3歳新馬の無料AI競馬予想

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🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIによる「3歳新馬」競馬予想

「3歳新馬」で最も期待できるのは《モンターニュドネガ》です。実力が近いのは《マルカスマッシュ》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歳新馬」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。

※出走馬発表時点の無料AI競馬予想です。馬番が発表された日の昼頃に無料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

0

モンターニュドネガ大久保 友雅

00倍

48.5

0

マルカスマッシュ小沢 大仁

00倍

48.3

0

マナボニート松若 風馬

00倍

48.3

0

サンミスメロディ秋山 稔樹

00倍

48.3

0

ウルダ城戸 義政

00倍

48.3

0

ヤスナ菱田 裕二

00倍

 48.3

0

ハギノクリーガー藤懸 貴志

00倍

 48.3

0

タイセイフリーデン田口 貫太

00倍

 48.3

0

サウンドジュテ松山 弘平

00倍

 48.3

0

エンドレスクライ西村 淳也

00倍

 48.3

0

スマートレイナ騎手不明

00倍

 48.3

0

ガビーズデトワール鮫島 克駿

00倍

 48.3

0

ローメット今村 聖奈

00倍

 48.3

0

ウェルカムソング岩田 望来

00倍

 48.3

🧮 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歳新馬」AI競馬予想期待度

あなたの「3歳新馬」AI競馬予想期待度は?

星マークを押すと、みんなのAI競馬予想期待度が表示されます。

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

780頭

149頭(19.102%)

45頭(5.769%)

2枠

832頭

152頭(18.269%)

50頭(6.009%)

3枠

877頭

177頭(20.182%)

58頭(6.613%)

4枠

899頭

160頭(17.797%)

54頭(6.006%)

5枠

928頭

188頭(20.258%)

62頭(6.681%)

6枠

942頭

193頭(20.488%)

61頭(6.475%)

7枠

958頭

218頭(22.755%)

78頭(8.141%)

8枠

955頭

217頭(22.722%)

77頭(8.062%)

「3歳新馬」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「7枠」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「1枠」になります。

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

小沢 大仁

40回

5回(12.5%)

0回(0.0%)

松若 風馬

224回

44回(19.642%)

17回(7.589%)

秋山 稔樹

20回

1回(5.0%)

0回(0.0%)

城戸 義政

84回

5回(5.952%)

1回(1.19%)

菱田 裕二

88回

9回(10.227%)

4回(4.545%)

藤懸 貴志

72回

12回(16.666%)

4回(5.555%)

田口 貫太

131回

30回(22.9%)

12回(9.16%)

大久保 友雅

5回

0回(0.0%)

0回(0.0%)

松山 弘平

252回

88回(34.92%)

30回(11.904%)

西村 淳也

105回

24回(22.857%)

6回(5.714%)

騎手不明

76回

18回(23.684%)

6回(7.894%)

鮫島 克駿

116回

23回(19.827%)

8回(6.896%)

今村 聖奈

26回

5回(19.23%)

2回(7.692%)

岩田 望来

120回

40回(33.333%)

13回(10.833%)

「3歳新馬」の騎手による競馬予想で、得意な騎手は松山 弘平 騎手です。《サウンドジュテ》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松山 弘平 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大久保 友雅 騎手です。《モンターニュドネガ》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歳新馬」出走馬の情報も見て競馬予想をしましょう▼

🐴 「3歳新馬」出走馬の基本情報一覧

  1. 0

    マルカスマッシュ
    牡馬/関西所属/黒鹿毛

    調教師:浜田 多実雄

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  2. 0

    マナボニート
    牝馬/関西所属/鹿毛

    調教師:北出 成人

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  3. 0

    サンミスメロディ
    牝馬/関西所属/栗毛

    調教師:杉山 佳明

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  4. 0

    ウルダ
    牝馬/関西所属/鹿毛

    調教師:荒川 義之

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  5. 0

    ヤスナ
    牝馬/関西所属/栗毛

    調教師:飯田 祐史

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  6. 0

    ハギノクリーガー
    牡馬/関西所属/栗毛

    調教師:荒川 義之

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  7. 0

    タイセイフリーデン
    牡馬/関西所属/鹿毛

    調教師:大橋 勇樹

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  8. 0

    モンターニュドネガ
    牝馬/関西所属/鹿毛

    調教師:吉田 直弘

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  9. 0

    サウンドジュテ
    牝馬/関西所属/黒鹿毛

    調教師:鈴木 孝志

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  10. 0

    エンドレスクライ
    牡馬/関西所属/黒鹿毛

    調教師:杉山 佳明

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  11. 0

    スマートレイナ
    牝馬/関東所属/栗毛

    調教師:加藤 征弘

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  12. 0

    ガビーズデトワール
    牝馬/関西所属/鹿毛

    調教師:牧田 和弥

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  13. 0

    ローメット
    牝馬/関西所属/黒鹿毛

    調教師:寺島 良

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  14. 0

    ウェルカムソング
    牡馬/関西所属/鹿毛

    調教師:河嶋 宏樹

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

👣 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

483頭

250頭(51.759%)

149頭(30.848%)

先行

1744頭

641頭(36.754%)

190頭(10.894%)

差し

2593頭

417頭(16.081%)

105頭(4.049%)

追込

2351頭

146頭(6.21%)

41頭(1.743%)

「3歳新馬」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

3929頭

878頭(22.346%)

303頭(7.711%)

牝馬

2981頭

523頭(17.544%)

164頭(5.501%)

セン馬

261頭

53頭(20.306%)

18頭(6.896%)

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。