新潟大賞典の穴馬探し

「新潟大賞典」の穴馬探しをお届けします。

新潟大賞典は5月9日(日)に行われる、伝統のローカルG3です。さっそく当レースのポイントをお伝えします。

 

なお、昨年はアトミックフォースを会員様に単独推奨しました。
結果は2着(7番人気)。

 

一応の「結果」が出た昨年のレースでしたので
今年も、昨年の当欄で用いた予想プロセスもあえて引き続き使いつつ話を進めていきます。

 

【ポイント1】「上がり脚の速さ」がとにかく大切

→新潟大賞典のキモです。

毎年同じハナシを記していますが、また今年も記します。

 

新潟大賞典=上がり脚の速い馬からゴールするレースです。

近10年の新潟大賞典の「上がり3ハロン時計」の順位別成績を診て下さい。

上がり1位馬   複勝率75% 2.2.5.3
上がり2位馬   複勝率54% 4.2.1.6
上がり3~5位馬  複勝率29% 4.2.3.22
上がり6位以下  複勝率 5% 0.4.1.96

 

「上がり3ハロン時計の上位馬」が強い重賞は数多く存在しますが1位馬→2位馬→
3~5位馬→6位以下馬の成績差がこれほどまでハッキリしている重賞も、さすがに少し珍しい感。

 

このように、好走馬の大半が「上がりタイムが速かった馬」というワケですが、ポイントはあまり道中の位置取りが関係ないことです。

 

前の位置を取ったうえで速く上がって好走する馬もいれば、後方からすごく速い上がり脚を繰り出して好走する馬もいるのです。

 

このレースは4角までスローで流れて馬群が極端なタテ長にならないことが大半。そのため前の馬と後ろの馬のポジション差があまり大きくありません。

 

ましてや新潟外回りの直線=日本一の長さ。

しかも前が止まらない夏の馬場と違い、今の時期の新潟芝は野芝が満足に育っておらずソコソコ荒れており、脚質傾向がフラットなケースが多いですから少々後ろの位置からでもとにかく速い上がりさえ使えば「間に合う」馬場なのです。

 

ですので極端にいえば4角で前目にいようが後ろにいようがほとんど「同位置から追い出す」ようなもの。ゆえに4角のポジションはほぼ不問というワケです。とにかく速い上がりさえ直線で使えればゴールで前に来れます。

 

では実際に、予想の際にどんな馬に注目すればよいかといえば、前走や前々走で「最速級」の上がりを使っていた馬。

 

その際の着順はまったく関係ありまん。

 

実際に、近5年の当レースで3着以内に好走した14頭(16年の1着馬パッションダンスは前2走ダートのため除く)のうち12頭が、前々走または前走で出走馬中1~3位の「速い上がり脚」を使っていました。

16年2着馬 ★
16年3着馬 ★◆
17年1着馬 ☆◇
17年2着馬
17年3着馬  ◆
18年1着馬 ☆◆
18年2着馬
18年3着馬 ☆
19年1着馬 ☆◇
19年2着馬 ☆◇
19年3着馬 ☆◇
20年1着馬 ★◆
20年2着馬  ◇
20年3着馬 ★

◇=前走で上がり最速の脚を使っていた馬
◆=前走で上がり2~3位の脚を使っていた馬
☆=前々走で上がり最速の脚を使っていた馬
★=前々走で上がり2~3位の脚を使っていた馬

 

【ポイント2】「軽ハンデ」が利とならないレース

→最近はハンデ戦で極端に重いハンデが課せられないケースが多いため「ハンデが
重い馬のほうがよく走るハンデ戦」が多いですが、新潟大賞典も例外ではありません。

 

近10年のハンデ別成績を診てください。ハンデが重い馬ほど「好成績」の状況となっています。

54キロ以下 複勝率14% 2.2.1.32
55キロ   複勝率17% 2.1.3.30
56キロ以上 複勝率22% 6.7.6.66

 

【ポイント3】上がり馬に要注意?

→近10年の前走別成績を診てください。

3勝クラス  複勝率39% 2.1.2.8
オープン特別 複勝率18% 4.1.3.37
重賞     複勝率17% 4.8.5.82

 

このように、前走で3勝クラスを使っていたいわゆる「格下馬」の快走が目に付きます。重賞では珍しい現象。

 

要はメンバーレベルが低調なことが多いため3勝クラスを勝ってきたばかりの馬でも、目下の調子さえ良ければ簡単に通じてしまうレース、ということなのでしょう。

 

ちなみに、その前走「3勝クラス」組で馬券圏に好走した5頭の、その前走3勝クラスでの着順は全て1着でした。

 

【ポイント4】1番人気馬が勝てない

→近10年(0.1.3.6)と何と未勝利。当レースの本質を現しています。

こういったレースであえて「人気馬」から入る必要は無いでしょう。

同日のNHKマイルCでは堅いところを狙っても、こちらでは穴狙いの策が賢明かと思われます。

 

 

 

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