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オークス過去10年のデータ



みなさんこんにちは🐴!



今週末に行われるG1優駿牝馬のデータをまとめていきたいと思います。東京競馬場芝2400mで行われる三歳牝馬限定レースです🐴日本を代表する主要コースでジャパンカップや日本ダービーも同じコースで行われます🏆

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スタートは正面スタンド前から、最初の1コーナーまでは350mあります。1.2コーナーは平坦なコースが続き約450mの長いバックストレッチを通り3コーナー前で緩やかな上り坂、3~4コーナで下り坂を通り最後の直線で高低差2.1mの坂を駆け上がります🐴



🎯過去10年のレース傾向🎯



人気


1番人気は勝率50%複勝率80%と高い好走率になっていますね!1番人気濃厚のソダシにとってプラスのデータになりそうですね🐴2番人気も複勝率70%と好走率が高めになっています!穴馬の好走も毎年一頭絡んでいる傾向も見受けられるので狙ってみるのも面白そうですね😆




前走距離


前走距離別の1600mは桜花賞組🌸になっていると思うので桜花賞好走組は素直に信頼するべきなのかどうなのか🤔一方で2000mの経験も有利に働きそうですね🤔3歳牝馬にとって2400mかなりキツいと思うので2000mの経験はオークスに挑むにあたっては400mの延長で済むのでプラスに働くということだと思います🙋‍♂️



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脚質別では過去10年を見ても上がり1位の馬が全て馬券に絡んでいます🐴2位3位の好走も目立ちます🐴上がりが使えないと厳しいという傾向に基本的にはなるかなと思います🤔よって早い上がりが使える馬に注目してみたいですね🐴



所属


所属での大きな差は無しですね🐴



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産駒別はディープインパクトが4勝していますが、ハーツクライ(ヌーブォレコルト)ロードカナロア(アーモンドアイ)フランケル(ソウルスターリング)等が勝っています🏆基本的には主流種牡馬か人気上位馬から探すのがセオリーかもしれません🤔🤔




前走レース



前走組別は桜花賞組が基本線になっています🌸桜花賞で3着以内好走馬のオークスでの好走率が高めになっています🐴それと前走距離別でも話した2000mからなら参戦のフローラSと忘れな草組から馬券になる馬が出ています🐴ちなみに去年のオークスで忘れな草組のウインマイティーで美味しい思いをさせていただきました🎯笑



枠順


枠順では内中外からそれぞれ勝ち馬が出ていますね🏆ただ2400mになるのでずっと外を走らされるのは避けたいところですね😅




🐴血統考察🐴


まず3歳牝馬にとって東京2400mという条件はタフな条件であると考えます🤔よって血統面から見てみると欧州の血🐴スタミナ、タフな血統が重要になってくると思います!


去年の1〜3着馬を見てみると、まず一着デアリングタクト🐴父エピファネイアに底力スタミナ系のロベルトが入っていて、母シーザリオにもスタミナ系のサドラーズウェルズが入っています。2着のウインマリリン🐴父スクリーンヒーローにもロベルトが入っています。3着ウインマイティー🐴父ゴールドシップはステイゴールド系で凱旋門賞でも好走馬を出しているように欧州のスタミナ要素をもっています。そして距離別でも説明したように前走2000mの忘れな草賞勝ち馬です。



2019年1着ラヴズオンリーユー🐴前走忘れな草賞勝ち馬🏆3着クロノジェネシス🐴父バゴは凱旋門賞勝ち馬🏆



2017年1着ソウルスターリング🐴父サドラーズウェルズ系のフランケル🐴母スタセリタも欧州G1勝ち馬🏆2着モズカッチャン🐴父ハービンジャーは欧州型の種牡馬です🐴1.2着馬が欧州産馬になっています🙋‍♂️


2016年1着シンハライト🐴母方にサドラーズウェルズが入っています。


このように血統面から見ると欧州的な要素に注目してみるのも良いかもしれませんね🙆‍♂️



あとは、種牡馬で見てもディープインパクトを中心に中距離G1実績馬の好走率が非常に高いです🙆‍♂️



今回の1番の注目はソダシになると思いますが距離の壁を乗り越えられるのか🤔注目ですね!桜花賞組🌸の取捨も重要になりそうですね🐴基本的には桜花賞組から選ぶのがセオリーだと思うので前走の1600mから800mの距離延長がその馬に与える影響がプラスなのかマイナスなのかが予想するにあたってミソになるかと思います🎯あとは別路線組の力関係の見極めになりますがこの投稿にも書いている様に2000m以上の経験はプラスになると思うので、その経験と王道路線組の能力差はどうなのかの見極めも的中🎯への鍵になりそうです🙋‍♂️



初予想になったヴィクトリアマイルは残念ながら的中ならず🤦だったので今回のオークスは何とか的中できるように頑張りたいと思います🐴🎯🎯


最終予想は土曜日の夜に公開しようと思うのでよかったら見に来てください🙋‍♂️❣️







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