【皐月賞2022】過去データから読み解くレース傾向と有力馬診断

今回は皐月賞2022のレース傾向と有力馬を診断していきたいと思います！
よろしくお願いします〜！

【この記事を読むと分かること】
　✔︎ たうの競馬成績
　✔︎ 皐月賞の概要と傾向
　✔︎ 消去法データと消し馬
　✔︎ 好走データと有力馬

１．たうの競馬成績

まずは桜花賞の振り返りをしていこうと思います。

桜花賞の予想と結果はこちらです。
　◎ サークルオブライフ　→4着
　○ ウォーターナビレラ　→2着
　▲ ナムラクレア　　　　→3着
　△ スターズオンアース　→1着
　△ ナミュール　　　　　→10着
　△ ラブリユアアイズ　　→18着

先々週の大阪杯は1人気〜2人気が飛ぶという波乱の決着となりましたが、今回の桜花賞も1〜2人気が飛ぶという、、今年の春G1は本当に波乱続きですね。汗

ただ今回はその反省を予想に活かすことができて、1〜4着まで当てることができました。馬券的にも波乱傾向のあることからボックスで買っていたのが功を奏して、的中できました！

そして現在の重賞回収率はこちらです。
　2021年：140％
　2022年：95％（賭け：55,500円　払戻：52,790円）

去年の皐月賞は回収率356％と的中できているので今年も的中目指して予想していきます！

２．皐月賞とは

まずは皐月賞がどんなレースなのか見ていきます。

概要

皐月賞は中山芝2000mで開催される3歳牡馬における3冠レースの第一関門で、3歳牡馬のスピード王決定戦です。
去年は現役最強馬と言われているエフフォーリアが勝利して、2年連続で無敗の皐月賞馬が誕生したのが印象的でしたね。
今年もイクイノックスやダノンベルーガなど、勝ち負けしそうな無敗馬がいるので、3年連続の無敗の皐月賞馬が誕生しそうでワクワクしてます。

それでは、次に過去10年のデータからどんなレース傾向があるかを確認していきます！

人気データ

こちらは当日の人気データですが、上位人気の好走率は高いものの、人気薄の好走もそれなりにあるようです。やはりこの時期の3歳戦のため、相手関係が未知数なこともあり、人気薄の好走も全然あるようです。さらに、今年の春G1は例年以上に波乱の決着が続いているため、今年の皐月賞はより波乱傾向のあるレースになりそうですね。

枠順データ

続いて枠順データですが、こちらは特に目立った傾向はなく、フラットと見て良いと思います。先週からBコース替わりで荒れていたうちがカバーされましたが、外もある程度伸びるため、極端な傾向はないようです。

年齢データ

年齢は3歳戦のため、もちろんフラットです。

・・・

これらの過去データからレース傾向をまとめます。

【レース傾向まとめ】
　✔︎ 相手関係がわかりにくい波乱傾向のあるレース
　✔︎ 枠順はフラット
　✔︎ 年齢もフラット

３．消去法データと該当馬

レース傾向がわかったところで、ここからは過去10年の消去法データから能力基準を分析し、軽視して良い「消し馬」を診断していこうと思います！

消去法データ①　前走との間隔3ヶ月以上で2人気以下、かつ2着以下は「馬券内無し」

1つ目の消去法データは前走間隔です。好走している多くの馬はステップレースを使ってきた馬で、休み明けでも好走できている馬は飛び抜けた能力を証明できている馬に限られるようです。そのため、休み明けでトップの実績がない馬の好走は難しいようです。

該当馬は
　✔︎ ジャスティンパレス

消去法データ②　前走弥生賞で5着以下、または、スプリングSで3着以下は「馬券内無し」

2つ目の消去法データは前走ステップと人気です。前走G2クラス組のステップレースですが、それぞれのレースである程度能力の証明ができていないと、ここでの逆転は難しいようです。

該当馬は
　✔︎ オウケンボルト
　✔︎ グランドライン
　✔︎ サトノヘリオス
　✔︎ トーセンヴァンノ
　✔︎ マテンロウレオ
　✔︎ ラーグラフ

消去法データ③　前走G3以下で2人気以下、かつ2着以下

3つ目のデータは前走クラスについてですが、前走G3以下のクラスとなると好走しているのはトップ人気か勝ち馬くらいで、よほどの能力がないと厳しいのだと思います。

該当馬は
　✔︎ ダンテスビュー
　✔︎ ナニハサテオキ
　✔︎ メイショウナラキア

・・・

以上の消去法データから今回のレースで軽視して良さそうな「消し馬」のまとめです。先週の桜花賞では「消し馬」は全て馬券外となっていたので今回もぜひ参考にしてください！

