3歳未勝利の無料AI競馬予想

競馬予想の更新日:

札幌

3R10:55

3歳未勝利ダート1000m12頭

4,640 円

🔖 目次

  1. 🤖 競馬AIの順位予想を0円でゲット
  2. 📊 勝っている馬の枠番は○番だった
  3. 🏇 このレースが得意な騎手はあの人
  4. 🐴 最新の出走馬情報で勝ち馬を発見
  5. 👣 あの脚質の馬に注目してみると…
  6. ⚧ 性別の10年分析で他を出し抜け!

🤖 競馬AIによる順位予想

強さが目立つのは《キリシマタウン》です。一緒に掲示板に入りそうなのは《メルシー》です。人気は意外と無く、万馬券も期待できます。

競馬AIの予想と人気がズレているのが、《ルルネージュ》、《ウインオワーズ》です。人気を信じるのか競馬AIを信じるのかはお任せします。

このレースは強い馬と弱い馬がハッキリしているので、3連単を狙っても良いかも知れません。

予想から外して良さそうなのは、《クリスタルローズ》です。もし馬券を買う場合は軸にはしないように注意。

▼ ページ下の過去10年分析で勝率が…

馬番馬名・騎手名人気AI予想

6

キリシマタウン角田 大和

23.9倍

71.4

12

メルシー武 豊

12.3倍

66.0

9

ルルネージュ勝浦 正樹

412.3倍

57.9

8

タイセイプロシード鮫島 克駿

36.9倍

55.2

10

ウインオワーズ丹内 祐次

1026.2倍

50.3

2

ナオミニデレデレヤ西塚 洸二

515.0倍

 47.0

1

ギミーアワーズ吉田 隼人

817.5倍

 46.5

5

キソー岩田 康誠

717.3倍

 44.8

4

ジュエルシティー鷲頭 虎太

615.9倍

 43.2

7

ユキゲショウ黛 弘人

1167.0倍

 36.4

3

ライブリインパクト水口 優也

1278.8倍

 34.5

11

クリスタルローズ小林 凌大

925.4倍

28.6

🧮 馬券点数計算

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。

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

🎯 競馬AI的中馬券

  • 複勝

    6キリシマタウン

    110 円

  • 複勝

    12メルシー

    120 円

  • 複勝

    9ルルネージュ

    180 円

  • 単勝

    6キリシマタウン

    250 円

  • 馬単

    6キリシマタウン12メルシー

    660 円

  • 3連複

    6キリシマタウン9ルルネージュ12メルシー

    720 円

  • 3連単

    6キリシマタウン12メルシー9ルルネージュ

    2,600 円

📊 枠番の同条件レース過去10年統計データ

枠番の同条件レース過去10年統計データのグラフ
枠番総出走頭数3着以内頭数1着頭数

1枠

161頭

34頭(6.832%)

11頭(6.832%)

2枠

160頭

31頭(6.875%)

11頭(6.875%)

3枠

159頭

41頭(6.289%)

10頭(6.289%)

4枠

161頭

50頭(6.211%)

10頭(6.211%)

5枠

296頭

88頭(8.783%)

26頭(8.783%)

6枠

308頭

69頭(9.415%)

29頭(9.415%)

7枠

310頭

92頭(12.903%)

40頭(12.903%)

8枠

315頭

78頭(7.619%)

24頭(7.619%)

このレースは「外枠」が有利になる可能性が高いです。

最も有利な枠番は「7枠」です。《ルルネージュ》、《ウインオワーズ》が7枠なので要注目です。

複勝率が高い枠番も「7枠」です。

逆に最も不利な枠番は「4枠」になります。《ジュエルシティー》は4枠となり枠番で考えると期待薄でしょう。

次は騎手の分析も見てみましょう▼

🏇 騎手の同条件レース過去10年統計データ

騎手の同条件レース過去10年統計データのグラフ
騎手名総騎乗回数3着以内回数1着回数

吉田 隼人

48回

21回(43.75%)

9回(18.75%)

西塚 洸二

0回

0回(0%)

0回(0%)

水口 優也

14回

3回(21.428%)

1回(7.142%)

鷲頭 虎太

0回

0回(0%)

0回(0%)

岩田 康誠

35回

14回(40.0%)

4回(11.428%)

角田 大和

1回

0回(0.0%)

0回(0.0%)

黛 弘人

60回

5回(8.333%)

1回(1.666%)

鮫島 克駿

3回

2回(66.666%)

