産経賞オールカマー出走馬全頭診断
まえがき
今回はYouTubeチャンネルの競馬予想TVファンチャンネル古今くんのライブで徹底討論で本来は出す全頭診断をここで出します。なぜここで出すようになったのかは1つ前の神戸新聞杯出走馬全頭診断のまえがきに書いてるのでそちらをご覧になってください。YouTubeチャンネルのライブもそれなりの数の同時接続数なのでもし興味があれば観てください。
全頭診断
今回も枠順が出てるので枠番順に出していきます。
1枠
1番のロングランです。
距離延長はいいと思いますが、こういうコースではなくローカルの2600みたいな舞台設定が合うと思うのでこういう条件は合わないと思います。
2枠
2番のタイトルホルダーです。
急→緩→急というレースが得意な馬なので中山という舞台設定は合わないと思うので本質的には東京、京都、札幌といったコーナーの大きくて最後まで脚を使えるコースのほうが合うと思うので今回は軽視しました。
3番のアサマノイタズラです。
AJCCで好走できてるようにある程度流れるペースというのが向いてるのでタイトルホルダーがいるというのは合ってると思いますが、今回はタイトルホルダーもそこまで流さないと思ってるので今回は合わないと思い軽視しました。
3枠
4番のマテンロウレオです。
そもそもロングスパートタイプに向くコースということで評価していたのですが、そういう馬にとってベストな内枠を取れたので珍しく枠順で1つ評価を上げました。
5番のアラタです。
中山コースだから距離が長いところはごまかせると思いますが、内に入って少しでもコーナーを曲がるのが下手という部分をカバーしないとこのコースは合わないと思いますがロングスパートタイプなのでその点だけでおさえました。
4枠
6番のジェラルディーナです。
去年はたまたまハマって勝ちましたが、外側を走らないと気難しさがあって伸びなくなる部分があるので今回はロングスパートを活かす馬が多いのでペースが合わないと思うので軽視しました。
7番のガイアフォースです。
セントライト記念を勝ててるようにマイラーとしてのペースで走るのがいいタイプなのでこの春のマイルでの好走は当然の事ですが、いくらマイルがベストな馬が走る中山コースとはいえ今回のペースでは合わないので軽視しました。
5枠
8番のゼッフィーロです。
ここに出てきたのがまず疑問ですが、京都大賞典だとハマりそうな馬なので瞬発力勝負にはならない舞台なので今回は軽視しました。
9番のチェスナットコートです。
4年前の目黒記念の内容から速い馬場も合わないとは思わないですし、野芝でも勝った実績はあるので買える材料が無い訳では無い馬ですが今回は後ろからの位置取りになりそうですし上がりが足りないと思うので軽視しました。
6枠
10番のエヒトです。
コーナーでスピードを緩めるというタイプではない馬なので中山の外回りは合うと思うのですが、去年のAJCCがその部分で番手を下げていたのでそういう部分が出なければ今回も好走出来ると思い評価しました。
11番のノースブリッジです。
もともとはスタートしてコーナーまでが近いコースでしか好走出来なかった馬が今年のAJCCでスローだったというのも活かして上手く立ち回る事ができたので、今回はその時よりは速いとは思いますが大阪杯のように中盤緩まない形にはならないと思うので合うと思うので不安点はありますが評価しました。
7枠
12番のハヤヤッコです。
どう考えてもパンパンの良馬場が向いてる馬ですし速い時計になればなるほど合ってるのでこの舞台はどうしても緩んでしまうのでその辺が合わないと思いますが速い馬場なので上位評価しました。
13番のローシャムパークです。
今年の2勝クラス勝ちや函館記念というのでわかるように洋芝向きで野芝ではパフォーマンスを下げてるので実際セントライト記念や2歳時に勝てなかったという部分が気になるので今回そこまで評価を上げれませんでした。
8枠
14番のマリアエレーナです。
速い上がりを活かせる時はいいですが、このコースでは持ち味が出せないので軽視してるのですが、それに加えて外枠の時は成績が安定してますが、長く脚を使うタイプの馬なので本質的には内を立ち回りたいと思うのでそういう点でも評価しませんでした。
15番のウインマリリンです。
一昨年勝ったのがこの馬の典型的なパターンで上がりがかかる舞台でパフォーマンスをあげるので今回はそこまで緩む舞台にならないと思うので上がりが足りないので軽視しました。
あとがき
トライアルのセントライト記念と違ってペースもゆったりで全体時計も遅くなるオールカマーというのが本来のパターンですが、ペースを崩して勝つスタイルを確立してるタイトルホルダーがいるので今回の診断はかなり悩みました。こういう時こそ馬群マスター使えばいいとも思いますけど、古馬戦は参考にするレースのサンプル数が多いので大変なので勘弁してください。ってところです。