【消し馬まとめ】
　✔︎ ジャスティンパレス
　✔︎ オウケンボルト
　✔︎ グランドライン
　✔︎ サトノヘリオス
　✔︎ トーセンヴァンノ
　✔︎ マテンロウレオ
　✔︎ ラーグラフ
　✔︎ ダンテスビュー
　✔︎ ナニハサテオキ
　✔︎ メイショウナラキア

４．好走データと有力馬診断

次に過去10年で馬券になった30頭の傾向からどんな条件がベストなのか「好走データ」を分析して、今回出走するメンバーから有力馬を診断していきます！

好走データ

まずは馬券の中心となっている好走データを見ていきましょう。

好走データ① 馬体重

1つ目の好走データは馬体重ですが、このレースでは馬格がある馬の好走が目立つようで、当日の馬体重が460kg〜519kgの馬の好走が目立ちます。

好走データ② 前走人気

2つ目の好走データは前走人気ですが、馬券内のほとんどは前走1〜2人気の馬となっていました。特に前走トップ人気に評価された馬の好走が目立つようです。

好走データ③ 前走着順

3つ目の好走データは前走着順ですが、馬券内のほとんどは前走2着以内となっていました。先週の桜花賞もある程度実績通りに決まりやすいレースでしたが、皐月賞はそれ以上に実績通りに好走している馬が目立つようです。

好走データ④ 前走クラス

4つ目の好走データは前走クラスですが、馬券内のほとんどは前走重賞組でした。勝ち馬だけであれば前走G3組が多いため、前走重賞組はクラスに関わらず好走しているようです。

好走データ⑤ 前走距離

好走データ5つ目は前走距離ですが、前走距離は1800m~2000m中心ですね。勝ち馬だけで見ると1800mの方が好走しており、このレースで1800mからの距離延長を割引する必要はありません。

好走データ⑥ 前走間隔

好走データ6つ目は前走間隔ですが、多少偏りはあるものの、多様なステップがあることからそこまで大きな偏りはなく、前走間隔はフラットとみて良いと思います。

・・・

有力馬診断に向けて好走データをまとめます。

【好走データまとめ】
　✔︎ 当日1〜9人気以内
　✔︎ 馬体重は460kg〜519kg
　✔︎ 前走5人気以内
　✔︎ 前走2着以内
　✔︎ 前走重賞組
　✔︎ 前走距離1800~2000m
　✔︎ 前走間隔はフラット

有力馬診断

これまで分析してきた「レース傾向」、「消去法データ」、「好走データ」を今回のメンバーに当てはめて、有力馬を診断していこうと思います！

こちらが今回の有力馬表です。（画像が小さくてすみません・・・）

そして現時点での最有力馬は全ての好走データを満たした
　✔︎ イクイノックス
　✔︎ キラーアビリティ
　✔︎ ジオグリフ
　✔︎ ドウデュース
となります。

今回は好走データを全て満たす有力馬が4頭いますが、この中では今回人気していないジオグリフ（8人気想定）を狙ってみたいですね！

・・・

以上の過去データからこのレースで馬券の中心になりそうな有力馬をまとめます。
先週の桜花賞は、馬券内の全ての馬が有力馬でしたので今回も期待しています。

【有力馬まとめ】
　✔︎ イクイノックス
　✔︎ キラーアビリティ
　✔︎ ジオグリフ
　✔︎ ドウデュース
　✔︎ アスクビクターモア
　✔︎ オニャンコポン
　✔︎ ダノンベルーガ
　✔︎ デシエルト
　✔︎ ビーアストニッシド
　✔︎ ジャスティンロック
　✔︎ ボーンディスウェイ

５．最後に

記事を読んでいただきありがとうございます！
週末には調教や枠順などを踏まえた予想印と買い目を公開予定ですので、よければフォロー・コメントをどうぞよろしく願いします。

それでは次の記事でお待ちしております。
ありがとうございました！！

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