2回(66.666%)

勝浦 正樹

89回

29回(32.584%)

7回(7.865%)

丹内 祐次

68回

16回(23.529%)

7回(10.294%)

小林 凌大

17回

3回(17.647%)

0回(0.0%)

武 豊

12回

5回(41.666%)

1回(8.333%)

このレースが得意な騎手は鮫島 克駿 騎手です。《タイセイプロシード》に騎乗します。しかし経験数が少ないため、過信は禁物です。

複勝率が高い騎手も鮫島 克駿 騎手です。軸に選んでも良いでしょう。

逆に期待できない騎手は西塚 洸二 騎手です。《ナオミニデレデレヤ》に騎乗します。好材料がない場合は買わないほうが良いでしょう。

次は出走馬の情報も見てみましょう▼

🐴 出走馬の基本情報一覧

  1. 1

    ギミーアワーズ3歳 (2019年05月03日)
    牡馬/関東所属/栗毛

    馬名由来:母名の一部+賞。賞をください。名優ちりばむ父系より連想

    調教師:加藤 士津八

    /

    生産者:社台ファーム

    /

    馬主:吉田 千津

    父馬:モーリス

    母馬:ギミーシェルター

    スクリーンヒーロー

    メジロフランシス

    サンデーサイレンス

    オークツリー

    1. 2022年07月03日3歳未勝利福島 ダート 1150m晴 良 3枠 5番戸崎 圭太10位/16頭1:11.2 (先行)

    2. 2021年12月18日2歳未勝利中山 ダート 1200m晴 重 1枠 1番酒井 学6位/16頭1:12.9 (差し)

    3. 2021年12月04日2歳未勝利中京 ダート 1800m晴 良 6枠 7番藤岡 康太8位/12頭1:59.0 (逃げ)

  2. 2

    ナオミニデレデレヤ3歳 (2019年03月03日)
    牝馬/関西所属/栗毛

    馬名由来:冠名+デレデレや。父名より連想

    調教師:杉山 佳明

    /

    生産者:乾 皆雄

    /

    馬主:塩澤 正樹

    父馬:エスケンデレヤ

    母馬:グリマープリンセス

    Giants Causeway

    Aldebaran Light

    マンハッタンカフェ

    ミッションヒルズ

    1. 2022年06月15日ムーンストー地方 ダート 1400m曇 稍重 6枠 7番騎手不明2位/12頭1:31.5 (先行)

    2. 2022年05月15日3歳未勝利新潟 ダート 1800m晴 稍重 4枠 6番松本 大輝13位/15頭1:59.4 (逃げ)

    3. 2022年03月02日アクアマリン地方 ダート 1400m晴 良 6枠 7番騎手不明2位/12頭1:31.9 (先行)

  3. 3

    ライブリインパクト3歳 (2019年03月15日)
    牡馬/関西所属/鹿毛

    馬名由来:冠名+父父名の一部

    調教師:石橋 守

    /

    生産者:岡田牧場

    /

    馬主:加藤 哲郎

    父馬:ワールドエース

    母馬:ストリートダイナー

    ディープインパクト

    マンデラ

    ストリートセンス

    シンコウローズ

    1. 2022年07月03日3歳未勝利函館 ダート 1700m曇 稍重 5枠 5番水口 優也10位/12頭1:49.8 (差し)

    2. 2022年06月18日3歳未勝利函館 ダート 1000m曇 良 6枠 7番水口 優也8位/12頭1:00.9 (追込)

    3. 2022年03月27日3歳未勝利阪神 ダート 1400m晴 重 3枠 5番角田 大河15位/16頭1:29.4 (追込)

  4. 4

    ジュエルシティー3歳 (2019年04月15日)
    牝馬/関西所属/黒鹿毛

    馬名由来:宝石の都市、リゾート地ラホーヤのニックネーム。母名より連想

    調教師:松永 昌博

    /

    生産者:藤原牧場

    /

    馬主:ヒダカ・ブリーダーズ・ユニオン

    父馬:エピファネイア

    母馬:エアラホーヤ

    シンボリクリスエス

    シーザリオ

    ボストンハーバー

    テンザンストーム

    1. 2022年06月25日3歳未勝利函館 芝 1200m曇 稍重 8枠 15番古川 吉洋15位/16頭1:11.3 (差し)

    2. 2022年04月24日3歳未勝利阪神 芝 1600m小雨 稍重 4枠 7番角田 大河10位/18頭1:37.5 (先行)

