【データパック】ＧⅠ多数の東京1600ｍを攻略せよ

■ＧⅠ多数の東京1600ｍを攻略■

今週末に行われるＮＨＫマイルＣを筆頭に、春の東京開催では芝1600ｍコースで３つのＧⅠ競走が行われます。

そこで今回は東京芝1600ｍにおける「推定３ハロン」上位の成績がどのようなものか、見ていきましょう。

今回も「TARGET frontier JV(ターゲット　フロンティア ジェーブイ)」に、ハイブリッド競馬新聞の「データパック」を取り込んで、「推定３ハロン」上位馬の成績を分析します。

メインメニューの「レース検索」を開きます。


まずは「場所」を東京のみチェック。そして「コース」は芝。「距離」を1600ｍとし、そして、「推定後半３ハロン」の成績から見るとして、「外部指数を使う」にチェックを入れ、右の項目から「kouhan3f」を選択します。すべて完了したら、最下部の「次」をクリック。



次の画面では、対象範囲の設定をします。全馬についてしらべたいので、「確定着順」の範囲は「全」をクリック。完了したら、最下部の「次へ」。



次の画面は集計期間を指定します。古すぎては使えないので、とりあえず過去５年を集計すべく、「検索終了日指定」を13年に変更しました。



検索一覧が出たら、「項目集計」を開いて、「指数順」を選択します。



指数順上位馬の成績は良いですが、人気になりやすいためか回収率は物足りない印象です。
１位は４割以上が馬券になりますが、配当面を考慮すると軸に据えることが得策かというと微妙。

まずは枠順別・クラス別・種牡馬別などの成績を見ても、目立ったプラス材料は見当たらず。どうやら、方針を変えたほうが良さそうです。では、「推定前半３ハロン」の成績を見てみましょう。手順は遡って、「外部指数を使う」にチェックを入れ、右の項目から「zenhan3f」として、あとは同様に開きます。



このように出ました。逃げ馬に厳しいイメージのあるコースですが、その割には「推定前半３ハロン」１位の成績も良好といったところでしょうか。「推定後半３ハロン」１位と比べると勝率・連対率・複勝率とも下がりますが、回収率は互角以上です。



枠順別で見ると、やけに１枠の成績が悪い点は気になります。２枠の複勝率を見るに内枠不利というわけではなさそうですが、中～外枠の方が安定する傾向にあるとは言えそうです。

続いて、クラス別。



未勝利・1000万下で好成績である反面、1600万下・ＯＰ特別・ＧⅢでの苦戦が目立ちます。
種牡馬別に見ると…



やはり父サンデーサイレンス系種牡馬の好成績が目立ちます。ディープインパクト産駒×「推定前半３ハロン」１位は複勝回収率100％オーバーというのは覚えておいて損はなさそうですね。複勝率６割という点も心強いです。

ただし、どちらの１位も決め手に欠く印象。最後に「hbsisu」も見てみましょう。





ここにいました。指数１位＝「HB＝◎」の成績が別格です。「推定前半３ハロン」１位、「推定後半３ハロン」１位よりも、勝率・連対率・複勝率すべてにおいて10％前後も上回っています。力を発揮しやすい広いコースで、枠順の有利不利も大きくない舞台。実力が素直に反映されやすいと見て良いということでしょう。

クラス別に見てみると…



偏りなく好成績ですが、しいて言えばＧⅠでの好成績が目立ちますね！

種牡馬別で見ると、ディープインパクト産駒の安定感は抜群。



ダイワメジャーはさらに上を行く安定感に加えて、回収率も優秀です。ハーツクライも良いですね。一方で、キングカメハメハは落ちる印象です。意外なところではクロフネ。アエロリット・クラリティスカイ・ホエールキャプチャら、このコースでＧⅠ勝ちがあるように条件戦レベルを含めても得意としているようですね。

まだまだ分析すればキリがないですが、なんとなく好走が多そうに思える「推定後半３ハロン」１位は、単体データとしては信頼度が微妙、回収率も微妙。それよりも「HB＝◎」が信頼できて配当面でも妙味があると分かりました。

このように、傾向を分析するにあたって非常に便利ですので、是非、データパックをお試しいただき、ご活用ください。


＜今回のポイント＞

・東京芝1600ｍにおける「推定後半３ハロン」１位は安定感も微妙で配当面の魅力も薄い
・東京芝1600ｍにおける「推定前半３ハロン」１位は安定感に欠けるが限定的な場面では儲かる
・「HB＝◎」が安定かつ配当妙味もある
・やはりディープインパクト産駒を筆頭に父サンデーサイレンス系種牡馬が強い


＜上記以外の追加おすすめパターン＞

東京芝1600ｍ・「HB＝◎」
　＋騎手が北村宏司・三浦皇成・横山典弘
　＋前走が４角２番手以内
　＋前走が東京芝1400ｍ・阪神芝1600ｍ・中山芝1800ｍ
　＋馬番が大外


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