「2歳未勝利」の無料AI競馬予想
競馬予想の更新日：
京都
2R 10:30
2歳未勝利 ダート 1400m 10頭
2026年10月25日に京都競馬場で行われる2R「2歳未勝利」（ダート1400m・10頭立て・10:30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歳未勝利」競馬予想
「2歳未勝利」で強さが目立つのは《サルトヴェローチェ》です。競馬AI指数は73.3で、2番手《タガノゲイル》（競馬AI指数70.9）との差は2.4ポイントです。ワイドで買いたいのは《タガノゲイル》です。人気は意外と無く、点数に気をつければトリガミになることは無いでしょう。
「2歳未勝利」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。
競馬予想から外して良さそうなのは、《メイショウペルル》、《メネルブ》です。総流しの場合は含めなくても良いかも知れません。
※出走馬発表時点の無料AI競馬予想です。馬番が発表された日の昼頃に無料AI競馬予想が更新されます。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
0 | 00倍 | ◎73.3 | |
0 | 00倍 | ○70.9 | |
0 | 00倍 | ▲64.4 | |
0 | 00倍 | △60.2 | |
0 | 00倍 | ☆56.2 | |
0 | 00倍 | 52.9 | |
0 | 00倍 | 48.3 | |
0 | 00倍 | 41.1 | |
0 | 00倍 | 消27.6 | |
0 | 00倍 | 消17.6 |
🧮 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
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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 |
|---|
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📊 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 | 887頭 | 183頭（20.631%） | 60頭（6.764%） |
2枠 | 941頭 | 188頭（19.978%） | 60頭（6.376%） |
3枠 | 984頭 | 183頭（18.597%） | 62頭（6.3%） |
4枠 | 1030頭 | 212頭（20.582%） | 70頭（6.796%） |
5枠 | 1053頭 | 247頭（23.456%） | 85頭（8.072%） |
6枠 | 1085頭 | 218頭（20.092%） | 70頭（6.451%） |
7枠 | 1097頭 | 220頭（20.054%） | 81頭（7.383%） |
8枠 | 1105頭 | 226頭（20.452%） | 72頭（6.515%） |
「2歳未勝利」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「5枠」（過去10年の同条件レースで1着率8.072%・3着以内率23.456%）です。
複勝率が高い枠番も「5枠」です。
逆に最も不利な枠番は「3枠」（1着率6.3%）になります。
🏇 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 |
|---|---|---|---|
幸 英明 | 315回 | 66回（20.952%） | 16回（5.079%） |
菱田 裕二 | 106回 | 19回（17.924%） | 3回（2.83%） |
武 豊 | 156回 | 63回（40.384%） | 27回（17.307%） |
酒井 学 | 215回 | 30回（13.953%） | 11回（5.116%） |
田口 貫太 | 201回 | 28回（13.93%） | 5回（2.487%） |
田山 旺佑 | 45回 | 9回（20.0%） | 3回（6.666%） |
川須 栄彦 | 125回 | 15回（12.0%） | 4回（3.2%） |
長岡 禎仁 | 44回 | 7回（15.909%） | 5回（11.363%） |
北村 友一 | 173回 | 44回（25.433%） | 16回（9.248%） |
太宰 啓介 | 146回 | 25回（17.123%） | 6回（4.109%） |
「2歳未勝利」の騎手による競馬予想で、得意な騎手は武 豊 騎手（過去10年の同条件レースで156騎乗27勝・勝率17.307%）です。《メイショウギフト》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川須 栄彦 騎手（3着以内率12.0%）です。《メネルブ》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歳未勝利」出走馬の基本情報一覧
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タナコクシテンホウ
牡馬/関西所属/鹿毛調教師：大根田 裕之
