「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」でオススメの馬は《ヴェンデボヌール》です。実力が近いのは《ファインダーズ》です。人気は意外と無く、単勝や複勝も考慮しましょう。

AIの競馬予想と人気がズレているのが、《ファインダーズ》、《ナデシコ》です。馬券に絡めると良いでしょう。

「2歳新馬」は強い馬と弱い馬がハッキリしているので、3連単を狙っても良いかも知れません。

▼ 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

2

ヴェンデボヌール戸崎　圭太軸紐穴

23.7倍

◎61.9

4

ファインダーズ佐々木　大輔軸紐穴

48.3倍

○58.9

1

ナデシコ杉原　誠人軸紐穴

720.6倍

▲48.4

9

ラヴノー津村　明秀軸紐穴

12.8倍

△47.8

10

クールフィールド石田　拓郎軸紐穴

511.4倍

☆47.4

5

ニシノヒンメル野中　悠太郎軸紐穴

617.1倍

　46.7

8

イソダ小林　美駒軸紐穴

34.3倍

　46.0

11

リケアペンネ原　優介軸紐穴

829.4倍

　44.3

3

リトルエンジェル騎手不明軸紐穴

1064.5倍

　43.7

6

マリンディーゼル岩部　純二軸紐穴

1171.5倍

　43.6

7

イッツユー小林　凌大軸紐穴

937.8倍

　41.3

🧮 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

⭐ 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。

★
★
★
★
★

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。

★
★
★
★
★

🎯 AI競馬予想の的中馬券

  • 複勝

    2ヴェンデボヌール

    130 円

  • 複勝

    4ファインダーズ

    180 円

  • 複勝

    9ラヴノー

    110 円

  • 単勝

    9ラヴノー

    200 円

  • 馬単

    9ラヴノー＞4ファインダーズ

    1,180 円

  • 3連複

    2ヴェンデボヌール－4ファインダーズ－9ラヴノー

    1,070 円

  • 3連単

    9ラヴノー＞4ファインダーズ＞2ヴェンデボヌール

    4,470 円

📊 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

587頭

140頭（23.85%）

45頭（7.666%）

2枠

615頭

131頭（21.3%）

39頭（6.341%）

3枠

640頭

140頭（21.875%）

48頭（7.5%）

4枠

665頭

138頭（20.751%）

45頭（6.766%）

5枠

681頭

133頭（19.53%）

45頭（6.607%）

6枠

695頭

147頭（21.151%）

57頭（8.201%）

7枠

711頭

140頭（19.69%）

46頭（6.469%）

8枠

713頭

115頭（16.129%）

36頭（5.049%）

「2歳新馬」の枠番による競馬予想は「内枠」が有利になるでしょう。

最も有利な枠番は「6枠」です。《マリンディーゼル》、《イッツユー》が6枠なので要注目です。

複勝率が高い枠番は「1枠」です。《ナデシコ》は1枠なので紐にオススメです。

逆に最も不利な枠番は「8枠」になります。《クールフィールド》、《リケアペンネ》は8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

杉原　誠人

107回

7回（6.542%）

3回（2.803%）

戸崎　圭太

197回

72回（36.548%）

30回（15.228%）

騎手不明

2回

0回（0.0%）

0回（0.0%）

佐々木　大輔

30回

9回（30.0%）

3回（10.0%）

野中　悠太郎

79回

13回（16.455%）

2回（2.531%）

岩部　純二

49回

7回（14.285%）

2回（4.081%）

小林　凌大

17回

1回（5.882%）

0回（0.0%）

小林　美駒

17回

5回（29.411%）

0回（0.0%）

津村　明秀

149回

22回（14.765%）

6回（4.026%）

石田　拓郎

12回

4回（33.333%）

2回（16.666%）

原　優介

69回

1回（1.449%）

0回（0.0%）

「2歳新馬」の騎手による競馬予想で、得意な騎手は石田　拓郎 騎手です。《クールフィールド》に騎乗します。しかし経験数が少ないため、過信は禁物です。

複勝率が高い騎手は戸崎　圭太 騎手です。《ヴェンデボヌール》に騎乗します。30%を超えているため、馬券に絡めると的中率が上がりそうです。

逆に期待できない騎手は騎手不明 騎手です。《リトルエンジェル》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

    ナデシコ
    牝馬/関東所属/鹿毛

    調教師：村田　一誠

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  2. 2

    ヴェンデボヌール
    牡馬/関東所属/鹿毛

    調教師：久保田　貴士

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  3. 3

    リトルエンジェル
    牝馬/関東所属/鹿毛

    調教師：清水　英克

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  4. 4

    ファインダーズ
    牝馬/関東所属/黒鹿毛

    調教師：和田　勇介

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  5. 5

    ニシノヒンメル
    牝馬/関東所属/鹿毛

    調教師：竹内　正洋

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  6. 6

    マリンディーゼル
    牡馬/関東所属/栗毛

    調教師：南田　美知雄

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  7. 7

    イッツユー
    牝馬/関東所属/黒鹿毛

    調教師：尾形　和幸

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  8. 8

    イソダ
    牝馬/関東所属/芦毛

    調教師：尾形　和幸

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  9. 9

    ラヴノー
    牝馬/関東所属/鹿毛

    調教師：林　徹

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  10. 10

    クールフィールド
    牝馬/関東所属/鹿毛

    調教師：矢野　英一

    1. 前走 無し

    2. 前前走 無し

    3. 前前前走 無し

  11. 11

    リケアペンネ
    牝馬/関東所属/青鹿毛

    調教師：上原　博之

    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

361頭

159頭（44.044%）

65頭（18.005%）

先行

1337頭

475頭（35.527%）

161頭（12.041%）

差し

1893頭

336頭（17.749%）

107頭（5.652%）

追込

1716頭

114頭（6.643%）

28頭（1.631%）

「2歳新馬」の脚質による競馬予想では「逃げ馬」が勝つでしょう。

複勝率では「逃げ馬」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

2129頭

458頭（21.512%）

151頭（7.092%）

牝馬

2930頭

594頭（20.273%）

199頭（6.791%）

セン馬

248頭

32頭（12.903%）

11頭（4.435%）

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。