以上1勝クラス」

中山での勝率が最も高いのは堀 宣行調教師(283戦48勝・勝率17.0%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは斎藤 誠調教師(524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

0

グランプレジール 堀 宣行
勝率: 17.0% 複勝率: 38.2% 平均着順: 6.3位

0

ラプランセス 斎藤 誠
勝率: 12.0% 複勝率: 30.0% 平均着順: 6.7位

0

カシオペア 上原 佑紀
勝率: 11.4% 複勝率: 31.8% 平均着順: 6.7位

0

ビッグフラワー 加藤 征弘
勝率: 10.3% 複勝率: 27.2% 平均着順: 7.0位

0

テリオスルル 田島 俊明
勝率: 7.4% 複勝率: 20.7% 平均着順: 7.8位

0

ミルトハーバー 鈴木 慎太郎
勝率: 6.3% 複勝率: 20.3% 平均着順: 8.0位

0

ファインサマーデイ 高柳 瑞樹
勝率: 6.1% 複勝率: 22.8% 平均着順: 7.3位

0

フロウアンドライム 大和田 成
勝率: 5.6% 複勝率: 15.9% 平均着順: 8.1位

0

ショーモッシュ 鈴木 伸尋
勝率: 5.6% 複勝率: 20.9% 平均着順: 7.5位

0

エバーラスト 和田 正一郎
勝率: 5.5% 複勝率: 18.6% 平均着順: 8.7位

0

スプリングデイ 伊藤 大士
勝率: 5.3% 複勝率: 18.3% 平均着順: 7.9位

0

ラブリーガール 勢司 和浩
勝率: 3.1% 複勝率: 12.0% 平均着順: 8.6位

0

ランスロット 本間 忍
勝率: 2.3% 複勝率: 12.0% 平均着順: 9.0位

0

バム 伊藤 伸一
勝率: 1.7% 複勝率: 7.7% 平均着順: 9.4位

0

サツキレジーナ 石栗 龍彦
勝率: 1.6% 複勝率: 8.3% 平均着順: 9.6位

0

ハッピーサプライズ 佐藤 吉勝
勝率: 0.6% 複勝率: 4.2% 平均着順: 10.3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」

中山芝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ミスターメロディ産駒(12戦2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。

▼ 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

0

エバーラスト ミスターメロディ
出走: 12回 勝率: 16.7% 複勝率: 25.0%

0

バム ロジャーバローズ
出走: 7回 勝率: 14.3% 複勝率: 28.6%

0

ミルトハーバー レイデオロ
出走: 7回 勝率: 14.3% 複勝率: 14.3%

0

グランプレジール モーリス
出走: 52回 勝率: 13.5% 複勝率: 32.7%

0

ラブリーガール サートゥルナーリア
出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.0%

0

ショーモッシュ サートゥルナーリア
出走: 10回 勝率: 10.0% 複勝率: 30.0%

0

ランスロット ビッグアーサー
出走: 102回 勝率: 8.8% 複勝率: 24.5%

0

ビッグフラワー ビッグアーサー
出走: 102回 勝率: 8.8% 複勝率: 24.5%

0

カシオペア ビッグアーサー
出走: 102回 勝率: 8.8% 複勝率: 24.5%

0

サツキレジーナ リオンディーズ
出走: 44回 勝率: 6.8% 複勝率: 34.1%

0

フロウアンドライム ラブリーデイ
出走: 17回 勝率: 5.9% 複勝率: 23.5%

0

ファインサマーデイ ファインニードル
出走: 38回 勝率: 5.3% 複勝率: 28.9%

0

テリオスルル アルアイン
出走: 19回 勝率: 5.3% 複勝率: 10.5%

0

ラプランセス エピファネイア
出走: 46回 勝率: 4.3% 複勝率: 19.6%

0

スプリングデイ ディスクリートキャット
出走: 54回 勝率: 3.7% 複勝率: 25.9%

0

ハッピーサプライズ レッドファルクス
出走: 20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」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。

0 フロウアンドライム(杉原誠人騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走10着大敗→1700m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。

🔥 前走小林美駒騎手で10着→杉原誠人騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📌 前走ダートから芝に初挑戦。未知の魅力がある。

📊 近走成績: 函館ダート1700m 10着 → 函館芝1200m 6着 → 福島芝1200m 4着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↓ 下降中

0 ショーモッシュ(小林美駒騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 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。

🔥 近走不振だが中山では1着の好走歴。舞台替わりで穴を開ける可能性。

📊 近走成績: 中京芝1200m 13着 → 中山ダート1200m 11着 → 福島ダート1150m 10着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中

0 テリオスルル(江田照男騎手) ★★★☆☆【穴馬候補】

🔥 前走古川吉洋騎手で6着→江田照男騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

🔥 約13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: 札幌芝1200m 6着 → 函館芝1200m 3着 → 函館芝2000m 9着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↙ やや下降

❓ 「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」(中山芝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(◎)はエバーラスト(AIスコア90.0)、対抗(○)はエバーラスト(AIスコア82.4)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9月20日に中山競馬場の12R(芝1200m)として16:30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. 中山

    11R 15:45

    産経賞オールカマー 2200m 13頭

    G2

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