【桜花賞2022】過去データから読み解くレース傾向と有力馬診断
今回は桜花賞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〜!
1.たうの競馬成績
まずは大阪杯の振り返りをしていこうと思います。
大阪杯の予想と結果はこちらです。
◎ エフフォーリア →9着
○ レイパパレ →2着
▲ ウインマリリン →16着
△ ポタジェ →1着
△ ジャックドール →5着
△ アカイイト →10着
先週の高松宮記念も1人気〜4人気まで飛ぶという大波乱の決着となりましたが、今回の大阪杯も1人気〜2人気が飛ぶという波乱の決着となりました。大阪杯の過去10年の傾向では1人気と2人気どちらも飛ぶという年はなかったので、春G1は例年の傾向とは異なることも考える必要があるかもしれないですね。
私の予想も完敗で、不的中となりました。。G1成績が良かっただけに悔しすぎて叫びました。笑
そして今年の回収率も下がってしまい、現在の重賞回収率はこちらです。
2021年:140%
2022年:79%(賭け:51,500円 払戻:41,050円)
去年の桜花賞は回収率396%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.桜花賞とは
まずは桜花賞がどんなレースなのか見ていきます。
概要
桜花賞は阪神芝1600mで開催される3歳牝馬における3冠レースの第一関門で、3歳牝馬のマイル王決定戦です。
去年はソダシが史上初の白毛馬によるG1を勝利したのが印象的でしたね。
そして2年連続で無敗の桜花賞馬が誕生しているので、今年も無敗馬誕生を期待してしまいます。ただ可能性のある馬がプレサージュリフトのみでローテション的には難しそうですが、やっぱり期待をしてしまいますね。笑
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、1〜3人気の上位人気馬の好走が圧倒的ですが、ちらほら4〜9人気の人気薄馬の好走もあるようです。マイル路線のトップホースが集結するレースのため、純粋に能力で決まる傾向がある一方で、3歳戦のため出走レースが少ないため、能力比較が難しく人気薄も好走可能な紐荒れ傾向のあるレースとわかりました。
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。開催日数が6日目ということもあり、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。
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 当日10番人気以下、かつ前走G3クラス以下は「馬券内無し」
1つ目の消去法データは当日人気と実績です。レース傾向で紐あれもあると分析しましたが、さすがに大穴馬で実績のない馬の好走は難しいようです。
当日の人気で見直しが必要ですが、現時点での該当馬は
✔︎ アリシアン
✔︎ アルーリングウェイ
✔︎ カフジテトラゴン
✔︎ カランセ
✔︎ クロスマジェスティ
✔︎ グランスラムアスク
✔︎ パーソナルハイ
✔︎ ヒジン
✔︎ フォラブリューテ
✔︎ ラズベリームース
消去法データ② 前走G2で9人気以下は「馬券内無し」
2つ目の消去法データは前走クラスと人気です。3歳戦で出走レース数が少ないといっても、前走のG2で評価が低すぎる馬の逆転は難しいのでしょう。
該当馬は
✔︎ ピンハイ
消去法データ③ 前走G3で2人気以下、かつ2着以下は「馬券内無し」
3つ目のデータも前走クラスについてですが、前走G3とさらにクラスが低くなると、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
✔︎ パーソナルハイ
✔︎ ベルクレスタ
・・・
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。大阪杯では「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!
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、このレースでは比較的どの馬体重からも好走があるようで、その中では当日の馬体重が420kg〜499kg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1〜5人気の馬となっていました。消去法データのところでも触れましたが、前走で評価されていないと、G1レースで巻き返すのは難しいようですね。
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3着以内となっていました。3歳のG1レースのため、適性よりかは能力で好走している馬が多いためか、実績通りに好走しているようです。
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G1、G2出走組でした。消去法データのとろこでも触れましたが、G3以下からの巻き返しは難しいようです。
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1600mが圧倒的ですね。出走レースが少ないため、1600mの経験有無が勝敗を分けるようです。
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、大きな偏りがあったのは中4週でした。前走が中4週の該当レースはチューリップ賞でしたが、過去10年で見るとチューリップ賞出走組の好走が目立ちました。
・・・
有力馬診断に向けて好走データをまとめます。
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
✔︎ サークルオブライフ
✔︎ ナミュール
となります。
1,2人気の2頭となりますが、2頭とも実績は申し分ないのでここは無理に逆らう必要もないのかもしれないですね。とはいえ、春G1は例年の傾向と異なるレースが続いているので有力馬をしっかり分析して、週末に最終予想をお伝えできればと思います!
・・・
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。
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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