3歳以上2勝クラスの無料AI競馬予想

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🤖 競馬AIによる「3歳以上2勝クラス」競馬予想

「3歳以上2勝クラス」で強さが目立つのは《フォルラニーニ》です。競馬AI指数が75を超えているので1着の可能性が高いです。人気は意外と無く、競馬AI指数を考えると買いでしょう。

「3歳以上2勝クラス」は強い馬が多いため、人気通りにレースが決まらない可能性があります。

競馬予想から外して良さそうなのは、《ホウオウシェリー》、《シャイニースイフト》です。覚悟を持って馬券を買いましょう。

※馬番発表時点の無料AI競馬予想です。オッズはレース当日朝方に無料AI競馬予想が更新されます。

▼ 過去10年分析での競馬予想で勝率が…

馬番馬名・騎手名人気AI予想

8

フォルラニーニC.ルメール

00倍

77.7

3

ガルサブランカ川田 将雅

00倍

66.2

6

ダノンセンチュリー戸崎 圭太

00倍

64.1

12

アルゲンテウスD.レーン

00倍

63.2

11

ドーンコーラスT.マーカンド

00倍

60.6

9

コムユンプリュム松山 弘平

00倍

 55.6

4

ダイシンアポロン横山 武史

00倍

 51.6

2

エフォートレス横山 和生

00倍

 48.5

5

ブラックルビー騎手不明

00倍

 45.4

7

ケイケイ木幡 巧也

00倍

 39.5

13

ジルバーン内田 博幸

00倍

 30.8

10

ホウオウシェリー菅原 明良

00倍

28.6

1

シャイニースイフト騎手不明

00倍

18.5

🧮 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

⭐ みんなの「3歳以上2勝クラス」AI競馬予想期待度

あなたの「3歳以上2勝クラス」AI競馬予想期待度は?

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みんなのAI競馬予想期待度は、123人の投票で平均4.5です。

📊 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

1010頭

231頭(22.871%)

87頭(8.613%)

2枠

1059頭

217頭(20.491%)

63頭(5.949%)

3枠

1107頭

224頭(20.234%)

77頭(6.955%)

4枠

1162頭

230頭(19.793%)

74頭(6.368%)

5枠

1231頭

257頭(20.877%)

88頭(7.148%)

6枠

1278頭

279頭(21.83%)

84頭(6.572%)

7枠

1475頭

316頭(21.423%)

114頭(7.728%)

8枠

1540頭

356頭(23.116%)

116頭(7.532%)

「3歳以上2勝クラス」の枠番による競馬予想は「外枠」が有利になる可能性が高いです。

最も有利な枠番は「1枠」です。《シャイニースイフト》が1枠なので要注目です。

複勝率が高い枠番は「8枠」です。《アルゲンテウス》、《ジルバーン》は8枠なので紐にオススメです。

逆に最も不利な枠番は「2枠」になります。《エフォートレス》は2枠となり枠番で考えると期待薄でしょう。

次は騎手の分析での競馬予想も見てみましょう▼

🏇 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

騎手不明

15回

0回(0.0%)

0回(0.0%)

横山 和生

151回

31回(20.529%)

9回(5.96%)

川田 将雅

123回

56回(45.528%)

27回(21.951%)

横山 武史

231回

71回(30.735%)

23回(9.956%)

騎手不明

5回

1回(20.0%)

1回(20.0%)

戸崎 圭太

428回

170回(39.719%)

64回(14.953%)

木幡 巧也

219回

22回(10.045%)

3回(1.369%)

C.ルメール

418回

259回(61.961%)

126回(30.143%)

松山 弘平

92回

28回(30.434%)

7回(7.608%)

菅原 明良

197回

46回(23.35%)

19回(9.644%)

T.マーカンド

30回

14回(46.666%)

5回(16.666%)

D.レーン

86回

45回(52.325%)

22回(25.581%)

内田 博幸

333回

72回(21.621%)

17回(5.105%)

「3歳以上2勝クラス」の騎手による競馬予想で、得意な騎手はC.ルメール 騎手です。《フォルラニーニ》に騎乗します。勝利数も多いので、要注目です。

複勝率が高い騎手もC.ルメール 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騎手不明 騎手です。《シャイニースイフト》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「3歳以上2勝クラス」出走馬の情報も見て競馬予想をしましょう▼

