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【2016年日本ダービー】予想~有力馬のデータ分析

2016年日本ダービーの予想を、有力馬のデータを中心に行っていきたいと思います。

 

いよいよ本日はホースマンの祭典!

 

 

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最近、競馬をやらない友人から「日本ダービーってどうなの?」

 

みたいな質問をよく聞かれます。

 

普段、馬券を買わないけれど、ダービーだけは買うという人にも

 

有益な情報をお届けできるよう頑張ります!

 

それでは、有力馬を中心に予想していきたいと思います。

 

 

2016年日本ダービーの予想とデータ分析

 

ディーマジェスティ

 

前回の記事でも触れましたが、過去10年で6勝の枠。

 

鞍上である蛯名の東京芝2400メートルの過去10年の成績は、

 

勝率15.9% 複勝率28.3% 単勝回収率110%

 

※集計期間は2007年5月22日~2016年5月22日

 

血統やローテーションを考えても、この馬が好走しないデータを見つける方が困難かもしれません。

 

もっとも勝利に近い1頭ですね。

 

 

 

マカヒキ

 

鞍上である川田は日本ダービー

 

【0.0.0.9】

 

しかし、2016年の東京芝コースの成績は

 

【4.2.0.5】単勝回収率153%。乗れてますね。

 

初の右回りが数少ない不安材料か。

 

 

 

サトノダイヤモンド

 

「サトノ」の冠名で知られる里見治のG1未勝利。

 

オカルト的な話だが、正直そういうのは気になります(笑)

 

鞍上のルメールの東京芝コースの成績は

 

勝率18% 連帯率29.7% 単勝回収率96%

 

皐月賞で初の多頭数のレースを経験しても3着を確保できたことは

 

安定感があるということの証明。

 

正直、1着はイメージできないが安定感はある1頭。

 

 

 

スマートオーディン

 

京都新聞杯組は過去10年

 

【1.1.1.20】

 

複勝回収率が13%であるということを考えると

 

人気が過剰している可能性が高いということです。

 

これまで勝ったレースを見ても、スローの展開から瞬発力勝負で内容はあまり評価できないもの。

 

 

 

リオンディーズ

 

データでは分析しずらい1頭ですね。

 

兄のエピファネイアが、同じコースでジャパンカップを圧勝したことは、記憶に新しいですね。

 

血統を考えれば、潜在能力は群を抜いていると思います。

 

今まで外枠ばかりの枠順だったことを考えると、6枠は悪くないと思います。

 

この馬はデータ云々より、可能性にかけてみたい1頭です。

 

 

 

ヴァンキッシュラン

 

青葉賞組のダービー戦績は

 

【0.3.2.20】とパッとしない印象です。

 

やはり皐月賞組とレベルの差はあるのでしょうが、

 

ダービーと同じコースの優秀な時計で優勝したことは評価できると思います。

 

2016年日本ダービーの出走有力馬のまとめ

 

以上、人気有力馬を見てきましたが、

 

1着になる馬は皐月賞組の4頭のいずれかでしょう。

 

だたし、ダービー過去10年で皐月賞組が1~3着を独占したのは、

 

2007年の1回のみです。

 

今年も同様に、皐月賞組が独占することは考えておりません。

 

特に、あの馬の前走レースのラップタイムは優秀で、

 

ダービーでも好走の可能性はあると考えております。

 

 

 

皐月賞組以外で狙える、あの馬は → 人気ブログランキングへ

 

 

 

前走の青葉賞のラップタイムは

 

12.7 - 10.9 - 12.3 - 13.0 - 12.4

 

11.6 - 11.9 - 11.7 - 11.9 - 11.6

 

11.9 - 12.3

 

1000メートル通過後から11秒台を刻む、過酷なレース展開を押し切りました。

 

最後の1ハロンは12秒台ですが、かなり評価できる内容のレースだったと考えております。

 

正直、皐月賞組を破り1着になるイメージはないものの、

 

点数を絞った3連単の相手候補では十分妙味があるのではないでしょうか。

 

 

 

最終結論

 

3連単2軸マルチで勝負します。

 

軸 1番 ディーマジェスティ 12番 リオンディーズ

 

相手は 4番 レインボーライン 14番 ヴァンキッシュラン

 

点数を絞って狙い撃ちです。

 

オッズのことを考えると、今回マカヒキとサトノダイヤモンドは外します。

 

それでは皆さん、素敵な日本ダービーを!! 

 

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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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