「2歳新馬」の無料AI競馬予想

競馬予想の更新日：

🔖 競馬予想の目次

🤖 競馬AIによる「2歳新馬」競馬予想

「2歳新馬」で最も期待しているのは《セスティーナ》です。次点は《インシオン》です。人気は意外と無く、オッズが低くなければ買いましょう。

「2歳新馬」は強い馬が多いため、人気通りにレースが決まらない可能性があります。

※馬番発表時点の無料AI競馬予想です。オッズはレース当日朝方に無料AI競馬予想が更新されます。

▼ 過去10年分析での競馬予想で勝率が…

馬番馬名・騎手名人気AI予想

6

セスティーナ武　豊軸紐穴

00倍

◎62.9

10

インシオン丹内　祐次軸紐穴

00倍

○59.0

12

リュウカルネ横山　武史軸紐穴

00倍

▲53.7

3

スノースコール浜中　俊軸紐穴

00倍

△51.7

4

ワラビガミ落合　玄太軸紐穴

00倍

☆51.6

13

タイセイモノリス横山　和生軸紐穴

00倍

　51.0

8

オーケートムボーイ古川　吉洋軸紐穴

00倍

　50.7

5

ワールドブレイヴ騎手不明軸紐穴

00倍

　50.5

2

ココラッシー騎手不明軸紐穴

00倍

　50.3

11

セイウンブシドウ佐々木　大輔軸紐穴

00倍

　48.7

1

ケイアイアギト斎藤　新軸紐穴

00倍

　48.6

7

デールエルバハリ小林　美駒軸紐穴

00倍

　47.4

9

シェンフー石川　倭軸紐穴

00倍

　41.7

🧮 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

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⭐ みんなの「2歳新馬」AI競馬予想期待度

あなたの「2歳新馬」AI競馬予想期待度は？

星マークを押すと、みんなのAI競馬予想期待度が表示されます。

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みんなのAI競馬予想期待度は、123人の投票で平均4.5です。

