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【2017大阪杯】予想~阪神芝2000mコースデータ分析

 

こんにちは、データ予想班です。

本日は2017大阪杯の予想記事を書きます。

昨年までG2産経大阪杯として行われていましたが、今年からG1に格上げされました。

昨年の年度代表馬キタサンブラックやダービー馬マカヒキなどの豪華なメンバーが出走予定です。

データ予想班では、2007~2016年で行われた阪神芝2000mの2・3歳限定戦を除いた重賞30レースのデータを分析し、馬券予想のヒントを探って行きます。

 

キタサンブラック

昨年の年度代表馬キタサンブラックが始動

 

 

阪神芝2000m コースデータ分析

 

 

1、2番人気馬の信頼度は高くヒモ荒れに警戒

 

人気別成績

人気 着別度数 勝率 複勝率 単回値 複回値
1番人気 11-5-4-10 36.7% 66.7% 93 85
2番人気 7-3-4-16 23.3% 46.7% 90 76
3番人気 3-2-3-22 10.0% 26.7% 57 46
4番人気 1-3-5-21 3.3% 30.0% 40 75
5番人気 0-2-4-24 0.0% 20.0% 0 50
6番人気 4-1-3-22 13.3% 26.7% 176 93
7番人気 1-6-1-22 3.3% 26.7% 41 114
8番人気 1-2-1-26 3.3% 13.3% 52 82
9番人気 1-2-0-26 3.4% 10.3% 76 56
10番~ 1-4-5-102 0.9% 8.9% 103 113

 

特徴としては1、2番人気馬は比較的信頼度は高いものの、3~7番人気馬の複勝率には顕著な差はありません。

また、二桁人気馬の複勝率が8.9%で回収率も113%ということでヒモ荒れには注意したいところです。

大体、二桁人気馬の複勝率は4.5%程度ですからね。

現時点での上位人気馬の予想オッズは以下です。

 

キタサンブラック 2.3

マカヒキ 4.0

サトノクラウン 4.4

ヤマカツエース 8.6

アンビシャス 8.7

ミッキーロケット 11.5

※ネット競馬さん参照

 

 

中枠の好走例が多い

 

馬番別成績

馬番 着別度数 勝率 複勝率 単回値 複回値
1~5番 8-6-13-123 5.3% 18.0% 41 80
6~11番 19-18-13-121 11.1% 29.2% 125 87
12~16番 3-6-4-47 5.0% 21.7% 44 99

 

中寄りの馬番6~11番の勝率、単勝回収率が高いことが特徴です。

外寄りの馬番の出走頭数が少なく一概には言えませんが、同程度の人気馬で迷った場合は、このデータを参考にしてもよいかもしれませんね。

 

 

逃げ馬の一発に注意

 

脚質別成績

脚質 着別度数 勝率 複勝率 単回値 複回値
逃げ 4-5-1-22 12.5% 31.3% 121 132
先行 8-10-8-78 7.7% 25.0% 52 69
中団 13-8-14-107 9.2% 24.6% 116 97
後方 5-7-7-83 4.9% 18.6% 43 74
マクリ 0-0-0-1 0.0% 0.0% 0 0

 

意外にも逃げ馬の成績が優秀で、約3頭に1頭が馬券に絡む好走をし、回収率も悪くありません。

今回のメンバーではマルターズアポジーが逃げることが濃厚だと思いますが、穴党には魅力的なオッズになるでしょう。

 

 

高齢馬の好走は少ない

 

年齢別成績

年齢 着別度数 勝率 複勝率 単回値 複回値
4歳 12-5-12-53 14.6% 35.4% 57 74
5歳 14-15-7-95 10.7% 27.5% 156 95
6歳 4-7-8-66 4.7% 22.4% 60 138
7歳 0-2-3-41 0.0% 10.9% 0 48
8歳 0-0-0-21 0.0% 0.0% 0 0

 

やはり、馬券戦略の王道ですが、高齢馬の好走は少なく4~6歳を中心に考えたいところ。

特に全身の産経大阪杯に限れば

7歳以上は【0-1-0-24】で惨敗中です。

今回のメンバーでは8歳馬のディサイファには厳しいデータです。

 

 

以上、本日は阪神芝2000mの重賞レースのデータから、人気、馬番、脚質、年齢データに注目してみました。

データ的にも積極的に穴馬を狙って面白いレースです。

データ予想班が推奨する穴馬はこちらです。

 

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※スズカデヴィアスでした

 

以前は逃げ、先行策が中心でしたが、直近2戦で差しの競馬が板についてきた印象です。

何より前走の内容が優秀で、勝ち馬とは位置取りの差だったように思えます。

勝つまでは厳しいですが3着までなら十分可能だと判断し狙ってみたいと思います。

 

 

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データ予想班

コース形態、血統、騎手、枠順、斤量、ラップなどの過去のデータを分析し予想するスタイルです。ただし、レースは生き物であるという視点を忘れず、無機的なデータ分析にならないように心がけております。

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