    3. 2021年12月11日2歳新馬阪神 ダート 1400m晴 良 2枠 2番幸 英明5位/10頭1:29.3 (差し)

  5. 5

    キソー3歳 (2019年04月11日)
    牝馬/関東所属/栗毛

    馬名由来:本馬の体型が木曽馬に似ているため

    調教師:小島 茂之

    /

    生産者:松浦牧場

    /

    馬主:鈴木 康弘

    父馬:アポロキングダム

    母馬:ウィットウォーター

    Lemon Drop Kid

    Bella Gatto

    ヨハネスブルグ

    バイオレントハート

    1. 2022年06月19日3歳未勝利函館 ダート 1000m曇 良 8枠 12番岩田 康誠6位/12頭1:00.2 (差し)

    2. 2022年02月27日3歳未勝利中山 ダート 1200m晴 良 2枠 3番武士沢 友治10位/15頭1:15.3 (差し)

    3. 2022年01月22日3歳新馬中山 ダート 1200m晴 良 8枠 16番武士沢 友治7位/16頭1:15.0 (追込)

  6. 6

    キリシマタウン3歳 (2019年04月29日)
    牡馬/関東所属/栗毛

    馬名由来:冠名+街。郷里霧島はおしゃれな街

    調教師:天間 昭一

    /

    生産者:田原橋本牧場

    /

    馬主:西村 新一郎

    父馬:トゥザワールド

    母馬:チェリースマイル

    キングカメハメハ

    トゥザヴィクトリー

    サクラバクシンオー

    スマイルトゥゲザー

    1. 2022年07月03日3歳未勝利函館 ダート 1000m曇 稍重 6枠 8番角田 大和3位/12頭0:59.6 (先行)

    2. 2022年06月12日3歳未勝利函館 ダート 1000m晴 良 2枠 2番小林 脩斗2位/10頭0:59.5 (先行)

    3. 2022年04月02日3歳未勝利中山 ダート 1200m晴 重 5枠 10番永野 猛蔵7位/16頭1:13.3 (差し)

  7. 7

    ユキゲショウ3歳 (2019年04月28日)
    牝馬/関東所属/芦毛

    馬名由来:雪化粧

    調教師:浅野 洋一郎

    /

    生産者:森 俊雄

    /

    馬主:豊井 義次

    父馬:ジョーカプチーノ

    母馬:イケタイトル

    マンハッタンカフェ

    ジョープシケ

    ヤマニンゼファー

    マルタイトル

    1. 2022年07月03日3歳未勝利福島 ダート 1150m晴 良 8枠 15番小林 脩斗8位/16頭1:10.7 (差し)

    2. 2022年06月04日3歳未勝利東京 ダート 1400m晴 稍重 1枠 1番黛 弘人9位/15頭1:27.8 (追込)

    3. 2022年05月14日3歳未勝利新潟 ダート 1200m曇 稍重 8枠 14番黛 弘人8位/14頭1:13.3 (追込)

  8. 8

    タイセイプロシード3歳 (2019年02月23日)
    牡馬/関東所属/黒鹿毛

    馬名由来:冠名+次に進む

    調教師:高橋 裕

    /

    生産者:ディアレストクラブ

    /

    馬主:田中 成奉

    父馬:ストロングリターン

    母馬:マダムアグライア

    シンボリクリスエス

    コートアウト

    ケイムホーム

    マリスカ

    1. 2022年07月03日3歳未勝利函館 ダート 1000m曇 稍重 6枠 7番鮫島 克駿8位/12頭1:00.4 (差し)

    2. 2021年10月03日2歳未勝利中山 ダート 1200m晴 重 2枠 2番戸崎 圭太7位/15頭1:12.3 (先行)

    3. 2021年09月20日2歳未勝利中山 ダート 1200m晴 稍重 3枠 3番戸崎 圭太4位/13頭1:12.8 (差し)

  9. 9

    ルルネージュ3歳 (2019年03月28日)
    牝馬/関東所属/芦毛

    馬名由来:可愛い子(仏)+雪(仏)。本馬の毛色より連想

    調教師:武市 康男

    /

    生産者:宮内牧場

    /

    馬主:ディアレストクラブ

    父馬:メイショウボーラー

    母馬:ピッパレジーナ

    タイキシャトル

    ナイスレイズ

    ゴールドアリュール

    ファンドリオボッコ

    1. 2022年07月09日3歳未勝利函館 ダート 1000m曇 良 5枠 5番勝浦 正樹4位/12頭1:00.3 (追込)

