シルクロードS2018の競馬予想分析…人気馬ダイアナヘイローの3つ好材料と不安とは?

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勢いを取り戻せるか――。

2018年1月28日、京都競馬場でシルクロードS(GⅢ/芝1200m)が行われる。昨年の高松宮記念の覇者セイウンコウセイなど豪華メンバーが揃った一戦となった。その中でも注目されるのが昨年4連勝で北九州記念を制したダイアナヘイローだ。コースや馬場、クラスの違いをもろともせず重賞制覇、勢いに乗って4番人気で挑んだGⅠスプリンターズSでは自身初の二桁惨敗という苦い結果に終わってしまった。

今回は十分間隔をとってリフレッシュしてここに挑んできた。GⅠに向けて勢いをつけるためにも陣営にとって今回はいい結果がほしいところだが強力なメンバー相手にどこまで通用するのだろうか?

今回はダイアナヘイローがこのメンバーに相手にどこまで期待できるのか?過去の様々なデータを見ていこう。

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目次

有利な条件① 5、6歳が中心

過去10年のデータを見ると5歳と6歳の馬がダントツの成績を残している。特に5歳馬がいい。

年齢別の成績を見ていこう

年齢 着別度数 勝率 連対率 複勝率
4歳 1- 2- 0- 29/32 3.1% 9.4% 9.4%
5歳 4- 3- 4- 21/32 12.5% 21.9% 34.4%
6歳 4- 3- 3- 29/39 10.3% 17.9% 25.6
7歳以上 1- 2- 3- 49/55 1.8% 5.5% 10.9%

集計期間:2007年~2017年

4、5歳が中心でそれ以外はかなり苦戦していることが分かる。ダイアナヘイローは今年で5歳、データを見れば年齢としては一番いい条件である。

有利な条件② 逃げ先行有利

前半はハイペースになりやすいが坂の下りからペースが落ち着きやすく、直線が平坦なこともあり逃げ先行が有利となる。

過去10年の脚質別成績を見ていこう

脚質 着別度数 勝率 連対率 複勝率
逃げ 0- 4- 0- 6/10 0.0% 40.0% 40.0%
先行 5- 2- 2- 31/40 12.5% 17.5% 22.5%
差し 2- 2- 6- 45/55 3.6% 7.2% 18.1%
追込 3- 2- 2- 46/53 5.6% 9.4% 13.2%

集計期間:2007年~2017年

ダイアナヘイローは逃げ先行タイプ。誰も行かなければ楽にハナを切れるし、強引に行く馬がいれば行かせればいいし非常にレースがしやすい。データからも脚質と相性がよくかなり有利な条件といえる。

有利な材料③ 休み明け好成績

シルクロードSの出走馬の前走を見ると1600万下やOP特別、重賞、GⅠなど様々だが間隔を詰めて使ってくる馬よりも休み明けなど間隔を空けてきた馬が好成績を残している。

間隔別の成績を見ていこう

間隔 着別度数 勝率 連対率 複勝率
連闘 0- 0- 0- 1/1 0.0% 0.0% 0.0%
2週 0- 0- 1- 12/13 0.0% 0.0% 8.3%
3週 2- 6- 4- 26/38 5.2% 21.0% 31.5%
4週 0- 1- 0- 13/14 0.0% 7.1% 7.1%
5~9週 6- 3- 4- 48/61 9.8% 14.7% 21.3%
10~25週 2- 1- 1- 24/28 7.1% 10.7% 14.2%
半年以上 0- 0- 0- 4/4 0.0% 0.0% 0.0%

集計期間:2007年~2017年

中2週以内と半年以上の休み明けからは勝ち馬はおろか好走馬もいない。反面ある程度間隔が空いている馬の好走が目立つ。特に10~25週の長期休み明けでも好成績となっており、昨年のスプリンターズS以来の実戦となるダイアナヘイローにはプラスだ。

不利な条件 牡馬中心

年齢、脚質、レース間隔といい条件が揃ったが最後に気になるのが牝馬ということ。過去には牝馬が上位独占した年もあったがデータで見ると牝馬が大不振のレースだ。

性別別の成績を見ていこう

性別 着別度数 勝率 連対率 複勝率
牡・セン馬 7- 9- 8- 95/119 5.8% 13.4% 20.1%
牝馬 3- 1- 2- 95/101 2.9% 3.9% 5.9%

集計期間:2007年~2017年

牡馬と比べて出走頭数に極端な差はないが成績が明らかに牝馬のほうが圧倒的に悪い。ほぼ複勝圏内に入っておらずダイアナヘイローには厳しいデータだ。

まとめ

過去の様々なデータを見てきたがいかがだっただろうか? 年齢、レース間隔、脚質などあらゆる面で良いデータばかりが揃っているのだが、牝馬というのがどうしても気がかりになる。

果たして、ダイアナヘイローは不利なデータを克服し、GIの栄冠へと続く道を歩んでいけるのか。戦いのファンファーレは28日、15時35分頃に鳴り響く。

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