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📊 枠番の同条件レース過去10年統計データ

枠番の同条件レース過去10年統計データのグラフ
枠番総出走頭数3着以内頭数1着頭数

1枠

442頭

101頭（22.85%）

32頭（7.239%）

2枠

440頭

104頭（23.636%）

31頭（7.045%）

3枠

727頭

155頭（21.32%）

55頭（7.565%）

4枠

798頭

172頭（21.553%）

66頭（8.27%）

5枠

832頭

208頭（25.0%）

62頭（7.451%）

6枠

848頭

209頭（24.646%）

72頭（8.49%）

7枠

863頭

187頭（21.668%）

59頭（6.836%）

8枠

873頭

203頭（23.253%）

69頭（7.903%）

「2歳新馬」の枠番による競馬予想は「外枠」が有利になる可能性が高いです。

最も有利な枠番は「6枠」です。《オーケートムボーイ》、《シェンフー》が6枠なので要注目です。

複勝率が高い枠番は「5枠」です。《セスティーナ》、《デールエルバハリ》は5枠なので紐にオススメです。

逆に最も不利な枠番は「7枠」になります。《インシオン》、《セイウンブシドウ》は7枠となり枠番で考えると期待薄でしょう。

次は騎手の分析での競馬予想も見てみましょう▼

🏇 騎手の同条件レース過去10年統計データ

騎手の同条件レース過去10年統計データのグラフ
騎手名総騎乗回数3着以内回数1着回数

斎藤　新

52回

10回（19.23%）

2回（3.846%）

騎手不明

10回

2回（20.0%）

0回（0.0%）

浜中　俊

45回

12回（26.666%）

5回（11.111%）

落合　玄太

10回

0回（0.0%）

0回（0.0%）

騎手不明

18回

4回（22.222%）

0回（0.0%）

武　豊

120回

59回（49.166%）

23回（19.166%）

小林　美駒

23回

7回（30.434%）

2回（8.695%）

古川　吉洋

217回

38回（17.511%）

9回（4.147%）

石川　倭

25回

5回（20.0%）

2回（8.0%）

丹内　祐次

301回

80回（26.578%）

24回（7.973%）

佐々木　大輔

91回

17回（18.681%）

5回（5.494%）

横山　武史

255回

87回（34.117%）

34回（13.333%）

横山　和生

187回

59回（31.55%）

18回（9.625%）

「2歳新馬」の騎手による競馬予想で、得意な騎手は武　豊 騎手です。《セスティーナ》に騎乗します。勝利数も多いので、要注目です。

複勝率が高い騎手も武　豊 騎手です。軸に選んでも良いでしょう。

逆に期待できない騎手は落合　玄太 騎手です。《ワラビガミ》に騎乗します。好材料がない場合は買わないほうが良いでしょう。

次は「2歳新馬」出走馬の情報も見て競馬予想をしましょう▼

🐴 「2歳新馬」出走馬の基本情報一覧

  1. 1

    ケイアイアギト
    牡馬/関東所属/芦毛

    調教師：加藤　征弘

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  2. 2

    ココラッシー
    牡馬/関西所属/鹿毛

    調教師：西園　翔太

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  3. 3

    スノースコール
    牡馬/関東所属/芦毛

    調教師：加藤　征弘

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  4. 4

    ワラビガミ
    牝馬/関西所属/鹿毛

    調教師：新谷　功一

    1. 2025年08月09日2歳新馬札幌 芝 1800m晴 稍重 7枠 9番Ｃ．ルメール0着/11頭0:00.0

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  5. 5

    ワールドブレイヴ
    牡馬/関東所属/栗毛

    調教師：宮田　敬介

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  6. 6

    セスティーナ
    牡馬/関西所属/栗毛

    調教師：須貝　尚介

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  7. 7

    デールエルバハリ
    牝馬/関西所属/鹿毛

    調教師：杉山　佳明

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  8. 8

    オーケートムボーイ
    牝馬/関西所属/黒鹿毛

    調教師：奥村　豊

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  9. 9

    シェンフー
    牡馬/関西所属/栗毛

    調教師：不明

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  10. 10

    インシオン
    牡馬/関西所属/青鹿毛

    調教師：藤原　英昭

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  11. 11

    セイウンブシドウ
    牡馬/関東所属/黒鹿毛

    調教師：伊藤　大士

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  12. 12

    リュウカルネ
    牡馬/関東所属/栗毛

    調教師：伊藤　圭三

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  13. 13

    タイセイモノリス
    牡馬/関東所属/鹿毛

    調教師：栗田　徹

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

👣 脚質の同条件レース過去10年統計データ

脚質の同条件レース過去10年統計データのグラフ
脚質総出走頭数3着以内頭数1着頭数

逃げ

564頭

187頭（33.156%）

89頭（15.78%）

先行

1553頭

790頭（50.869%）

302頭（19.446%）

差し

1899頭

312頭（16.429%）

50頭（2.632%）

追込

1807頭

50頭（2.767%）

5頭（0.276%）

「2歳新馬」の脚質による競馬予想では「先行馬」が勝つでしょう。

複勝率では「先行馬」に注目です！

逆に「追込馬」は活躍に期待出来ないでしょう。

次は性別の分析での競馬予想も見てみましょう▼

⚧ 性別の同条件レース過去10年統計データ

性別の同条件レース過去10年統計データグラフ
性別総出走頭数3着以内頭数1着頭数

牡馬

3296頭

812頭（24.635%）

281頭（8.525%）

牝馬

2268頭

466頭（20.546%）

146頭（6.437%）

セン馬

259頭

61頭（23.552%）

19頭（7.335%）

性別での競馬予想は優劣分析は最後の競馬予想に悩む時に参考にしましょう。

基本的に牡馬が有利なので、牝馬とセン馬が他のレースと比べてどうなのかを検討しましょう。