「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
5R 12:20
2歳新馬 芝 1800m 12頭
760 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…
自信ナシ
「2歳新馬」（芝1800m・12頭立て）は予想が非常に悩ましいレースでございます。AIモデルの算出スコアでは《ダヌラーサナ》がわずかにリードしておりますが、実質的には上位数頭が団子状態です。《イテルム》《ルクスグレイス》のいずれが勝っても不思議ではありません。穴馬の台頭にも注意しつつ、余裕を持った買い目をおすすめいたします。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 8 | 719.7倍 | ◎ 90.0 | |
| 5 | 938.3倍 | ○ 83.9 | |
| 7 | 616.8倍 | ▲ 76.8 | |
| 10 | 36.8倍 | △ 72.3 | |
| 3 | 24.2倍 | ☆ 55.6 | |
| 12 | 515.9倍 | 55.2 | |
| 4 | 825.5倍 | 52.7 | |
| 1 | 12.0倍 | 48.6 | |
| 9 | 1161.2倍 | 43.3 | |
| 11 | 411.8倍 | 39.9 | |
| 2 | 1284.2倍 | 39.5 | |
| 6 | 1044.0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
5イテルム
760 円
📊 AIスコア分布「2歳新馬」
上位グループと下位グループの差が明確な分布でございます（幅70.0pt）。上位5頭のBOXや、本命馬からの流しが効率的な買い方と言えるでしょう。下位馬は余程の展開利がない限り、厳しい戦いになりそうです。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「2歳新馬」
8 ダヌラーサナ（田山旺佑騎手）
当AI予想の本命馬《ダヌラーサナ》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「2歳新馬」
過去406レースで1番人気の勝率は32.5%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 | 32.5% |
| 1番人気の連対率 | 52.2% |
| 1番人気の複勝率 | 64.5% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.3番人気 |
| 集計レース数 | 406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」
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 | フランソワーズ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
2 | ジーティーマローネ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
3 | ヴォルテックス | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
4 | ティエルニート | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
5 | イテルム | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
6 | ハルカカナタ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
7 | ルクスグレイス | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
8 | ダヌラーサナ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
9 | アイオリスパルス | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
10 | クラリスバローズ | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
11 | ココフルール | ← 横ばい |
| 直近5走: - | ||
12 | フラッシングルビー | ← 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田中 克典調教師（134戦17勝・勝率12.7%）でございます。
出走経験が最も豊富なのは高橋 康之調教師（216戦）です。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
5 | イテルム | 田中 克典 |
| 勝率: 12.7% 複勝率: 26.1% 平均着順: 7.0位 | ||
3 | ヴォルテックス | 奥村 豊 |
| 勝率: 10.3% 複勝率: 26.6% 平均着順: 7.4位 | ||
12 | フラッシングルビー | 辻野 泰之 |
| 勝率: 9.7% 複勝率: 27.4% 平均着順: 7.4位 | ||
9 | アイオリスパルス | 長谷川 浩大 |
| 勝率: 9.2% 複勝率: 26.2% 平均着順: 6.8位 | ||
8 | ダヌラーサナ | 新谷 功一 |
| 勝率: 8.9% 複勝率: 29.8% 平均着順: 7.1位 | ||
1 | フランソワーズ | 前川 恭子 |
| 勝率: 8.6% 複勝率: 22.9% 平均着順: 8.0位 | ||
10 | クラリスバローズ | 渡辺 薫彦 |
| 勝率: 8.1% 複勝率: 23.7% 平均着順: 7.6位 | ||
11 | ココフルール | 東田 明士 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 18.4% 平均着順: 9.2位 | ||
7 | ルクスグレイス | 平田 修 |
| 勝率: 4.4% 複勝率: 17.1% 平均着順: 8.5位 | ||
4 | ティエルニート | 高橋 康之 |
| 勝率: 4.2% 複勝率: 13.4% 平均着順: 9.1位 | ||
2 | ジーティーマローネ | 井上 智史 |
| 勝率: 3.0% 複勝率: 30.3% 平均着順: 7.2位 | ||
6 | ハルカカナタ | 秋山 真一郎 |
| 勝率: 3.0% 複勝率: 12.1% 平均着順: 8.6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アドマイヤマーズ産駒（12戦2勝・勝率16.7%）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 |
|---|---|---|
9 | アイオリスパルス | アドマイヤマーズ |
| 出走: 12回 勝率: 16.7% 複勝率: 41.7% | ||
12 | フラッシングルビー | アドマイヤマーズ |
| 出走: 12回 勝率: 16.7% 複勝率: 41.7% | ||
4 | ティエルニート | サートゥルナーリア |
| 出走: 38回 勝率: 10.5% 複勝率: 10.5% | ||
7 | ルクスグレイス | サトノダイヤモンド |
| 出走: 84回 勝率: 8.3% 複勝率: 22.6% | ||
8 | ダヌラーサナ | レイデオロ |
| 出走: 66回 勝率: 7.6% 複勝率: 18.2% | ||
3 | ヴォルテックス | レイデオロ |
| 出走: 66回 勝率: 7.6% 複勝率: 18.2% | ||
6 | ハルカカナタ | ドレフォン |
| 出走: 45回 勝率: 4.4% 複勝率: 17.8% | ||
10 | クラリスバローズ | ヘンリーバローズ |
| 出走: 11回 勝率: 0.0% 複勝率: 18.2% | ||
2 | ジーティーマローネ | ルヴァンスレーヴ |
| 出走: 2回 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% | ||
1 | フランソワーズ | エフフォーリア |
| 出走: 1回 勝率: 0.0% 複勝率: 100.0% | ||
11 | ココフルール | サリオス |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
5 | イテルム | サリオス |
| 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。
