全国の競馬ファンの皆様、大変お待たせいたしました!
「今日から使える簡単血統データ」
血統データ備忘録のお時間です!
今回は久しぶりに一頭の種牡馬にフォーカスを当てた「種牡馬データ分析」を行っていきます!
前回の種牡馬データ分析は3/24更新のディープブリランテ(芝編)でしたので、約2か月ぶりの更新となります!
一応、「種牡馬データ分析」を本ブログをメインコンテンツとして掲げているのですが…
あまり人気がないのが現状です。
ですが、いつか誰かの役に立つと思って必死に書いていきますし、何より自分自身の勉強の為に書いている部分もあります。
今回もあくまで簡易的な抽出データですが、馬券購入の際に役に立つ血統データが抽出できましたのでご紹介します。
初心者の方でも簡単に使えるデータになっていますので、最後までぜひご覧ください!
※本記事掲載のデータは全て5/3の競馬開催分までのデータとなっています。予めご了承の程、お願いいたします。
☆現役時代☆
現役時代は何と言ってもダービー馬。武豊騎手復活の狼煙となった感動的なダービーでしたね!
ダービー勝利後の秋はフランスへ遠征。前哨戦のニエル賞(G2)を勝ち、凱旋門賞制覇にも期待がかかりましたが…圧勝したトレヴ、2着のオルフェーヴルに敗れて4着まで。その後は故障と戦う現役生活。
4歳時の天皇賞春では1番人気に推されるも、直線で伸びきれず4着。中距離で見せていた自慢の末脚は長距離では少し鳴りを潜めたイメージです。
☆血統背景☆
半姉にG1を3勝した名牝ファレノプシスをもつ良血。同じ牝系にビワハヤヒデ、ナリタブライアン、ラストインパクトなど。
父ディープインパクト×母父ストームキャットの配合はサトノアラジンなど成功例が多い。
☆産駒データ☆
それでは産駒のデータを見ていきましょう!
まずはキズナ産駒の勝利数上位のコース一覧です。
阪神ダート1800mの好走率が圧倒的ですね!
連対率、複勝率の高さからして、阪神ダート1800mでキズナ産駒を見つけたら無視できないでしょう。
好走率が高いのは京都ダート1800m、中京ダート1800m、小倉ダート1700mでしょうか。
回収率では中京ダート1800mが圧倒的ですね!
ダートでは中距離を好むようなデータとなっています。
続きましては、キズナ産駒のダートでの馬場状態別の成績です。
馬場状態が不良に近づくに連れて好走率が高まっていきますね!
良馬場でも回収率自体は高いですが…
勝率を見ると一目瞭然です。ダートでは、馬場が湿れば湿るほ狙い目となりそうですね。
ここで一つおまけデータです。
最も成績の良い阪神ダート1800mでの馬場状態別の成績です。
得意コースと得意馬場の合わせ技ともなると恐ろしい数字が出ています!
重馬場の際の勝率は何と50%!!
キズナ産駒の得意条件をしっかり把握しておけば馬券の的中率は大幅に上がりそうですね!
次は出走数の多いダート1800mにて、前走の距離別で成績データを抽出してみました。
ダート1800m出走時は前走と同距離または距離短縮の時に好走率が高いですね。
距離延長で臨む際は成績が落ちます。
出走数の多い距離ですので、このデータはぜひ覚えておきましょう!
次はキズナ産駒の買い時をざっくり把握する為の競馬場別の成績です。
札幌、函館、福島、新潟の成績が分かりやすく悪いですね。
中京、中山の回収率が良い感じです。
阪神、小倉も好走率は高いですね。
競馬場別でもある程度好き嫌いが分かれています。
分かりやすいデータですので覚えておきましょう!
最後は勝利数ではランク外だったコースで成績の良いコースをピックアップしました。
前回の記事で東京ダート2100mについての特集の際にも触れましたが…
東京ダート2100mでは安定して走りますね!
複勝率の高さも目につきますし、回収率もかなり優秀です。見つけたら全買いするくらいで良い数字だと思います。
さらに掘り下げたデータは過去の記事をご覧ください!
また、他場でのダート長距離についてはまだまだ出走回数が少なくデータが揃っていないのですが…
東京ダート2100mや小倉ダート2400mで結果を出している点から考察すると、ダートの長距離は今後成績を伸ばしてくる予想もできますね!
今後要注意して情報収集してみます!
また面白いデータが取れればご紹介できればと思います。
☆まとめ☆
現役時代のイメージとは少し違いますが…ダートでかなり優秀な種牡馬のようですね。
特に中距離での成績の良さが印象的です。
その中でも得意なコースと不得意なコースで比較的はっきりと好き嫌いが分かれるので、コースによって出し入れすることで馬券的にも面白そうです。
今回はダートに絞ってデータを抽出してみましたが、いずれまた芝のデータも出してみたいと思っています!
競馬初心者の方にも簡単に使える血統データだと思います。
今日ご紹介したデータが読んでいただいた方のお役に立てることを祈っています!
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