Victory Road

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2018/12/02 (日)
2018年5回阪神2日目

■馬場コメント
 先週の芝の馬場差2000m対象の数値は、土日ともにマイナス1秒8だった。
 9月の開催は完全な良馬場がほとんどなかったが、雨がほとんど降らなかった先週は完全な良馬場で、9月よりも速い時計が出た。そして先週は、逃げ・先行馬の好走が目立つが、これは馬場の影響ではなくて、メンバーやレース展開によるものだと思う。この開催は前半6日がAコース、そして後半3日間はBコースが使用されるが、ずっと良馬場だった昨年は、最も速かった日がマイナス1秒4、最も掛かった日がマイナス0秒9で、あまり変化しなかった。今年も雨の影響を直接受けなければ、馬場差は大きくは変化しないはずで、するとずっとマイナス1秒以上になる可能性がかなりある。
ダート
 先週の馬場差1800m対象の数値は、土日ともにマイナス0秒9だった。
 雨はほとんど降らず乾いた状態だったが、馬場差はマイナス0秒9で速いタイムが出た。ただ、昨年も1週目は良馬場で馬場差マイナス0秒9だったが、その後は気温が下がるにつれて、良馬場でも時計が掛かるようになって行った。今年もそうなる確率は高いと思う。で、先週の勝ち馬の多くは先行馬だったが、東京以外のダートというのはこれが普通で、特に先行有利だった訳でもない。
馬場差一覧

■タイム分析
2018/12/02 (日)  芝=-1.8
R 距離 勝ち馬 2着 性齢 条件 走破T T差 P補正 完T差 馬場差 WL TL ML
3R T1600 アーデンフォレスト    牡2 未勝利 1:34.6 -1.2 -0.3 -0.1 -1.4 101   C D
5R T2000 ヒンドゥタイムズ    牡2 新馬 2:02.7 -0.1 -0.7 +1.0 -1.8 90   SL C
8R T1800 トゥザフロンティア    牡3 500万下 1:46.7 -0.4 -0.7 +0.5 -1.6 95   D C
9R T1400 ジュランビル    牝2 万両賞500 1:21.2 -1.2 ± +0.1 -1.3 99   C C
11R T1800 カフェブリッツ    牡5 逆瀬川H1600 1:45.8 +0.1 -0.6 +1.1 -1.6 89   E D
12R T1200 ミトノレインボー    牝3 1000万下 1:08.8 -0.1 ± +1.0 -1.1 90   E D

2018-12-02 (日)  ダ=-0.9
R 距離 勝ち馬 2着 性齢 条件 走破T T差 P補正 完T差 馬場差 WL TL ML
1R D1800 タニノマイカ    牝2 未勝利・牝 1:54.8 -0.2 ± +0.7 -0.9 93   D C
2R D1400 オースミヌーベル    牡2 未勝利 1:26.2 -0.1 ± +0.6 -0.7 94   D D
6R D1400 ペプチドオリバー    牡2 新馬 1:27.2 +0.7 ± +1.4 -0.7 86   E C
7R D1200 カズマペッピーノ    牡4 500万下 1:11.8 -0.5 ± +0.1 -0.6 99   C D
10R D1800 キクノルア    牡4 姫路特別1000 1:50.7 -1.6 ± -0.7 -0.9 107   B C

         

■ワンポイントアドバイス
東京ダート1600mと中山ダート1800m
 秋に東京が2開催連続で行われて、冬は中山が先週から連続2開催行われるが、12月の中山には当然のことながら、前走が秋の東京だった馬が多く出走して来る。まぁコース替わりでどうなのかという判断が必要になる場面が多くなるが、近い条件なのに全く性質が違うコースの代表例として、東京ダート1600mと中山ダート1800mを取り上げる。具体的には東京ダート1600mで好走した馬が中山ダート1800mでどうなるんだろうかという事。
東京ダート1600mと中山ダート1800m
 この表、わかりにくいかもしれないが、前走が東京ダート1600mのタイムランクがAランク・Bランクだった馬が、中山ダート1800mに出走してきた時の成績。集計期間は2013年の頭から今年の4回中山まで。パッと目に付くのが前走2着馬の成績があまり良くないことで、東京ダート1600mを好タイムレースで2着に来た馬が、次走が中山ダート1800mだと連対率50%を切ってしまう。その前走2着馬の詳細を見てみると、東京ダート1600mで差して好走していた馬が、中山ダート1800mに出て来ると危なっかしいということが分かると思います。東京ダート1600mはJRAのダートのコースでは、最も差しが決まるコースなので、あそこで差して好走していても、先行寄りの中山ダート1800mでは信頼度が低いというのは、まぁデータを持ってくるまでもなくわかるが、データにもハッキリ出ているということ。

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