2歳新馬の無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIウェーブによる「2歳新馬」競馬予想

競馬AIウェーブの予想自信度は…

自信アリ

「2歳新馬」(ダート1400m)のAI予想をお届けいたします。今回は14頭の各馬のスコアが接近しており、混戦模様と判断しております。《ラキアーヴェ》をわずかに上位と評価しておりますが、《テムファイア》《ハイトラクション》も十分に逆転可能な差でございます。展開次第で着順が大きく入れ替わる可能性があり、人気馬の過信は禁物のレースと言えるでしょう。

▼ 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

ラキアーヴェ 石川裕紀人

00倍

90.0

0

テムファイア 荻野極

00倍

83.4

0

ハイトラクション 原優介

00倍

76.5

0

トゥザファイナル 吉田豊

00倍

71.3

0

ディルイーヤ 三浦皇成

00倍

68.3

0

スターフラッシュ 津村明秀

00倍

  57.7

0

ユイノエスポワール 大野拓弥

00倍

  56.8

0

ボードゥロレーヌ M.ディー

00倍

  52.0

0

ユイノキャッツアイ 木幡初也

00倍

  47.8

0

キュータンチャン 菊沢一樹

00倍

  45.7

0

ケンシロウワールド 丸山元気

00倍

  39.1

0

ポッドエステラ 杉原誠人

00倍

  38.0

0

マイネルクロカータ 石神深道

00倍

27.1

0

シュネルアステリア 石橋脩

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「2歳新馬」

AIスコア分布チャート

スコアレンジは70.0ptと力差が大きいフィールドでございます。下位馬の逆転は厳しく、上位馬中心の馬券構成が妥当と考えられます。ただし上位同士の比較では接戦の部分もございますので、相手選びは慎重に。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

0 ラキアーヴェ(石川裕紀人騎手)

当AI予想の本命馬《ラキアーヴェ》にフォーカスしてご紹介いたします。

特筆すべきイベントはありませんが、AI評価の高さに注目です。

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい

▼ 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「2歳新馬」

過去934レースでの1番人気の勝率は34.8%

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。

▼ 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34.8%
1番人気の連対率51.8%
1番人気の複勝率63.5%
勝ち馬の平均人気3.2番人気
集計レース数934レース

🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「2歳新馬」

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

脚質構成はバランス型でございます。極端なペースにはなりにくく、総合力が問われるレースになる見込みです。展開面での大きな有利不利は生じにくいため、各馬の能力差が素直に反映されやすいでしょう。

▼ 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

0頭

0%

先行

0頭

0%

差し

0頭

0%

追込

0頭

0%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「2歳新馬」

着順の推移を線形回帰で分析し、各馬のトレンドを算出しております。

上昇トレンドの馬は状態が良く、本番でも好走が期待できます。

下降トレンドの馬は割り引いて評価する必要がございます。

▼ 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

テムファイア 横ばい
直近5走: -

0

マイネルクロカータ 横ばい
直近5走: -

0

ユイノエスポワール 横ばい
直近5走: -

0

ポッドエステラ 横ばい
直近5走: -

0

ユイノキャッツアイ 横ばい
直近5走: -

0

ハイトラクション 横ばい
直近5走: -

0

キュータンチャン 横ばい
直近5走: -

0

ラキアーヴェ 横ばい
直近5走: -

0

トゥザファイナル 横ばい
直近5走: -

0

ディルイーヤ 横ばい
直近5走: -

0

シュネルアステリア 横ばい
直近5走: -

0

ボードゥロレーヌ 横ばい
直近5走: -

0

スターフラッシュ 横ばい
直近5走: -

0

ケンシロウワールド 横ばい
直近5走: -

👔 AI競馬ウェーブ調教師×東京相性分析「2歳新馬」

東京での勝率が最も高いのは木村 哲也調教師(416戦100勝・勝率24.0%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは伊藤 圭三調教師(492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

