「2歳未勝利」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
函館
1R09:50
2歳未勝利芝1200m9頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「2歳未勝利」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
「2歳未勝利」は芝1200m・9頭立ての少頭数戦。出走馬が少ない分、各馬の実力差がはっきりと表れやすい条件です。AIは《アルテクィーン》を最上位に評価しており、《ヌーンベルク》、《ショウナンカノア》がそれに続く形となっております。少頭数戦では馬連・ワイドなど的中しやすい券種から入るのも一つの戦略です。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 70.3 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 50.0 | |
| 0 | 00倍 | △ 38.6 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 32.9 | |
| 0 | 00倍 | 32.0 | |
| 0 | 00倍 | 31.7 | |
| 0 | 00倍 | 消 23.0 | |
| 0 | 00倍 | 消 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歳未勝利」
本命馬のスコアが他馬を大きく上回っております（差19.7pt）。AIの分析結果に迷いはなく、この馬を軸にした馬券構成が有効と考えられます。対抗馬以下との差もございますので、相手選びに集中したいところです。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「2歳未勝利」
0 アルテクィーン（鮫島克駿騎手）
当AI予想の本命馬《アルテクィーン》にフォーカスしてご紹介いたします。
📌 函館で過去2着の好走歴あり。コース適性は実証済み。
📊 近走成績: 函館芝1200m 2着（4人気）
📈 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「2歳未勝利」
過去427レースで1番人気の勝率は30.9%と標準的な水準です。
堅い決着も波乱もあり得るため、ヒモを広めに取ることをおすすめいたします。
なお、少頭数で堅い傾向である点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 30.9% |
| 1番人気の連対率 | 48.2% |
| 1番人気の複勝率 | 60.2% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.4番人気 |
| 集計レース数 | 427レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「2歳未勝利」
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：ハイペース
逃げ1頭・先行4頭と先行争いが激しくなりそうな構成でございます。ペースが速くなれば前の馬が消耗しやすく、差し・追込タイプの馬に注目です。後方から脚を溜められる馬を重視した馬券構成をおすすめいたします。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 11.1% |
先行 | 4頭 | 44.4% |
差し | 2頭 | 22.2% |
追込 | 2頭 | 22.2% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「2歳未勝利」
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。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
0 | アルテクィーン | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 | ||
0 | ヌーンベルク | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 | ||
0 | ゴートゥービッツン | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 | ||
0 | ショウナンカノア | ← 横ばい |
| 直近5走: 6着 | ||
0 | テイクケア | ← 横ばい |
| 直近5走: 5着 | ||
0 | トーセンルルド | ← 横ばい |
| 直近5走: 5着 | ||
0 | アズライトティアラ | ← 横ばい |
| 直近5走: 4着 | ||
0 | イチゴワタアメ | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 | ||
0 | アイシテルヨナオミ | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×函館相性分析「2歳未勝利」
函館での勝率が最も高いのは浜田 多実雄調教師（57戦9勝・勝率15.8%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは杉浦 宏昭調教師（80戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | アズライトティアラ | 浜田 多実雄 |
| 勝率: 15.8% 複勝率: 24.6% 平均着順: 6.1位 | ||
0 | ヌーンベルク | 武井 亮 |
| 勝率: 12.3% 複勝率: 31.6% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | トーセンルルド | 杉浦 宏昭 |
| 勝率: 10.0% 複勝率: 26.2% 平均着順: 6.3位 | ||
0 | イチゴワタアメ | 中舘 英二 |
| 勝率: 9.4% 複勝率: 26.4% 平均着順: 6.1位 | ||
0 | アルテクィーン | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 26.8% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | ショウナンカノア | 清水 久詞 |
| 勝率: 7.6% 複勝率: 25.3% 平均着順: 6.9位 | ||
0 | テイクケア | 和田 正一郎 |
| 勝率: 5.0% 複勝率: 17.5% 平均着順: 8.1位 | ||
0 | ゴートゥービッツン | 伊藤 伸一 |
| 勝率: 2.5% 複勝率: 7.5% 平均着順: 9.1位 | ||
0 | アイシテルヨナオミ | 畑端 省吾 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 15.6% 平均着順: 7.9位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「2歳未勝利」
函館芝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ダノンスマッシュ産駒（8戦1勝・勝率12.5%）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。
| 馬番 | 馬名 | 父馬 |
|---|---|---|
0 | ゴートゥービッツン | ダノンスマッシュ |
| 出走: 8回 勝率: 12.5% 複勝率: 25.0% | ||
0 | ヌーンベルク | タワーオブロンドン |
| 出走: 43回 勝率: 9.3% 複勝率: 27.9% | ||
0 | ショウナンカノア | ドレフォン |
| 出走: 55回 勝率: 7.3% 複勝率: 27.3% | ||
0 | アズライトティアラ | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 17回 勝率: 5.9% 複勝率: 35.3% | ||
0 | アイシテルヨナオミ | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 17回 勝率: 0.0% 複勝率: 17.6% | ||
0 | アルテクィーン | カラヴァッジオ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 50.0% | ||
0 | テイクケア | ジャンダルム |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | トーセンルルド | ハイランドリール |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
0 | イチゴワタアメ | マテラスカイ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 50.0% | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「2歳未勝利」
「2歳未勝利」では3頭もの穴馬候補が検出されました。これだけ激走パターンに合致する馬が多いということは、波乱の可能性が高いレースと言えるでしょう。馬券は手広く構えることをおすすめします。
※ 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 トーセンルルド（佐々木大輔騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走横山琉人騎手で5着→佐々木大輔騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 函館芝1200m 5着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
0 アイシテルヨナオミ（吉田隼人騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走今村聖奈騎手で7着→吉田隼人騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 函館芝1000m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
0 イチゴワタアメ（小林美駒騎手） ★☆☆☆☆【注意馬】
📌 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1000m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
❓ 「2歳未勝利」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「2歳未勝利」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「2歳未勝利」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歳未勝利」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歳未勝利」（函館芝1200m・9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。
