「2歳1勝クラス」の無料AI競馬予想
競馬予想の更新日：
中山
7R13:05
2歳1勝クラスダート1800m16頭
4,820 円
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIによる「2歳1勝クラス」競馬予想
「2歳1勝クラス」で競馬AI指数が高いのは《ケイアイアギト》です。次に期待出来るのは《ロミオ》です。人気は意外と無く、馬券に絡めると払戻は大きくなるかもしれません。
AIの競馬予想と人気がズレているのが、《ロミオ》、《ショーリバース》です。万馬券を狙う場合は紐に選びましょう。
「2歳1勝クラス」は強い馬と弱い馬がハッキリしているので、競馬AI指数でよく考えましょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
10 | 926.8倍 | ◎60.5 | |
4 | 37.2倍 | ○60.2 | |
2 | 719.6倍 | ▲60.0 | |
7 | 12.5倍 | △59.7 | |
9 | 27.0倍 | ☆58.7 | |
16 | 37.2倍 | 56.1 | |
1 | 513.0倍 | 53.0 | |
3 | 617.9倍 | 51.1 | |
11 | 1028.1倍 | 46.1 | |
13 | 1129.1倍 | 45.7 | |
8 | 1229.5倍 | 43.2 | |
6 | 1565.8倍 | 42.3 | |
5 | 1668.3倍 | 42.0 | |
15 | 1339.4倍 | 41.6 | |
14 | 1452.3倍 | 38.5 | |
12 | 821.8倍 | 37.5 |
🧮 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1勝クラス」AI競馬予想期待度
あなたの「2歳1勝クラス」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
10ケイアイアギト
740 円
単勝
10ケイアイアギト
4,080 円
📊 枠番の同条件レース過去10年統計データ
| 枠番 | 総出走頭数 | 3着以内頭数 | 1着頭数 |
|---|---|---|---|
1枠 | 2147頭 | 378頭（17.605%） | 123頭（5.728%） |
2枠 | 2303頭 | 432頭（18.758%） | 174頭（7.555%） |
3枠 | 2409頭 | 433頭（17.974%） | 110頭（4.566%） |
4枠 | 2525頭 | 488頭（19.326%） | 172頭（6.811%） |
5枠 | 2607頭 | 562頭（21.557%） | 170頭（6.52%） |
6枠 | 2655頭 | 581頭（21.883%） | 202頭（7.608%） |
7枠 | 2682頭 | 625頭（23.303%） | 197頭（7.345%） |
8枠 | 2701頭 | 606頭（22.436%） | 221頭（8.182%） |
「2歳1勝クラス」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「8枠」です。《ナリノシャーウッド》、《タガノアバンドーネ》が8枠なので要注目です。
複勝率が高い枠番は「7枠」です。《ハイライトニング》、《デールエルバハリ》は7枠なので紐にオススメです。
逆に最も不利な枠番は「3枠」になります。《オトシダマ》、《ダンツシタン》は3枠となり枠番で考えると期待薄でしょう。
🏇 騎手の同条件レース過去10年統計データ
| 騎手名 | 総騎乗回数 | 3着以内回数 | 1着回数 |
|---|---|---|---|
戸崎 圭太 | 598回 | 234回（39.13%） | 96回（16.053%） |
小林 美駒 | 53回 | 5回（9.433%） | 3回（5.66%） |
木幡 巧也 | 672回 | 118回（17.559%） | 28回（4.166%） |
荻野 極 | 46回 | 6回（13.043%） | 2回（4.347%） |
伊藤 工真 | 93回 | 9回（9.677%） | 2回（2.15%） |
団野 大成 | 26回 | 4回（15.384%） | 2回（7.692%） |
岩田 望来 | 63回 | 18回（28.571%） | 10回（15.873%） |
横山 琉人 | 200回 | 21回（10.5%） | 8回（4.0%） |
菅原 明良 | 454回 | 87回（19.162%） | 22回（4.845%） |
佐々木 大輔 | 132回 | 30回（22.727%） | 6回（4.545%） |