    2. 2022年07月03日3歳未勝利函館 ダート 1000m曇 稍重 5枠 5番勝浦 正樹4位/12頭1:00.0 (追込)

    3. 2022年05月01日3歳未勝利福島 ダート 1150m曇 重 4枠 7番鮫島 克駿12位/16頭1:12.8 (差し)

  10. 10

    ウインオワーズ3歳 (2019年02月12日)
    牡馬/関東所属/鹿毛

    馬名由来:冠名+シャンティイ競馬場のあるフランスの地域圏名

    調教師:高木 登

    /

    生産者:コスモヴューファーム

    /

    馬主:ウイン

    父馬:ダノンシャンティ

    母馬:シュフルール

    フジキセキ

    シャンソネット

    パントレセレブル

    ベイフィオーリ

    1. 2022年07月10日3歳未勝利函館 ダート 1000m晴 良 8枠 12番泉谷 楓真6位/12頭1:00.7 (差し)

    2. 2022年06月26日3歳未勝利函館 ダート 1000m曇 稍重 1枠 1番石川 裕紀人7位/12頭1:00.6 (追込)

    3. 2022年06月11日3歳未勝利函館 ダート 1000m曇 良 1枠 1番西村 淳也7位/12頭1:00.9 (差し)

  11. 11

    クリスタルローズ3歳 (2019年04月04日)
    牝馬/関東所属/鹿毛

    馬名由来:水晶のバラ色

    調教師:土田 稔

    /

    生産者:大狩部牧場

    /

    馬主:岡田 勇

    父馬:ディスクリートキャット

    母馬:マルヨシロワイン

    Forestry

    Pretty Discreet

    アジュディケーティング

    カツヨレディ

    1. 2022年07月09日3歳未勝利函館 ダート 1000m曇 良 6枠 8番丸山 元気5位/12頭1:00.8 (先行)

    2. 2022年06月19日3歳未勝利函館 ダート 1000m曇 良 8枠 11番丸山 元気8位/12頭1:00.5 (差し)

    3. 2022年05月07日3歳未勝利東京 ダート 1300m曇 良 1枠 1番吉田 豊14位/16頭1:20.8 (逃げ)

  12. 12

    メルシー3歳 (2019年04月24日)
    牝馬/関西所属/青鹿毛

    馬名由来:ありがとう(仏)

    調教師:今野 貞一

    /

    生産者:富本 茂喜

    /

    馬主:吉澤ホールディングス

    父馬:リオンディーズ

    母馬:メモリーオブハース

    キングカメハメハ

    シーザリオ

    ディープインパクト

    スウィートハース

    1. 2022年05月29日3歳未勝利中京 ダート 1200m晴 良 3枠 5番松若 風馬4位/16頭1:12.4 (先行)

    2. 2022年05月07日3歳未勝利中京 ダート 1400m晴 良 4枠 6番松若 風馬4位/14頭1:26.1 (逃げ)

    3. 2022年04月16日3歳未勝利阪神 ダート 1400m晴 稍重 3枠 6番松若 風馬5位/16頭1:26.1 (先行)

👣 脚質の同条件レース過去10年統計データ

脚質の同条件レース過去10年統計データのグラフ
脚質総出走頭数3着以内頭数1着頭数

逃げ

161頭

98頭(60.869%)

46頭(28.571%)

先行

568頭

266頭(46.83%)

95頭(16.725%)

差し

598頭

93頭(15.551%)

18頭(3.01%)

追込

543頭

26頭(4.788%)

2頭(0.368%)

このレースは「逃げ馬」が勝つでしょう。

複勝率では「逃げ馬」に注目です!

逆に「追込馬」は活躍に期待出来ないでしょう。

次は性別の分析も見てみましょう▼

⚧ 性別の同条件レース過去10年統計データ

性別の同条件レース過去10年統計データグラフ
性別総出走頭数3着以内頭数1着頭数

牡馬

741頭

181頭(24.426%)

61頭(8.232%)

牝馬

1059頭

291頭(27.478%)

94頭(8.876%)

セン馬

70頭

11頭(15.714%)

6頭(8.571%)

性別の優劣分析は最後に悩む時に参考にしましょう。

基本的に牡馬が有利なので、牝馬とセン馬が他のレースと比べてどうなのかを検討しましょう。

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