「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：
福島
1R 10:05
2歳未勝利 芝 1800m 8頭
13,910 円
🔖 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
8頭立ての「2歳未勝利」（芝1800m）。少頭数ゆえに展開が読みやすいレースでございます。《コスモハナミズキ》がAI最上位の評価を獲得いたしました。少頭数レースは堅い決着になることが多く、《コスモハナミズキ》と《ウィンターブリーズ》の2頭軸マルチも効率的な買い方でございます。ただし少頭数でも油断は禁物。伏兵の一発にもご注意ください。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 1 | 417.8倍 | ◎ 90.0 | |
| 3 | 11.1倍 | ○ 73.7 | |
| 5 | 25.6倍 | ▲ 65.2 | |
| 4 | 39.7倍 | △ 63.6 | |
| 8 | 524.7倍 | ☆ 60.5 | |
| 2 | 8235.4倍 | 56.9 | |
| 6 | 650.3倍 | 54.9 | |
| 7 | 7139.5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競馬ウェーブ予想の的中馬券
複勝
1コスモハナミズキ
130 円
複勝
3ウィンターブリーズ
100 円
複勝
5レゾルーティオ
100 円
単勝
1コスモハナミズキ
1,780 円
馬単
1コスモハナミズキ＞3ウィンターブリーズ
2,840 円
3連複
1コスモハナミズキ－3ウィンターブリーズ－5レゾルーティオ
470 円
3連単
1コスモハナミズキ＞3ウィンターブリーズ＞5レゾルーティオ
8,490 円
📊 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16.3pt）。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」
1 コスモハナミズキ（木幡巧也騎手）
「2歳未勝利」でAIが最も高く評価した《コスモハナミズキ》を深掘り分析いたします。
📌 前走1600m→今回1800mへ距離延長。スタミナが問われる一戦。
📊 近走成績: 東京芝1600m 3着（5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299レースで1番人気の勝率は30.8%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 | 30.8% |
| 1番人気の連対率 | 46.8% |
| 1番人気の複勝率 | 60.2% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.5番人気 |
| 集計レース数 | 299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：ミドルペース
ペースに大きな偏りはなさそうな構成でございます。各馬の地力がストレートに反映される平均ペースが見込まれます。展開よりも馬の実力を重視し、AIスコア上位の馬を中心にご検討ください。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 1頭 | 12.5% |
先行 | 2頭 | 25.0% |
差し | 0頭 | 0.0% |
追込 | 5頭 | 62.5% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「2歳未勝利」
直近レースの着順変化を統計的に分析し、各馬のコンディション傾向を可視化いたしました。
着順の回帰分析により、上昇・下降トレンドを客観的に評価しております。
好調馬を見つける手がかりとしてご参照ください。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
1 | コスモハナミズキ | ← 横ばい |
| 直近5走: 3着 | ||
2 | ウスズミザクラ | ← 横ばい |
| 直近5走: 7着 | ||
3 | ウィンターブリーズ | ← 横ばい |
| 直近5走: 2着 | ||
4 | ニューロファイター | ← 横ばい |
| 直近5走: 4着 | ||
5 | レゾルーティオ | ← 横ばい |
| 直近5走: 4着 | ||
6 | シーズザチャンス | ← 横ばい |
| 直近5走: 5着 | ||
7 | ユイノヘラクレス | ← 横ばい |
| 直近5走: 5着 | ||
8 | エムアイブレイズ | ← 横ばい |
| 直近5走: 4着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×福島相性分析「2歳未勝利」
福島での勝率が最も高いのは田中 博康調教師（87戦9勝・勝率10.3%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは青木 孝文調教師（179戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
3 | ウィンターブリーズ | 田中 博康 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 36.8% 平均着順: 6.3位 | ||
5 | レゾルーティオ | 坂口 智康 |
| 勝率: 8.7% 複勝率: 17.4% 平均着順: 8.9位 | ||
4 | ニューロファイター | 和田 勇介 |
| 勝率: 6.9% 複勝率: 31.5% 平均着順: 6.6位 | ||
8 | エムアイブレイズ | 青木 孝文 |
| 勝率: 6.7% 複勝率: 25.1% 平均着順: 7.5位 | ||
7 | ユイノヘラクレス | 深山 雅史 |
| 勝率: 6.4% 複勝率: 20.4% 平均着順: 7.4位 | ||
6 | シーズザチャンス | 大和田 成 |
| 勝率: 4.4% 複勝率: 16.9% 平均着順: 8.5位 | ||
1 | コスモハナミズキ | 菊川 正達 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 17.7% 平均着順: 8.8位 | ||
2 | ウスズミザクラ | 粕谷 昌央 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 8.5% 平均着順: 8.6位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「2歳未勝利」
福島芝1800m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シルバーステート産駒（88戦11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 |
|---|---|---|
4 | ニューロファイター | シルバーステート |
| 出走: 88回 勝率: 12.5% 複勝率: 27.3% | ||
8 | エムアイブレイズ | ゴールドシップ |
| 出走: 271回 勝率: 9.6% 複勝率: 24.0% | ||
5 | レゾルーティオ | サトノクラウン |
| 出走: 58回 勝率: 8.6% 複勝率: 22.4% | ||
1 | コスモハナミズキ | ウインブライト |
| 出走: 51回 勝率: 5.9% 複勝率: 21.6% | ||
7 | ユイノヘラクレス | ホークビル |
| 出走: 12回 勝率: 0.0% 複勝率: 8.3% | ||
2 | ウスズミザクラ | マインドユアビスケッツ |
| 出走: 10回 勝率: 0.0% 複勝率: 10.0% | ||
3 | ウィンターブリーズ | ホットロッドチャーリー |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
6 | シーズザチャンス | グローリーヴェイズ |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「2歳未勝利」
「2歳未勝利」のAI穴馬診断で2頭の候補が浮上しました。AIの予測順位は高くないものの、過去データから激走パターンに合致する馬を自動検出しています。穴馬度が高い馬ほど、大穴を開ける可能性を秘めています。
※ 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。
2 ウスズミザクラ（柴田大知騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走北村宏司騎手で7着→柴田大知騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京芝1600m 7着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい
6 シーズザチャンス（津村明秀騎手） ★★☆☆☆【注意馬】
🔥 前走ゴンサル騎手で5着→津村明秀騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 東京芝1400m 5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」（福島芝1800m・8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。
