「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
6R 13:01
2歳新馬 ダート 1700m 11頭
1,510 円
🔖 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」（ダート1700m・11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《タケルレジェンド》を推奨させていただきます。過去の走破タイムやダート1700m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《ファラオクィーン》、3番手に《ボビーザグレート》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 |
|---|---|---|---|
| 1 | 12.7倍 | ◎ 90.0 | |
| 7 | 34.8倍 | ○ 70.1 | |
| 6 | 517.6倍 | ▲ 65.3 | |
| 2 | 619.2倍 | △ 51.2 | |
| 8 | 1065.8倍 | ☆ 43.5 | |
| 3 | 48.2倍 | 38.2 | |
| 4 | 1181.5倍 | 36.3 | |
| 11 | 963.8倍 | 36.1 | |
| 10 | 722.4倍 | 32.7 | |
| 9 | 22.9倍 | 消 25.2 | |
| 5 | 840.3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タケルレジェンド
130 円
複勝
7ファラオクィーン
150 円
単勝
1タケルレジェンド
270 円
馬単
1タケルレジェンド＞7ファラオクィーン
960 円
📊 AIスコア分布「2歳新馬」
1位と2位のスコア差は19.9ptとなっております。AIは本命馬を明確に上位と評価しており、軸として信頼できる一頭でございます。全体のスコア幅は70.0ptで、上位と下位の力差がはっきりした構成です。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「2歳新馬」
1 タケルレジェンド（川田将雅騎手）
「2歳新馬」でAIが最も高く評価した《タケルレジェンド》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643レースで1番人気の勝率は30.0%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 | 30.0% |
| 1番人気の連対率 | 47.6% |
| 1番人気の複勝率 | 59.6% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.6番人気 |
| 集計レース数 | 643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
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 | 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 |
|---|---|---|
1 | タケルレジェンド | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
2 | ヴェルヴィエ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
3 | エボニーウイング | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
4 | アテンド | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
5 | ファータカエリ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
6 | ボビーザグレート | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
7 | ファラオクィーン | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
8 | アイルエクラ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
9 | ジョウショーツヨシ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
10 | トリオノチカラ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
11 | シュライアハフト | ← 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中村 直也調教師（138戦14勝・勝率10.1%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは北出 成人調教師（251戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
4 | アテンド | 中村 直也 |
| 勝率: 10.1% 複勝率: 24.6% 平均着順: 7.5位 | ||
8 | アイルエクラ | 新谷 功一 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 29.5% 平均着順: 7.1位 | ||
9 | ジョウショーツヨシ | 新谷 功一 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 29.5% 平均着順: 7.1位 | ||
1 | タケルレジェンド | 高柳 大輔 |
| 勝率: 8.7% 複勝率: 26.2% 平均着順: 7.0位 | ||
7 | ファラオクィーン | 牧浦 充徳 |
| 勝率: 6.8% 複勝率: 20.9% 平均着順: 8.0位 | ||
11 | シュライアハフト | 小栗 実 |
| 勝率: 5.4% 複勝率: 23.0% 平均着順: 7.7位 | ||
10 | トリオノチカラ | 北出 成人 |
| 勝率: 4.8% 複勝率: 19.1% 平均着順: 7.7位 | ||
2 | ヴェルヴィエ | 小椋 研介 |
| 勝率: 3.6% 複勝率: 20.0% 平均着順: 8.2位 | ||
5 | ファータカエリ | 秋山 真一郎 |
| 勝率: 3.3% 複勝率: 13.3% 平均着順: 8.9位 | ||
3 | エボニーウイング | 井上 智史 |
| 勝率: 3.2% 複勝率: 32.3% 平均着順: 7.4位 | ||
6 | ボビーザグレート | 柴田 卓 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 10.3位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「2歳新馬」
小倉ダート1700m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ナダル産駒（21戦5勝・勝率23.8%）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。
| 馬番 | 馬名 | 父馬 |
|---|---|---|
5 | ファータカエリ | ナダル |
| 出走: 21回 勝率: 23.8% 複勝率: 33.3% | ||
9 | ジョウショーツヨシ | ニューイヤーズデイ |
| 出走: 50回 勝率: 14.0% 複勝率: 24.0% | ||
7 | ファラオクィーン | American Pharoah |
| 出走: 27回 勝率: 11.1% 複勝率: 29.6% | ||
1 | タケルレジェンド | パイロ |
| 出走: 196回 勝率: 10.2% 複勝率: 26.5% | ||
8 | アイルエクラ | クリソベリル |
| 出走: 11回 勝率: 9.1% 複勝率: 18.2% | ||
3 | エボニーウイング | ミッキーアイル |
| 出走: 46回 勝率: 6.5% 複勝率: 32.6% | ||
6 | ボビーザグレート | シャンハイボビー |
| 出走: 39回 勝率: 5.1% 複勝率: 17.9% | ||
11 | シュライアハフト | シャンハイボビー |
| 出走: 39回 勝率: 5.1% 複勝率: 17.9% | ||
2 | ヴェルヴィエ | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 169回 勝率: 4.1% 複勝率: 21.3% | ||
10 | トリオノチカラ | マジェスティックウォリアー |
| 出走: 169回 勝率: 4.1% 複勝率: 21.3% | ||
4 | アテンド | ヴァンゴッホ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 50.0% | ||
❓ 「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」（小倉ダート1700m・11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。
