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【2017宝塚記念】最終結論~キタサンブラックの評価は?

 

こんにちは、データ予想班です。

今回は2017宝塚記念の枠順確定後の最終結論を出します。

今年から大阪杯がG1に昇格したことで、キタサンブラックは春の三冠に大手がかかっています。

大阪杯、天皇賞春、そして宝塚記念を全て出走するのはキタサンブラックだけですし、それを全て勝つと言うことは偉業と言っても過言ではありません。

また、4歳のG1馬が1頭も出走しないということは異例で、まさにデータ予想泣かせのレースですが、頑張って予想したいと思います。

 

ゴールドシップ

 

 

2017 宝塚記念 最終結論

 

 

キタサンブラックは鉄板なのか

 

 

今年の宝塚記念を予想するうえでの最重要課題。

それは、キタサンブラックの取捨選択です。

当日はおそらく圧倒的な1番人気に支持されるでしょうし、大半の競馬ファンが最低でも馬券圏内というシナリオを描いていることでしょう。

天皇賞をレコードで制したキタサンブラックですが、過去10年で天皇賞1着から宝塚記念に出走した馬たちを見てみましょう。

 

天皇賞1着馬の宝塚記念成績

馬名 人気 着順
2016 キタサンブラック 2
2015 ゴールドシップ 1 15
2013 フェノーメノ 3
2012 ビートブラック 9
2010 ジャガーメイル 2
2009 マイネルキッツ 5
2007 メイショウサムソン 2

 

今年のキタサンブラックほど人気を集めた馬はいないものの、はやり人気を裏切る結果です。

京都の3200mと阪神の2200mを連勝するということは、非常に厳しいと言わざるを得ません。

 

過去10年で5勝している8枠を引いたことで、何としてもキタサンブラックに買ってもらいたいをいう力学を感じないわけではありませんが、データ予想班は対抗までの評価とします。

キタサンブラック、馬券圏外へ敗退!というぶっ飛んだ予想ができればとも考えましたが、それは予想というより神頼みという範疇ではないかと。

 

参考までに、2007年からの障害レースを除くデータで、G1レースおいて単勝1倍台に支持された馬の成績は以下です。

 

【20-13-6-13】

勝率38.5% 連帯率63.5% 複勝率75.0%

 

勝率、想像以上に低くありませんか?

 

宝塚記念に至っては

 

2016年 ドゥラメンテ 1.9倍 2着

2015年 ゴールドシップ 1.9倍 15着

2009年 ディープスカイ 1.6倍 3着

 

という結果です。

 

これが、今年の宝塚記念でキタサンブラックを本命にしない根拠です。

 

 

では、今年の宝塚記念の本命は?

 

 

以下は過去10年の宝塚記念で馬券圏内だった30頭の前走、前々走の着順です。

 

馬名 着順 前走着順 前々走着順
2016 マリアライト 3
ドゥラメンテ 1
キタサンブラック 2
2015 ラブリーデイ 8
デニムアンドルビー 10 2
ショウナンパンドラ 9
2014 ゴールドシップ 1
カレンミロティック 4
ヴィルシーナ 11
2013 ゴールドシップ 1
ダノンバラード 7
ジェンティルドンナ 1
2012 オルフェーヴル 11 2
ルーラーシップ 3
ショウナンマイティ 1
2011 アーネストリー 3
ブエナビスタ 8
エイシンフラッシュ 3
2010 ナカヤマフェスタ 13
ブエナビスタ 2
アーネストリー 1
2009 ドリームジャーニー 1
サクラメガワンダー 2
ディープスカイ 2
2008 エイシンデピュティ 2
メイショウサムソン 6
インティライミ 7
2007 アドマイヤムーン 1
メイショウサムソン 1
ポップロック 6

 

馬券圏内の30頭のうち、前走、前々走ともに馬券圏外だった馬はわずか3頭。

実に9割の馬が過去2走どちらかで馬券に絡んでいるということです。

 

今回の出走馬では

 

ミッキーロケット

ゴールドアクター

スピリッツミノル

レインボーライン

ヒットザターゲット

 

の5頭が過去2走で馬券圏外です。

 

 

つまり、キタサンブラックを撃破する候補としては

 

クラリティシチー

シュヴァルグラン

シャケトラ

ミッキークイーン

サトノクラウン

 

の5頭。

 

 

この5頭の中から、データ予想班では3頭をピックアップします。

阪神コースに適性があると判断できる馬です。

 

印は

 

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※シャケトラでした

○ キタサンブラック

▲ ミッキークイーン

× シュヴァルグラン

 

 

 

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5/28 京都11R 3万1280円的中

 

→→宝塚記念の3点勝負を見る方法!←←

 

 

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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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