2022 ジャパンカップ(以下ジャパンC)
今回のテーマは
1.過去レースにおける好走血統該当パターン
2.好走血統該当馬のご紹介
3.PICKUPアラカルトデータ
※各項目は下の目次からジャンプできます!
0.今レースにおける注意事項
適正競馬では
血統データ/調教データ/ラップ/斤量・年齢
など、様々なデータをもって
好走馬を推奨させていただいていますが
今節のジャパンCは
過去10年においては“間違いなく最低レベルのメンバー構成である“
ということを、まず念頭に置いてください。
というのも、過去10年において
同年の国内G Ⅰタイトルを持った馬が1頭も出走しないのは
2019年と今年のみ。
2019年は同年の国内G Ⅰで2着馬は2頭いましたが
今年はそれすら0となります。
ちなみに
近5年の同年国内G 1勝馬出走頭数は
2020:8頭
2019:0頭
2018:4頭
2017:6頭
これほどの低レベルメンバーで行なわれた年をサンプリングしても
当然大した数のデータは集められません。
例年傾向と括っての好走条件や好走パターンを
推奨してもいいものかどうかすら悩むレベルなのです。
1.過去レースにおける好走血統該当パターン
好走血統記事を初めてご覧になられる方は
まずはじめにコチラをお読みください。
1.好走血統パターンについて 適正競馬が推奨する好走血統パターンは メジャーな現役種牡馬を推奨するシンプルプランとは限りません。 第五世代以上前の血統馬の特性も活用しており 2つ以上の血の配合によ[…]
このジャパンCというレースにおいては
いつもの好走血統パターンとは少し形が異なり
2つの違う配合パターンが各条件において好走傾向にあります。
その各条件というのが
“57kgを背負う古馬牡馬“と”56kg以下を背負う牝馬もしくは3歳牡馬“
というものです。
57kg古馬牡馬組の好走血統パターンは
東京中、長距離では王道となるSとなります。
このS配合複勝回収値はかなり高く
二桁下位人気馬の
あと少しで馬券圏内だった4着馬も多数出ています。
56キロ以下組の好走血統パターンは
今年の東京優駿でも推奨しましたが
父 中,長距離型
母 マイラー、スプリンター スピード血統
という配合パターン。
過去好走したコントレイルやシャフリヤール
カレンブーケドールなどがこの配合パターンとなり多数好走しています。
そういうわけで
今年の好走血統該当馬は2つに分けて発表いたします。
2.好走血統該当馬のご紹介
3.PICKUPアラカルトデータ
◆枠
まずは枠からいきましょう。
先週はCコース一週目
内ラチに痛みあるもののしっかり内前有利のバイアスでした。
1枠 3.2.0.2
2枠 1.0.3.5
3枠 1.0.1.8
4枠 0.2.0.8
5枠 0.1.0.9
6枠 0.0.0.10
7枠 0.0.1.10
8枠 0.0.0.12
外枠はかなり買いにくいですね。
これに加えて
過去5年脚質追い込み成績は0.0.0.21
東京競馬場であるにも関わらず
追い込み馬は全滅しています。
全体頭数の2/3より後ろのポジションで直線を迎えた馬は
一頭も馬券になっていないのです。
◆血統
シンプル要素での非好走配合パターン
父もしくは母父ノーザンダンサー系の成績は0.1.0.37
とかなり厳しい内容。
短距離適性が強く出てしまうと厳しそうです。
今レースの該当馬は
カラテ 母父
グランドグローリー 父
ゴールドスミス 母父
シムカミル 母父
シャドウディーヴァ 母父
ユニコーンライオン 母父
リッジマン 母父
※オネストは父にガリレオいるため
スタミナ不安はないかもしれません。
◆馬齢
過去5年 年齢別成績において
3歳馬:1.3.2.3
に対し
6歳以上馬:0.0.0.25
今レースの該当馬は
トラストケンシン
グランドグローリー
ユニコーンライオン
ハーツイストワール
カラテ
シャドウディーヴァ
リッジマン
ボッケリーニ
◆ラップと上がり
まずは過去5年の
前半3Fタイムと1000m通過タイム
及び上がり3位以内平均タイムをご覧ください。
ジャパンCは
前半からペースが流れることが多く
通常、昨年のようなドスローにはなりにくいです。
また、1000m通過60秒前後と想定した上で
差し馬は上がり34秒前半は使いたいところです。
スローからしか速い上がり使えない馬には注意が必要となります。
上がり3位以内に入らず馬券になった逃げ、先行馬は
過去5年において5頭存在しますが
この5頭の平均上がりタイムは34.7とかなり速いです。
前に行った馬もラスト3Fでは
それなりのキレが求められるというわけです。
4.まとめ
0.過去最低レベルのメンバー構成。データの正当性は崩れる可能性あり。
1.好走血統は斤量条件で別れる特殊なパターンです。
2.好走血統該当馬は5頭。
3.アラカルトデータからある程度絞り込みは可能か。
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