🐴 「3歳以上2勝クラス」出走馬の基本情報一覧

  1. 1

    シャイニースイフト
    牡馬/関東所属/鹿毛

    調教師:菊川 正達

    1. 2025年08月31日HBC賞札幌 芝 1200m曇 稍重 5枠 9番黛 弘人11着/16頭1:10.5 (差し)

    2. 2025年08月02日釧路湿原特別札幌 芝 1800m晴 良 6枠 10番騎手不明14着/14頭1:49.1 (先行)

    3. 2025年06月29日3歳以上1勝福島 芝 1800m晴 良 4枠 4番騎手不明1着/9頭1:48.3 (逃げ)

  2. 2

    エフォートレス
    牡馬/関東所属/栗毛

    調教師:嘉藤 貴行

    1. 2025年10月25日精進湖特別東京 芝 1400m雨 稍重 4枠 4番横山 和生12着/12頭1:22.0 (差し)

    2. 2025年08月23日3歳以上1勝札幌 芝 1500m晴 稍重 3枠 4番横山 和生1着/14頭1:28.7 (先行)

    3. 2025年08月09日厚岸特別札幌 芝 1500m晴 良 7枠 9番藤岡 佑介2着/11頭1:29.3 (差し)

  3. 3

    ガルサブランカ
    牝馬/関東所属/鹿毛

    調教師:木村 哲也

    1. 2025年09月14日御宿特別中山 芝 1600m曇 良 2枠 2番戸崎 圭太6着/8頭1:34.1 (先行)

    2. 2025年05月31日葉山特別東京 芝 1600m小雨 重 4枠 8番C.ルメール9着/16頭1:36.9 (差し)

    3. 2025年04月12日4歳以上1勝中山 芝 1600m晴 良 6枠 11番戸崎 圭太1着/16頭1:32.6 (先行)

  4. 4

    ダイシンアポロン
    牡馬/関東所属/黒鹿毛

    調教師:戸田 博文

    1. 2025年07月06日白河特別福島 芝 1800m晴 良 7枠 13番和田 竜二2着/16頭1:48.4 (追込)

    2. 2025年06月08日香港JT東京 芝 2000m晴 良 6枠 8番坂井 瑠星12着/12頭2:02.6 (差し)

    3. 2025年01月12日初咲賞中山 芝 2200m曇 良 4枠 5番団野 大成7着/14頭2:14.5 (逃げ)

  5. 5

    ブラックルビー
    牝馬/関東所属/青鹿毛

    調教師:田中 博康

    1. 2025年09月28日茨城新聞杯中山 芝 2000m晴 良 4枠 4番戸崎 圭太6着/13頭1:59.4 (先行)

    2. 2025年04月27日G2 フローラS東京 芝 2000m晴 良 4枠 7番戸崎 圭太13着/18頭1:59.5 (差し)

    3. 2025年03月01日3歳1勝中山 芝 1800m晴 良 8枠 8番戸崎 圭太1着/9頭1:47.1 (先行)

  6. 6

    ダノンセンチュリー
    牡馬/関東所属/鹿毛

    調教師:萩原 清

    1. 2025年10月13日3歳以上1勝東京 芝 1600m曇 良 1枠 1番横山 和生1着/18頭1:33.1 (追込)

    2. 2025年08月02日五頭連峰特別新潟 芝 1600m晴 良 1枠 1番戸崎 圭太2着/14頭1:32.4 (差し)

    3. 2025年03月16日G2 スプリングS中山 芝 1800m小雨 重 1枠 1番戸崎 圭太10着/12頭1:52.3 (逃げ)

  7. 7

    ケイケイ
    セン馬/関東所属/栗毛

    調教師:杉浦 宏昭

    1. 2025年09月21日木更津特別中山 芝 1600m曇 良 5枠 5番大野 拓弥5着/9頭1:32.5 (先行)

    2. 2025年05月31日葉山特別東京 芝 1600m小雨 重 8枠 15番大野 拓弥13着/16頭1:37.6 (先行)

    3. 2025年03月23日鎌ケ谷特別中山 芝 1600m晴 良 6枠 7番木幡 巧也3着/11頭1:33.7 (差し)

