「2歳新馬」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
小倉
5R12:30
2歳新馬芝1800m12頭
🔖 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…
激アツ
今回の「2歳新馬」（芝1800m・12頭）について、当サイトのAI競馬予測モデルが各馬の能力値を総合的に分析いたしました。本命には《ヴェールダムール》を推奨させていただきます。過去の走破タイムや芝1800mでの条件適性、騎手との相性などを考慮した結果、他の出走馬との間に明確な実力差が見られました。対抗は《ジャンゴッド》、3番手に《ポルトブルー》を評価しております。軸馬としての信頼度が高いレースと言えるでしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 74.2 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 70.3 | |
| 0 | 00倍 | △ 67.9 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 67.2 | |
| 0 | 00倍 | 66.3 | |
| 0 | 00倍 | 55.0 | |
| 0 | 00倍 | 48.4 | |
| 0 | 00倍 | 45.2 | |
| 0 | 00倍 | 44.8 | |
| 0 | 00倍 | 43.2 | |
| 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歳新馬」
トップスコアが際立つ分布となっております。15.8ptのリードは、AIが本命馬の勝利確率を高く見積もっていることの表れです。堅実な馬券を狙うのであれば、この馬からの流しがおすすめでございます。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「2歳新馬」
0 ヴェールダムール（松山弘平騎手）
「2歳新馬」でAIが最も高く評価した《ヴェールダムール》を深掘り分析いたします。
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「2歳新馬」
過去402レースで1番人気の勝率は32.6%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 | 32.6% |
| 1番人気の連対率 | 52.2% |
| 1番人気の複勝率 | 64.7% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.3番人気 |
| 集計レース数 | 402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
逃げ0頭・先行0頭・差し0頭・追込0頭と、バランスの取れた脚質構成でございます。極端なペースにはなりにくく、各馬の総合力が問われる一戦となりそうです。脚質による有利不利は少ないため、馬の地力を重視した予想をおすすめいたします。
| 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」
各馬の直近5走の着順推移からAIが調子を判定しております。
↑は上昇中、←は横ばい、↓は下降中を表しております。
調子のトレンドは馬券検討の重要な材料としてご活用ください。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
0 | ゴルディアス | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | ヤマニンイハナ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | ポルトブルー | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | アシャカブラーヴ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | タイセイルミナス | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | ロードフェルム | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | アーデルボーデン | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | ヴェールダムール | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | シャローチャンプ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | ジャンゴッド | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | オーラムミーティア | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
0 | ウィモウェ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×小倉相性分析「2歳新馬」
小倉での勝率が最も高いのは安田 翔伍調教師（161戦23勝・勝率14.3%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは杉山 晴紀調教師（249戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | シャローチャンプ | 安田 翔伍 |
| 勝率: 14.3% 複勝率: 30.4% 平均着順: 6.6位 | ||
0 | ジャンゴッド | 杉山 晴紀 |
| 勝率: 11.6% 複勝率: 29.7% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | ヴェールダムール | 矢作 芳人 |
| 勝率: 11.0% 複勝率: 26.5% 平均着順: 7.1位 | ||
0 | アーデルボーデン | 中竹 和也 |
| 勝率: 10.4% 複勝率: 26.1% 平均着順: 7.1位 | ||
0 | ヤマニンイハナ | 中村 直也 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 24.6% 平均着順: 7.5位 | ||
0 | ロードフェルム | 長谷川 浩大 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 26.6% 平均着順: 6.7位 | ||
0 | オーラムミーティア | 吉村 圭司 |
| 勝率: 8.0% 複勝率: 22.1% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | ウィモウェ | 吉田 直弘 |
| 勝率: 7.6% 複勝率: 16.6% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | アシャカブラーヴ | 大根田 裕之 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 16.2% 平均着順: 8.4位 | ||
0 | タイセイルミナス | 小栗 実 |
| 勝率: 5.6% 複勝率: 22.2% 平均着順: 7.8位 | ||
0 | ゴルディアス | 小崎 憲 |
| 勝率: 4.3% 複勝率: 14.9% 平均着順: 8.5位 | ||
0 | ポルトブルー | 浜田 多実雄 |
| 勝率: 2.7% 複勝率: 16.9% 平均着順: 8.2位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「2歳新馬」
小倉芝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キタサンブラック産駒（125戦18勝・勝率14.4%）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 | ジャンゴッド | キタサンブラック |
| 出走: 125回 勝率: 14.4% 複勝率: 26.4% | ||
0 | アシャカブラーヴ | モーリス |
| 出走: 195回 勝率: 12.3% 複勝率: 29.7% | ||
0 | ポルトブルー | エピファネイア |
| 出走: 354回 勝率: 12.1% 複勝率: 29.9% | ||
0 | ヴェールダムール | エピファネイア |
| 出走: 354回 勝率: 12.1% 複勝率: 29.9% | ||
0 | タイセイルミナス | ロードカナロア |
| 出走: 258回 勝率: 9.7% 複勝率: 23.6% | ||
0 | ゴルディアス | ゴールドシップ |
| 出走: 234回 勝率: 8.5% 複勝率: 22.6% | ||
0 | オーラムミーティア | レイデオロ |
| 出走: 62回 勝率: 8.1% 複勝率: 19.4% | ||
0 | ウィモウェ | レイデオロ |
| 出走: 62回 勝率: 8.1% 複勝率: 19.4% | ||
0 | ヤマニンイハナ | イスラボニータ |
| 出走: 55回 勝率: 3.6% 複勝率: 20.0% | ||
0 | ロードフェルム | スワーヴリチャード |
| 出走: 31回 勝率: 0.0% 複勝率: 19.4% | ||
0 | シャローチャンプ | インディチャンプ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 50.0% | ||
0 | アーデルボーデン | エフフォーリア |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
❓ 「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」（小倉芝1800m・12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。
