「2歳新馬」の無料AI競馬予想
競馬予想の更新日：
京都
4R 11:25
2歳新馬 ダート 1800m 14頭
30,930 円
2026年10月3日に京都競馬場で行われる4R「2歳新馬」（ダート1800m・14頭立て・11:25発走）のAI競馬予想と過去10年データ分析です。
🔖 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」で馬券に絡みそうなのは《ベラジオアゲーラ》です。競馬AI指数は59.5で、2番手《バルチックアンバー》（競馬AI指数58.9）との差は0.6ポイントです。次に期待出来るのは《バルチックアンバー》です。人気は意外と無く、美味しい馬券になるでしょう。
AIの競馬予想と人気がズレているのが、《デラスゴイガン》、《ハイファイネスト》、《アルピグレン》です。オッズに要注目です。
「2歳新馬」は強い馬が多いため、波乱があるかもしれません。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
13 | 35.3倍 | ◎59.5 | |
12 | 14.4倍 | ○58.9 | |
8 | 57.5倍 | ▲57.6 | |
2 | 1038.6倍 | △56.8 | |
1 | 818.2倍 | ☆55.2 | |
6 | 24.8倍 | 54.2 | |
3 | 1280.6倍 | 54.0 | |
9 | 712.9倍 | 53.6 | |
14 | 46.6倍 | 52.8 | |
7 | 14125.5倍 | 52.2 | |
11 | 69.0倍 | 51.8 | |
10 | 1161.1倍 | 50.9 | |
5 | 13124.2倍 | 45.3 | |
4 | 926.9倍 | 42.7 |
🧮 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 | 0点 |
|---|
⭐ みんなの「2歳新馬」AI競馬予想期待度
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🎯 AI競馬予想の的中馬券
複勝
13ベラジオアゲーラ
220 円
複勝
12バルチックアンバー
170 円
複勝
8デラスゴイガン
230 円
単勝
8デラスゴイガン
750 円
馬単
8デラスゴイガン＞13ベラジオアゲーラ
3,760 円
3連複
8デラスゴイガン－12バルチックアンバー－13ベラジオアゲーラ
3,540 円
3連単
8デラスゴイガン＞13ベラジオアゲーラ＞12バルチックアンバー
22,260 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 | 1141頭 | 265頭（23.225%） | 93頭（8.15%） |
2枠 | 1221頭 | 284頭（23.259%） | 99頭（8.108%） |
3枠 | 1308頭 | 288頭（22.018%） | 83頭（6.345%） |
4枠 | 1390頭 | 328頭（23.597%） | 108頭（7.769%） |
5枠 | 1492頭 | 345頭（23.123%） | 119頭（7.975%） |
6枠 | 1562頭 | 367頭（23.495%） | 151頭（9.667%） |
7枠 | 1641頭 | 362頭（22.059%） | 91頭（5.545%） |
8枠 | 1680頭 | 385頭（22.916%） | 132頭（7.857%） |
「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」（過去10年の同条件レースで1着率9.667%・3着以内率23.495%）です。《トラモンターナ》、《サンライズビッグ》が6枠なので要注目です。
複勝率が高い枠番は「4枠」（3着以内率23.597%）です。《モンサンブラヴール》、《ガジュノリプリンス》は4枠なので紐にオススメです。
逆に最も不利な枠番は「7枠」（1着率5.545%）になります。《タガノクレーキング》、《バルチックアンバー》は7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 |
|---|---|---|---|
田口 貫太 | 278回 | 64回（23.021%） | 15回（5.395%） |
鮫島 克駿 | 221回 | 51回（23.076%） | 11回（4.977%） |
小崎 綾也 | 122回 | 17回（13.934%） | 4回（3.278%） |
藤懸 貴志 | 122回 | 18回（14.754%） | 3回（2.459%） |
柴田 裕一郎 | 39回 | 2回（5.128%） | 0回（0.0%） |
坂井 瑠星 | 300回 | 93回（31.0%） | 40回（13.333%） |
荻野 琢真 | 63回 | 6回（9.523%） | 2回（3.174%） |
松山 弘平 | 447回 | 146回（32.662%） | 59回（13.199%） |
斎藤 新 | 68回 | 9回（13.235%） | 4回（5.882%） |
Ｍ．デムーロ | 168回 | 68回（40.476%） | 29回（17.261%） |
古川 吉洋 | 228回 | 46回（20.175%） | 17回（7.456%） |
西村 淳也 | 210回 | 50回（23.809%） | 17回（8.095%） |
北村 友一 | 218回 | 57回（26.146%） | 13回（5.963%） |
浜中 俊 | 210回 | 75回（35.714%） | 25回（11.904%） |
「2歳新馬」の騎手による競馬予想で、得意な騎手はＭ．デムーロ 騎手（過去10年の同条件レースで168騎乗29勝・勝率17.261%）です。《サンライズビッグ》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Ｍ．デムーロ 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柴田 裕一郎 騎手（3着以内率5.128%）です。《モンサンブラヴール》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。
🐴 「2歳新馬」出走馬の基本情報一覧
1
アルピグレン
牡馬/関西所属/黒鹿毛調教師：吉岡 辰弥
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
2
ハイファイネスト
牡馬/関西所属/栗毛調教師：矢作 芳人
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
3
ビヨンドザスカイ
牡馬/関西所属/黒鹿毛調教師：福永 祐一
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
4
タンバゲッコー
牡馬/関西所属/黒鹿毛調教師：梅田 智之
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
5
モンサンブラヴール
牡馬/関西所属/栗毛調教師：中竹 和也
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
6
ガジュノリプリンス
牡馬/関東所属/鹿毛調教師：尾形 和幸
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
7
ユウキサン
牝馬/関西所属/黒鹿毛調教師：大久保 龍志
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
8
デラスゴイガン
牡馬/関西所属/鹿毛調教師：橋口 慎介
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
9
トラモンターナ
牡馬/関東所属/鹿毛調教師：斎藤 誠
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
10
サンライズビッグ
牡馬/関西所属/芦毛調教師：安田 翔伍
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
11
タガノクレーキング
牡馬/関西所属/鹿毛調教師：宮 徹
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
12
バルチックアンバー
牡馬/関西所属/鹿毛調教師：奥村 豊
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
13
ベラジオアゲーラ
牡馬/関西所属/栗毛調教師：上村 洋行
前走 無し
前前走 無し
前前前走 無し
14
ロイヤルガミーヌ
牝馬/関西所属/鹿毛調教師：四位 洋文
前走 無し
前前走 無し
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 | 総出走頭数 | 3着以内頭数 | 1着頭数 |
|---|---|---|---|
逃げ | 991頭 | 422頭（42.583%） | 201頭（20.282%） |
先行 | 3090頭 | 1376頭（44.53%） | 476頭（15.404%） |
差し | 3718頭 | 623頭（16.756%） | 165頭（4.437%） |
追込 | 3636頭 | 203頭（5.583%） | 34頭（0.935%） |
「2歳新馬」の脚質による競馬予想では「逃げ馬」（過去10年の同条件レースで1着率20.282%）が勝つでしょう。
複勝率では「先行馬」（3着以内率44.53%）に注目です！
逆に「追込馬」（3着以内率5.583%）は活躍に期待出来ないでしょう。
⚧ 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 | 7505頭 | 1835頭（24.45%） | 624頭（8.314%） |
牝馬 | 3505頭 | 702頭（20.028%） | 229頭（6.533%） |
セン馬 | 425頭 | 87頭（20.47%） | 23頭（5.411%） |
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。