Ｍ．デムーロ | 179回 | 75回（41.899%） | 31回（17.318%） |
石橋 脩 | 418回 | 104回（24.88%） | 39回（9.33%） |
吉田 豊 | 475回 | 90回（18.947%） | 23回（4.842%） |
落合 玄太 | 2回 | 1回（50.0%） | 0回（0.0%） |
丹内 祐次 | 497回 | 85回（17.102%） | 23回（4.627%） |
鮫島 克駿 | 26回 | 6回（23.076%） | 2回（7.692%） |
「2歳1勝クラス」の騎手による競馬予想で、得意な騎手はＭ．デムーロ 騎手です。《サンデーパーティー》に騎乗します。勝利数も多いので、要注目です。
複勝率が高い騎手は落合 玄太 騎手です。《デールエルバハリ》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小林 美駒 騎手です。《ショーリバース》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。
🐴 「2歳1勝クラス」出走馬の基本情報一覧
1
ファイアマン
牡馬/関東所属/栗毛調教師：上原 博之
2025年08月30日2歳未勝利新潟 ダート 1800m曇 良 1枠 1番大野 拓弥1着/15頭1:55.7 (逃げ)
2025年08月09日2歳未勝利新潟 芝 2000m晴 良 1枠 1番大野 拓弥5着/10頭2:02.5 (逃げ)
2025年07月13日2歳新馬福島 芝 1800m晴 良 3枠 4番大野 拓弥3着/15頭1:54.7 (先行)
2
ショーリバース
牡馬/関東所属/青鹿毛調教師：鈴木 伸尋
2025年11月29日カトレアＳ東京 ダート 1600m曇 良 7枠 9番津村 明秀6着/12頭1:38.4 (差し)
2025年10月13日プラタナス賞東京 ダート 1600m曇 良 2枠 2番津村 明秀2着/7頭1:39.0 (逃げ)
2025年07月12日2歳新馬福島 ダート 1150m曇 良 4枠 6番津村 明秀1着/14頭1:10.0 (逃げ)
3
マーゴットサンズ
牝馬/関東所属/栗毛調教師：伊坂 重信
2025年11月02日もちの木賞京都 ダート 1800m晴 稍重 1枠 2番荻野 極6着/16頭1:52.2 (逃げ)
2025年08月24日2歳未勝利札幌 ダート 1700m晴 良 5枠 7番本田 正重1着/14頭1:47.1 (先行)
2025年07月20日2歳新馬函館 芝 1800m晴 良 7枠 7番丹内 祐次6着/9頭1:50.0 (先行)
4
ロミオ
牡馬/関東所属/鹿毛調教師：上原 佑紀
2025年11月15日2歳未勝利福島 ダート 1700m晴 良 2枠 3番荻野 極1着/15頭1:46.8 (先行)
2025年09月27日2歳未勝利中山 芝 1600m曇 良 5枠 9番石橋 脩14着/16頭1:35.9 (先行)
2025年09月13日2歳新馬中山 芝 2000m晴 稍重 3枠 3番石橋 脩2着/9頭2:03.2 (先行)
5
オトシダマ
牝馬/関東所属/鹿毛調教師：金成 貴史
2025年11月08日2歳未勝利福島 ダート 1700m晴 良 5枠 8番伊藤 工真1着/14頭1:48.3 (先行)
2025年10月18日2歳未勝利新潟 ダート 1800m曇 良 5枠 8番伊藤 工真3着/14頭1:55.6 (先行)
2025年08月16日2歳新馬新潟 芝 1600m晴 良 7枠 8番騎手不明8着/11頭1:38.1 (追込)
6
ダンツシタン
牡馬/関西所属/青鹿毛調教師：本田 優
2025年11月02日もちの木賞京都 ダート 1800m晴 稍重 6枠 11番太宰 啓介10着/16頭1:53.8 (追込)
2025年08月30日2歳未勝利中京 ダート 1800m晴 良 5枠 8番団野 大成1着/14頭1:55.5 (先行)
2025年08月03日2歳新馬中京 ダート 1800m晴 良 4枠 6番和田 竜二5着/15頭1:57.5 (先行)
7
シルバーレシオ
牡馬/関西所属/鹿毛調教師：野中 賢二
2025年10月18日2歳未勝利京都 ダート 1800m曇 稍重 2枠 2番岩田 望来1着/10頭1:52.3 (先行)
2025年07月12日2歳新馬函館 芝 1800m晴 良 4枠 4番佐々木 大輔6着/7頭1:50.6 (先行)
前前前走 無し
8
テンカムテキ
牡馬/関東所属/栗毛調教師：林 徹
2025年10月04日2歳未勝利東京 ダート 1600m曇 良 7枠 13番丹内 祐次1着/16頭1:38.9 (差し)
