【第29回 函館スプリントステークス】過去データから見えた買うべき推奨馬
函館競馬場 1200メートル(芝)で行われる3歳以上オープン戦
サマースプリントシリーズの開幕戦。
過去10年で10番人気以下の伏兵馬の台頭が目立つレース。
10万馬券超えのレースが4回も飛び出す難解なレースとなっている。
こちらも過去10年の傾向を見て考察していきたいと思う。
Contents
ローテーションに注目
前走重賞出走馬に注目したい。
特に前走GⅠ組が最も3着内入線の馬が11頭と多くなっている。
続いてGⅡ組だ。
こちらは出走頭数こそ11頭と少ないが、4頭が3着内入線しており、3着内率は36.4%と高水準となっている。
オープン特別組が最も多く出走しており、全141頭中63頭の出走頭数と全体の約4割だ。
ここから8頭が3着内入線しており3着内率は12.7%となっている。
しかしながら、前走重賞組(GⅠ・GⅡ・GⅢ全て含む)の3着内率29.2%に対して、半分以下の数値となっており厳しい状況に立たされていることがわかる。
基本的には前走重賞組から中心に馬券を組んでいく事が吉となるだろう。
前走距離にも注目
まずは下記のデータをご覧頂きたい。
過去10年の前走1000メートルからの臨戦馬の戦績
1着1頭、2着1頭、3着0頭、4着以下10頭
勝率8.3% 3着内率16.7%
過去10年の前走1200メートルからの臨戦馬の戦績
1着4頭、2着5頭、3着3頭、4着以下63頭
勝率5.3% 3着内率16.0%
過去10年の前走1400メートルからの臨戦馬の戦績
1着3頭、2着2頭、3着4頭、4着以下27頭
勝率8.3% 3着内率25.0%
過去10年の前走1600メートル以上からの臨戦馬の戦績
1着2頭、2着2頭、3着3頭、4着以下11頭
勝率11.1% 3着内率38.9%
と、この様に前走距離が長ければ長いほど戦績が向上している。
よって、最も多い同距離を使ってきた馬より、距離を短縮している馬が優勢な傾向にある。
過去10年の結果を見る限りは1600メートル以上を使ってきた距離短縮組をメインに考え、それ以下の馬を追加していくといった馬券の組み方が最も理に適っていると言えるだろう。
直近レースの結果にも注視したい
過去10年の3着内馬30頭中20頭は、GⅠ以外の直近レースで4着内入線の実績があった。
4着以内の実績がある馬は連対率や3着内率でも、5着以下の馬を大きく上回っていた。
GⅠを除く直近のレースでの着順も無視できない要素となって居る事を覚えておきたい。
勝ち馬の法則
2019年以外の過去5年の勝ち馬は、過去2走以内にGⅠレース出走経験のある馬であった。
そのGⅠレースで最終コーナーの通過順位が8番手以内。
且つ、当レースで最終コーナー通過順位が5番手以内と先行力のある馬が優勢傾向にある。
これらも踏まえて予想するのが良さそうだ。
以上の内容とデータを元に当レースの推奨馬を挙げていきたいと思う
推奨馬
◎本命 ナムラクレア
前走「桜花賞」3着からの臨戦馬。
馬の能力が非常に高く距離適性自体はこの距離がベストだろう。
前走は距離が長く思えたが地力でなんとか3着内にねじ込んだのではないかと考えられる。
距離的にはベストはここと考えられる。
そして、データ的にも最も期待値が高く3歳馬の斤量の恩恵が受けられる為、ここは本命としたい。
〇対抗 プルパレイ
前走「NHKマイル」15着からの臨戦馬。
本命馬同様、こちらも3歳馬の軽斤量の恩恵を受ける事が出来る為、ここでは期待値が非常にたかくなってくるのではなかろうか。
データ的にも本命馬と遜色のない合致率で、ここでも好走が期待出来るのではなかろうか。
ここは対抗評価で。
▲単穴 キルロード
前走「高松宮記念」3着からの臨戦馬。
勝ち切れない競馬を続けてはいるものの、一線級との勝負でも引けを取らない。
ここでは実績上位として実力を示せるのではなかろうか。
前走と比べ相手も大幅な弱化が見込めるので、上位争いは必至かといったところだろう。
ここは単穴評価で。
「ビアンフェ」「シゲルピンクルビー」
前者は前走「オーシャンステークス」3着からの臨戦馬。
昨年の「スプリンターズステークス」7着と健闘しており、ここでも勝負になるのではないかと考えられる。
データ的にも3番目に合致しており、ここで何かしらの一発があっても不思議ではない。
勝ち切る能力は秘めていると考えられるので、ここは△連下評価で。
後者は前走「鞍馬ステークス」1着からの臨戦馬。
中々に強い勝ち方をしており、能力は重賞級は疑いようのない事実。
ここでもいい勝負が出来ても何ら不思議ではない。
重賞でも直近2戦では掲示板をはずしておらず不気味な存在だ。
ここは☆注意評価で。
以上の内容とデータを元にご自身の予想の参考にしてみてはいかがだろうか。
函館スプリントステークス過去データ
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