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桜花賞2018 ラッキーライラック1枠1番/過去10年の内枠データを徹底分析!

 
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毎週JRA重賞のデータ分析を行なっています。過去10年分の人気や枠順、馬体重や前走データなどを細かく分析。各競馬場のコースデータや種牡馬データもまとめています。


2018年4月8日(日)桜花賞(阪神芝1600m)の枠順が確定しました。

トライアルのチューリップ賞を完勝し断然の1番人気が予想されるラッキーライラックですが、桜花賞では死に枠と言える1枠に入ってしまいました。

過去10年1~2枠からは連対馬が出ていないという非常に嫌なデータがありますが、果たしてそのデータが1番人気のラッキーライラックに当てはまるのか?過去に内枠の人気馬はいなかったのか?データを細かく分析したいと思います。

桜花賞 枠順(netkeibaより)


出典:netkeiba
ラッキーライラック以外の有力馬は桜花賞では馬券になりやすい中~外枠に入りました。有力馬の中で最も枠順に恵まれたのはリリーノーブルですね。過去のデータから枠順・馬番を簡単に評価すると下のようになります。

×ラッキーライラック
◎リリーノーブル
○アーモンドアイ
○プリモシーン
△マウレア
△フィニフティ

桜花賞の過去10年の枠順データは下のようになります。
1枠から3着に入ったのは2015年のコンテッサトゥーレでした。

枠順着度数勝率複勝率
1枠0-0-1-190.0%5.0%
2枠0-0-0-190.0%0.0%
3枠1-1-0-185.0%10.0%
4枠2-2-0-1510.5%21.1%
5枠4-0-3-1320.0%35.0%
6枠0-2-2-160.0%20.0%
7枠2-2-3-236.7%23.3%
8枠1-3-1-253.3%16.7%

枠順を含め桜花賞のデータ分析は前回の記事で行なっていますので、そちらも併せてご覧下さい。



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桜花賞の1枠・2枠データ

ここからが本題です。

「桜花賞の内枠は切り」
というデータですが、そもそも内枠に人気馬が入ったことがあったのか?という疑問があります。まずは桜花賞の枠順と平均人気のデータを見ていきます。

桜花賞の枠順と平均人気

1~2枠は全く人気になっていませんでした。

平均10番人気以上と、死に枠というよりもただ人気馬がいないだけでした。
これが内枠だから人気が無いのか、それとも元々トライアルを勝つような馬がいなかったのかはこのデータからは分かりません。次に過去10年1枠に入った20頭のデータです。

桜花賞で1枠に入った馬

(; ・`д・´)

1~2番人気が1枠に入ったことはなく、最も人気が高いのが2009年ダノンベルベールの3番人気。ただこの年はブエナビスタが1番人気で下のようなオッズでした。

・ブエナビスタ 1.2倍
・レッドディザイア 14.4倍
・ダノンベルベール 17.1倍
・サクラミモザ 22.4倍

ダノンベルベールは阪神JF2着、クイーンC2着と安定してはいましたが関東馬+関東所属騎手で馬体重も444kgと桜花賞の好走データとは当てはまらない部分が多く危険な人気馬。と言うか17.1倍で人気の一角と言うのも微妙な年でした。

また2017年ミスエルテは朝日杯FS以来の休み明け、2010年ショウリュウムーンは重馬場のチューリップ賞を9番人気で1着と2頭とも伏兵の域を出ず、2歳女王でトライアルを完勝したラッキーライラックには当てはまらないと言えます。

8番人気で3着に入ったコンテッサトゥーレは関西馬で新馬戦、紅梅Sと連勝した後のチューリップ賞で6着と大敗。桜花賞では北村友騎手からルメール騎手への乗り替わりやディープインパクト産駒という血統から買い要素は十分ありました。

一応ですが2枠のデータも見ていきます。

桜花賞で2枠に入った馬

2010年2番人気のアプリコットフィズは関東馬でクイーンCを勝ち、桜花賞が初の関西遠征でした。馬体重も430kg前後と非常に小柄な馬で桜花賞は5着に敗れました。

2011年3番人気のダンスファンタジアも関東馬でクイーンC6着を経て桜花賞に挑戦。阪神JFで2番人気9着に敗れていたこともありコース適性に不安があり、馬体重は450kg前後。

こうして見ると内枠で人気になった馬は買い要素以上に不安要素があったと言えそうです。

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内枠でもラッキーライラックは買い



データ分析でA推奨馬に指名しましたが

ラッキーライラックは内枠だからと言って切ることはありません。

主な買い要素は下のようになります。

・桜花賞の王道ローテーション
・馬格がある(480kg以上)
・関西馬
・阪神コース適性

もちろんGⅠですからライバルも強力ですし100%馬券になるという事はありませんが、内枠だからと言ってラッキーライラックの評価を下げることはない、というのが結論です。

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