  8. 8

    フォルラニーニ
    牡馬/関東所属/青鹿毛

    調教師:手塚 貴久

    1. 2025年08月30日赤倉特別新潟 芝 1800m晴 良 5枠 7番C.ルメール3着/13頭1:48.6 (差し)

    2. 2025年07月06日白河特別福島 芝 1800m晴 良 7枠 14番戸崎 圭太4着/16頭1:48.8 (先行)

    3. 2025年05月18日4歳以上1勝東京 芝 1800m曇 良 8枠 8番D.レーン1着/9頭1:47.5 (差し)

  9. 9

    コムユンプリュム
    牝馬/関東所属/栗毛

    調教師:鹿戸 雄一

    1. 2025年10月12日鷹巣山特別東京 芝 1600m曇 良 4枠 8番騎手不明4着/16頭1:32.4 (差し)

    2. 2025年08月09日三面川特別新潟 芝 1800m晴 良 8枠 15番菅原 明良11着/16頭1:46.1 (差し)

    3. 2025年01月18日菜の花賞中山 芝 1600m晴 良 1枠 1番菅原 明良1着/16頭1:33.2 (先行)

  10. 10

    ホウオウシェリー
    牝馬/関東所属/鹿毛

    調教師:池上 昌和

    1. 2025年10月05日tvk賞東京 芝 1400m曇 良 6枠 11番原 優介15着/17頭1:20.7 (逃げ)

    2. 2025年08月09日三面川特別新潟 芝 1800m晴 良 4枠 8番原 優介13着/16頭1:46.3 (先行)

    3. 2025年06月15日芦ノ湖特別東京 芝 1600m曇 稍重 7枠 7番原 優介5着/10頭1:35.0 (逃げ)

  11. 11

    ドーンコーラス
    牝馬/関東所属/栗毛

    調教師:萩原 清

    1. 2025年10月12日鷹巣山特別東京 芝 1600m曇 良 3枠 6番戸崎 圭太14着/16頭1:32.9 (追込)

    2. 2025年05月31日葉山特別東京 芝 1600m小雨 重 2枠 3番佐々木 大輔2着/16頭1:36.0 (追込)

    3. 2025年05月03日4歳以上1勝新潟 芝 1600m晴 良 6枠 8番佐々木 大輔1着/11頭1:33.7 (差し)

  12. 12

    アルゲンテウス
    セン馬/関東所属/芦毛

    調教師:小島 茂之

    1. 2025年11月02日国立特別東京 芝 1600m曇 良 8枠 9番武 豊3着/10頭1:33.3 (差し)

    2. 2025年10月04日八ヶ岳特別東京 芝 1800m曇 良 2枠 2番戸崎 圭太2着/12頭1:45.5 (差し)

    3. 2025年08月10日摩周湖特別札幌 芝 1500m曇 良 2枠 2番丹内 祐次5着/14頭1:29.2 (差し)

  13. 13

    ジルバーン
    牡馬/関西所属/鹿毛

    調教師:緒方 努

    1. 2025年11月02日国立特別東京 芝 1600m曇 良 1枠 1番池添 謙一8着/10頭1:34.0 (差し)

    2. 2025年07月13日北海ハンデ函館 芝 1800m晴 良 5枠 5番松岡 正海4着/11頭1:46.3 (差し)

    3. 2025年06月28日洞爺湖特別函館 芝 2000m晴 良 6枠 11番菱田 裕二9着/16頭2:00.3 (追込)

👣 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

702頭

264頭(37.606%)

91頭(12.962%)

先行

2526頭

779頭(30.839%)

294頭(11.638%)

差し

3610頭

767頭(21.246%)

237頭(6.565%)

追込

3024頭

300頭(9.92%)

81頭(2.678%)

「3歳以上2勝クラス」の脚質による競馬予想では「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。

次は性別の分析での競馬予想も見てみましょう▼

⚧ 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

4578頭

1046頭(22.848%)

361頭(7.885%)

牝馬

4965頭

1008頭(20.302%)

326頭(6.565%)

セン馬

319頭

56頭(17.554%)

16頭(5.015%)

性別での競馬予想は優劣分析は最後の競馬予想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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