2025年09月13日2歳新馬中山 芝 2000m晴 稍重 8枠 9番丹内 祐次7着/9頭2:04.6 (先行)
前前前走 無し
9
チャーリー
牡馬/関東所属/鹿毛調教師：国枝 栄
2025年11月02日もちの木賞京都 ダート 1800m晴 稍重 7枠 14番北村 友一7着/16頭1:52.2 (差し)
2025年08月10日2歳未勝利札幌 ダート 1700m晴 稍重 4枠 5番騎手不明1着/14頭1:46.7 (先行)
2025年07月26日2歳新馬札幌 ダート 1700m曇 良 7枠 10番北村 友一5着/13頭1:47.9 (先行)
10
ケイアイアギト
牡馬/関東所属/芦毛調教師：加藤 征弘
2025年10月25日2歳未勝利東京 ダート 1600m小雨 稍重 8枠 14番Ｃ．ルメール1着/15頭1:38.1 (先行)
2025年08月30日2歳新馬札幌 ダート 1700m小雨 重 1枠 1番斎藤 新2着/13頭1:46.9 (先行)
前前前走 無し
11
サンデーパーティー
牡馬/関東所属/鹿毛調教師：相沢 郁
2025年11月29日カトレアＳ東京 ダート 1600m曇 良 8枠 12番Ｔ．マーカンド8着/12頭1:39.1 (差し)
2025年10月18日2歳未勝利東京 ダート 1600m晴 良 7枠 8番津村 明秀1着/11頭1:38.5 (先行)
2025年10月12日2歳未勝利東京 ダート 1600m晴 良 7枠 14番横山 琉人0着/15頭0:00.0
12
ニャンタロウ
牡馬/関東所属/鹿毛調教師：武市 康男
2025年09月06日2歳未勝利中山 ダート 1800m晴 重 1枠 1番三浦 皇成1着/9頭1:55.1 (逃げ)
2025年08月10日2歳未勝利札幌 ダート 1700m晴 稍重 8枠 13番騎手不明5着/14頭1:47.6 (先行)
2025年07月26日2歳新馬札幌 ダート 1700m曇 良 5枠 6番騎手不明2着/13頭1:46.7 (差し)
13
ハイライトニング
牡馬/関東所属/鹿毛調教師：嘉藤 貴行
2025年09月28日2歳未勝利中山 ダート 1800m晴 良 6枠 8番戸崎 圭太1着/12頭1:54.6 (先行)
2025年09月07日2歳未勝利札幌 芝 2000m曇 稍重 1枠 1番騎手不明5着/10頭2:07.0 (追込)
2025年08月16日2歳未勝利札幌 芝 1800m晴 良 1枠 1番横山 和生4着/7頭1:50.1 (追込)
14
デールエルバハリ
牝馬/関西所属/鹿毛調教師：杉山 佳明
2025年09月13日2歳未勝利中山 ダート 1800m曇 不良 8枠 11番小林 美駒1着/11頭1:53.8 (差し)
2025年08月30日2歳新馬札幌 ダート 1700m小雨 重 5枠 7番小林 美駒7着/13頭1:47.8 (追込)
前前前走 無し
15
ナリノシャーウッド
牡馬/関東所属/栗毛調教師：田村 康仁
2025年09月21日2歳新馬中山 ダート 1800m晴 稍重 4枠 8番岩田 望来1着/16頭1:55.4 (逃げ)
前前走 無し
前前前走 無し
16
タガノアバンドーネ
牡馬/関西所属/栗毛調教師：角田 晃一
2025年11月02日もちの木賞京都 ダート 1800m晴 稍重 3枠 5番騎手不明4着/16頭1:51.7 (先行)
2025年09月21日2歳未勝利阪神 ダート 1800m晴 良 6枠 7番騎手不明1着/11頭1:56.1 (先行)
2025年06月22日2歳新馬阪神 芝 1600m晴 良 1枠 1番角田 大和9着/10頭1:38.6 (逃げ)
👣 脚質の同条件レース過去10年統計データ
| 脚質 | 総出走頭数 | 3着以内頭数 | 1着頭数 |
|---|---|---|---|
逃げ | 1623頭 | 702頭（43.253%） | 322頭（19.839%） |
先行 | 4731頭 | 2141頭（45.254%） | 770頭（16.275%） |
差し | 7177頭 | 1056頭（14.713%） | 240頭（3.344%） |
追込 | 6498頭 | 206頭（3.17%） | 37頭（0.569%） |
⚧ 性別の同条件レース過去10年統計データ
| 性別 | 総出走頭数 | 3着以内頭数 | 1着頭数 |
|---|---|---|---|
牡馬 | 12814頭 | 2850頭（22.241%） | 977頭（7.624%） |
牝馬 | 6155頭 | 1068頭（17.351%） | 341頭（5.54%） |
セン馬 | 1060頭 | 187頭（17.641%） | 51頭（4.811%） |
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。