2026年08月22日2歳未勝利中京 芝 1600m曇 良 1枠 1番幸 英明5着/9頭1:33.6 (先行)
2026年08月08日2歳未勝利中京 芝 1600m晴 良 3枠 3番幸 英明6着/9頭1:35.3 (追込)
2026年07月18日2歳新馬小倉 芝 1200m晴 良 2枠 2番幸 英明5着/7頭1:11.3 (先行)
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マンノエンプレス
牝馬/関西所属/栗毛調教師：秋山 真一郎
2026年10月04日2歳新馬京都 ダート 1400m小雨 良 4枠 8番菱田 裕二4着/16頭1:26.2 (差し)
前前走 無し
前前前走 無し
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メイショウギフト
牡馬/関西所属/栗毛調教師：石橋 守
2026年10月12日2歳新馬京都 芝 1200m晴 良 8枠 12番武 豊6着/12頭1:10.1 (先行)
前前走 無し
前前前走 無し
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スナークモネ
牡馬/関西所属/鹿毛調教師：宮地 貴稔
2026年10月03日2歳未勝利京都 ダート 1400m晴 良 4枠 7番酒井 学9着/15頭1:26.7 (追込)
2026年09月19日2歳新馬阪神 ダート 1800m晴 良 6枠 6番酒井 学5着/11頭1:58.3 (先行)
前前前走 無し
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タガノゲイル
牡馬/関西所属/鹿毛調教師：岡田 稲男
2026年10月04日2歳新馬京都 ダート 1400m小雨 良 7枠 14番田口 貫太2着/16頭1:25.9 (先行)
前前走 無し
前前前走 無し
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イザベル
牝馬/関西所属/黒鹿毛調教師：藤野 健太
2026年10月17日2歳未勝利新潟 芝 1600m晴 良 3枠 3番小林 美駒12着/12頭1:36.5 (先行)
2026年08月08日2歳未勝利中京 芝 1600m晴 良 7枠 7番松若 風馬8着/9頭1:35.9 (先行)
2026年07月18日2歳未勝利小倉 芝 1800m曇 稍重 2枠 2番松若 風馬4着/11頭1:50.6 (逃げ)
0
メネルブ
牝馬/関西所属/鹿毛調教師：中尾 秀正
2026年10月11日2歳新馬京都 ダート 1400m晴 良 7枠 14番川須 栄彦15着/16頭1:28.9 (追込)
前前走 無し
前前前走 無し
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メイショウペルル
牡馬/関西所属/鹿毛調教師：千田 輝彦
2026年10月12日2歳未勝利京都 ダート 1800m晴 良 6枠 7番河原田 菜々8着/12頭1:56.5 (追込)
2026年06月28日2歳新馬小倉 芝 1200m晴 良 2枠 2番角田 大和9着/10頭1:12.6 (追込)
前前前走 無し
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サルトヴェローチェ
牡馬/関西所属/栗毛調教師：上村 洋行
2026年08月09日2歳未勝利札幌 ダート 1700m晴 良 8枠 12番北村 友一2着/12頭1:47.4 (逃げ)
2026年07月19日2歳新馬函館 芝 1800m曇 重 8枠 13番北村 友一5着/14頭1:51.8 (先行)
前前前走 無し
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ランスオブナイト
牡馬/関西所属/黒鹿毛調教師：本田 優
2026年10月04日2歳新馬京都 ダート 1400m小雨 良 5枠 10番太宰 啓介3着/16頭1:26.1 (差し)
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 | 559頭 | 242頭（43.291%） | 119頭（21.288%） |
先行 | 2030頭 | 764頭（37.635%） | 261頭（12.857%） |
差し | 2930頭 | 512頭（17.474%） | 147頭（5.017%） |
追込 | 2663頭 | 159頭（5.97%） | 33頭（1.239%） |
「2歳未勝利」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21.288%）が勝つでしょう。
複勝率では「逃げ馬」（3着以内率43.291%）に注目です！
逆に「追込馬」（3着以内率5.97%）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 | 4687頭 | 1057頭（22.551%） | 362頭（7.723%） |
牝馬 | 3174頭 | 559頭（17.611%） | 178頭（5.608%） |
セン馬 | 321頭 | 61頭（19.003%） | 20頭（6.23%） |
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。