スターフラッシュ 木村 哲也
勝率: 24.0% 複勝率: 47.1% 平均着順: 5.1位

0

ディルイーヤ 高木 登
勝率: 11.2% 複勝率: 28.2% 平均着順: 6.9位

0

ボードゥロレーヌ 新谷 功一
勝率: 9.1% 複勝率: 20.2% 平均着順: 8.0位

0

テムファイア 伊藤 圭三
勝率: 8.3% 複勝率: 24.8% 平均着順: 7.6位

0

ポッドエステラ 伊藤 圭三
勝率: 8.3% 複勝率: 24.8% 平均着順: 7.6位

0

ラキアーヴェ 加藤 士津八
勝率: 7.9% 複勝率: 25.2% 平均着順: 7.4位

0

ハイトラクション 中舘 英二
勝率: 7.7% 複勝率: 22.5% 平均着順: 7.4位

0

トゥザファイナル 小島 茂之
勝率: 7.3% 複勝率: 19.6% 平均着順: 7.6位

0

ユイノエスポワール 竹内 正洋
勝率: 7.2% 複勝率: 27.7% 平均着順: 7.4位

0

シュネルアステリア 牧 光二
勝率: 5.9% 複勝率: 17.4% 平均着順: 8.4位

0

ケンシロウワールド 森 秀行
勝率: 5.2% 複勝率: 22.4% 平均着順: 8.0位

0

マイネルクロカータ 萱野 浩二
勝率: 3.5% 複勝率: 13.3% 平均着順: 8.7位

0

キュータンチャン 尾形 和幸
勝率: 3.0% 複勝率: 16.0% 平均着順: 8.3位

0

ユイノキャッツアイ 深山 雅史
勝率: 2.0% 複勝率: 9.1% 平均着順: 8.7位

🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「2歳新馬」

東京ダート1400m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ヘニーヒューズ産駒(1134戦123勝・勝率10.8%)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

スターフラッシュ Yaupon
出走: 1回 勝率: 100.0% 複勝率: 100.0%

0

キュータンチャン ヘニーヒューズ
出走: 1134回 勝率: 10.8% 複勝率: 30.8%

0

トゥザファイナル ナダル
出走: 141回 勝率: 10.6% 複勝率: 38.3%

0

ラキアーヴェ ルヴァンスレーヴ
出走: 167回 勝率: 9.6% 複勝率: 26.9%

0

ユイノエスポワール ディスクリートキャット
出走: 326回 勝率: 8.0% 複勝率: 24.2%

0

ユイノキャッツアイ カリフォルニアクローム
出走: 117回 勝率: 7.7% 複勝率: 16.2%

0

ディルイーヤ マインドユアビスケッツ
出走: 243回 勝率: 7.4% 複勝率: 23.0%

0

ポッドエステラ クリソベリル
出走: 45回 勝率: 6.7% 複勝率: 22.2%

0

ボードゥロレーヌ クリソベリル
出走: 45回 勝率: 6.7% 複勝率: 22.2%

0

テムファイア フィレンツェファイア
出走: 17回 勝率: 5.9% 複勝率: 29.4%

0

ハイトラクション フォーウィールドライブ
出走: 69回 勝率: 2.9% 複勝率: 23.2%

0

シュネルアステリア アメリカンペイトリオット
出走: 140回 勝率: 1.4% 複勝率: 10.0%

0

ケンシロウワールド Violence
出走: 12回 勝率: 0.0% 複勝率: 16.7%

0

マイネルクロカータ ウインブライト
出走: 9回 勝率: 0.0% 複勝率: 11.1%

❓ 「2歳新馬」AI競馬予想のよくある質問

Q. 「2歳新馬」のAI競馬予想は無料で見られますか?

A. はい、「2歳新馬」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. 「2歳新馬」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. 「2歳新馬」(東京ダート1400m・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。

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