【競馬】マイルCS データからルメール騎手以上に注目すべき騎手とは | CYCLE やわらかスポーツ情報サイト

【競馬】マイルCS データからルメール騎手以上に注目すべき騎手とは

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【競馬】マイルCS データからルメール騎手以上に注目すべき騎手とは
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日曜は阪神競馬場で最強マイラーを決めるマイルCS(GI、芝1600m)が開催されます。


例年は京都芝1600m(外回り)で行われるビッグレースですが、今年は京都競馬場が大規模改修工事のため、先週のエリザベス女王杯と同様に舞台を京都競馬場から阪神競馬場に移して開催されることになりました。


外回りコースという共通点はありますが、直線が平坦な京都コースに対して、直線に急坂が待ち構えるのが阪神コース。


そのため過去京都で行われたマイルCSのデータや傾向が今年のマイルCSでも当てはまるかどうかは怪しいところです。


■阪神マイルの重賞で強い騎手


今回はコース改修(2006年)以降の阪神芝1600m(外回り)の全重賞成績を元に気になる騎手データをご紹介。


データは、今年のマイルCSに乗り鞍がある騎手を集計対象としています。



2006年以降「阪神マイル重賞」騎手データ



「騎乗馬を人気以上に持ってくる」とデータから強く弾き出されたのが酒井学騎手と大野拓弥騎手です。


酒井学騎手は波乱を演出する穴騎手として有名ですね。


ただし、騎乗馬の多くがフタ桁人気の馬で、馬券に絡めたのは酒井騎手が1度(2020年中京記念:メイケイダイハート)だけ。大野騎手は馬券に1度も絡めていません。


両騎手はデータから一発の可能性を秘めていると考えられますが、好走割合を考えると手を出しづらいところです。


そこで今回は2006年以降の「阪神マイル重賞」過去12回の騎乗で5連対、連対率41.7%と、実はC.ルメール騎手以上に優れた成績を残せている石橋脩騎手が跨るタイセイビジョンに注目!


■タイセイビジョンは前日16時時点で13番人気


4勝のうち2勝はラッキーライラックで挙げたものですが、2010年のアーリントンCでは5番人気のコスモセンサーを優勝に導いており、阪神マイル重賞の勝ち方を熟知している騎手と言えそうです。


騎乗馬のタイセイビジョンは前日16時時点で13番人気。古馬と初対戦となった富士Sで5着に敗れたこともあり人気急落の状況ですが、人気以上の結果を残せるのか注目してみてください。


ほか、今年のマイルCSで有力馬に跨る騎手に視線を向けると、優れた成績を残すのがC.ルメール騎手とM.デムーロ騎手です。


ただし、人気馬に騎乗する機会が多いため、馬券的に妙味がある騎手ではありません。その点は注意が必要です。


■GI仕様に仕上げられた馬体


最後に今年のマイルCSで馬体から注目すべき馬にも触れたいと思います。


アルゼンチン共和国杯では長距離に向く馬、エリザベス女王杯では阪神に向く馬をそれぞれ馬体から探りましたが、今回は出走馬の縦(成長、仕上がり等)の比較を重視してみます。今回の馬体写真と過去の馬体写真を比べることで、デキの良しあしを見抜けると私は考えています。


もしお手元に競馬週刊誌をお持ちの方がいればそのページを開いてみてください。馬体写真を見比べることができます。


過去の馬体写真の撮影時期が馬によって異なりますので注意が必要ですが、6月の安田記念時と比べて体全体が引き締まり、研ぎ澄まされた素晴らしい姿をしているのがアドマイヤマーズ(牡4、栗東・友道)とインディチャンプ(牡5、栗東・音無)の2頭です。


2頭とも安田記念時はあばら骨の線が微かに見える程度ですが、今回は2頭ともくっきり浮かび上がっています。


天皇賞・秋のコラムでも触れましたが、あばら骨の線は引き締まった体をしているという分かりやすいサインです。


さらに2頭とも体が全体的に艶っぽくピッカピカの状態です。こちらも以前触れましたが、体の艶は体調の良さを表すサイン。


アドマイヤマーズを管理する友道調教師は例え休み明けでも九分以上に仕上げてきますが、6月の安田記念時に比べて明らかに引き締まった体はGI仕様の仕上げが施された結果かもしれません。


インディチャンプも同様でGI仕様の仕上げと考えられます。


アーモンドアイを今年撃破したグランアレグリア、6戦6連対と底を一切見せていないサリオスの2頭が今年のマイルCSで人気になっていますが、馬体という観点からアドマイヤマーズ、インディチャンプの2頭も軽視は禁物です。


著者プロフィール


伊藤大輔(いとうだいすけ)●「UMAJIN.net」編集部


秋田県生まれ。スポーツ関連書籍出版社、競馬専門紙の勤務を経て、現在はUMAJIN .netでライティング、競馬データ解析等を担当。『SPREAD』では主観的要素の強い「馬体解析」と客観的なデータの蓄積である「騎手データ」から、注目すべき馬と騎手を取り上げていく。

《SPREAD》
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