2歳未勝利の無料AI競馬予想【ウェーブ】

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🔖 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…

自信アリ

9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。《カペラテソーロ》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、《カペラテソーロ》と《ウィナーズチェック》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。

▼ AIスコア分布で実力差を可視化

馬番 馬名・騎手名 人気 AI予想

4

カペラテソーロ 木幡巧也

513.9倍

90.0

3

ウィナーズチェック 津村明秀

48.4倍

83.0

2

ビップヴィーナス 坂井瑠星

12.0倍

79.5

1

サノノキセキ 戸崎圭太

22.7倍

75.0

8

ファウナード 石橋脩

763.2倍

73.1

9

スクリプトール 石川裕紀人

37.9倍

  64.4

6

フレンデル 杉原誠人

618.9倍

  63.8

7

レディレックス 石神深道

9274.0倍

  51.4

5

ティアラスピリット 菊沢一樹

8185.4倍

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

    3ウィナーズチェック

    150 円

  • 複勝

    2ビップヴィーナス

    110 円

  • 複勝

    1サノノキセキ

    110 円

  • 単勝

    2ビップヴィーナス

    200 円

  • 馬単

    2ビップヴィーナス3ウィナーズチェック

    1,350 円

  • 3連複

    1サノノキセキ2ビップヴィーナス3ウィナーズチェック

    420 円

  • 3連単

    2ビップヴィーナス3ウィナーズチェック1サノノキセキ

    2,530 円

📊 AIスコア分布「2歳未勝利」

AIスコア分布チャート

スコアレンジは70.0ptと力差が大きいフィールドでございます。下位馬の逆転は厳しく、上位馬中心の馬券構成が妥当と考えられます。ただし上位同士の比較では接戦の部分もございますので、相手選びは慎重に。

▼ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップで深掘り分析

4 カペラテソーロ(木幡巧也騎手)

「2歳未勝利」の注目馬は《カペラテソーロ》。AIが本命に推す理由を解説いたします。

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。

📊 近走成績: 福島芝1800m 6着(8人気)

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい

▼ 波乱度メーターでレースの荒れ具合を診断

🎲 波乱度メーター「2歳未勝利」

過去301レースで1番人気の勝率は31.2%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。

▼ AI競馬ウェーブ展開予測シナリオで有利な脚質は?

標準
堅い標準大波乱
指標数値
1番人気の勝率31.2%
1番人気の連対率47.2%
1番人気の複勝率60.8%
勝ち馬の平均人気3.5番人気
集計レース数301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:スローペース

スローペースが想定される構成でございます。道中のペースが緩むと先行馬にとって有利な展開になりやすく、差し・追込タイプの馬は末脚を活かしきれないリスクがございます。先行馬を軸にした馬券が妙味のあるレースです。

▼ AI競馬ウェーブ調子トレンド予測で好調馬を発見

脚質 頭数 構成比

逃げ

0頭

0.0%

先行

1頭

11.1%

差し

3頭

33.3%

追込

5頭

55.6%

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「2歳未勝利」

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。

▼ AI競馬ウェーブ調教師×競馬場相性分析をチェック

馬番 馬名 調子

1

サノノキセキ 横ばい
直近5走: 3着

2

ビップヴィーナス 横ばい
直近5走: 2着

3

ウィナーズチェック 横ばい
直近5走: 5着

4

カペラテソーロ 横ばい
直近5走: 6着

5

ティアラスピリット 横ばい
直近5走: 13着

6

フレンデル 横ばい
直近5走: 7着

7

レディレックス 横ばい
直近5走: 10着

8

ファウナード 横ばい
直近5走: 10着

9

スクリプトール 横ばい
直近5走: 5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上原 佑紀調教師(120戦24勝・勝率20.0%)でございます。

出走経験が最も豊富なのは牧 光二調教師(175戦)です。

▼ AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析で好走血統を発見

馬番馬名調教師

8

ファウナード 上原 佑紀
勝率: 20.0% 複勝率: 44.2% 平均着順: 5.7位

9

スクリプトール 手塚 貴久
勝率: 11.3% 複勝率: 25.5% 平均着順: 6.8位

4

カペラテソーロ 牧 光二
勝率: 7.4% 複勝率: 22.3% 平均着順: 7.8位

1

サノノキセキ 尾形 和幸
勝率: 6.8% 複勝率: 18.4% 平均着順: 8.8位

3

ウィナーズチェック 和田 勇介
勝率: 6.2% 複勝率: 30.8% 平均着順: 6.6位

2

ビップヴィーナス 田島 俊明
勝率: 6.1% 複勝率: 25.2% 平均着順: 7.5位

6

フレンデル 金成 貴史
勝率: 2.3% 複勝率: 18.3% 平均着順: 7.8位

5

ティアラスピリット 上原 博之
勝率: 2.3% 複勝率: 16.4% 平均着順: 8.3位

7

レディレックス 秋本 大介
勝率: 0.0% 複勝率: 13.3% 平均着順: 8.9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ヴァンゴッホ産駒(5戦1勝・勝率20.0%)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。

▼ AI競馬ウェーブ穴馬診断書で激走候補を発見

馬番馬名 父馬

7

レディレックス ヴァンゴッホ
出走: 5回 勝率: 20.0% 複勝率: 20.0%

9

スクリプトール ミッキーアイル
出走: 20回 勝率: 15.0% 複勝率: 30.0%

3

ウィナーズチェック ダノンバラード
出走: 106回 勝率: 10.4% 複勝率: 27.4%

6

フレンデル オルフェーヴル
出走: 173回 勝率: 9.2% 複勝率: 27.2%

8

ファウナード スワーヴリチャード
出走: 31回 勝率: 6.5% 複勝率: 12.9%

2

ビップヴィーナス エピファネイア
出走: 203回 勝率: 5.4% 複勝率: 22.7%

4

カペラテソーロ フィエールマン
出走: 41回 勝率: 4.9% 複勝率: 26.8%

5

ティアラスピリット シャンハイボビー
出走: 9回 勝率: 0.0% 複勝率: 11.1%

1

サノノキセキ キセキ
出走: 7回 勝率: 0.0% 複勝率: 14.3%

🐴 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。

8 ファウナード(石橋脩騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走10着大敗→2000mから1800mへ距離短縮。距離が長すぎた可能性があり、短縮で一変の余地あり。

📊 近走成績: 福島芝2000m 10着

📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ← 横ばい

7 レディレックス(石神深道騎手) ★★☆☆☆【注意馬】

🔥 前走菊沢一樹騎手で10着→石神深道騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。

📊 近走成績: 福島芝1800m 10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・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。

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